通常来说分辨率越高的屏幕 DPI也就越高，所以高分辨率屏幕显示的图标和字体都要更小一些。 所有浏览器的默认字体大小都是 16px。...px的特点 IE无法调整那些使用px作为单位的字体大小； 国外的大部分网站能够调整的原因在于其使用了em或rem作为字体单位； Firefox能够调整px和em，rem，但是96%以上的中国网民使用IE...2、em em（font size of the element）是指相对于父元素的字体大小的单位。...所以默认情况下 1em=16px EM特点 em的值并不是固定的； em会继承父级元素的字体大小。 3、rem rem和 em相似，但是 rem是相对于根元素的字体大小单位。...与 em相比 rem更方便计算也更加直观。 但是 rem在 IE8及其以下都不兼容。
，下面这两段CSS可以将所有的元素字体大小预设为16px，接下来可以进行个别调整。...em em是相对单位，为每个子元素通过「倍数」乘以父元素的px值，如果我们每一层div都使用1.2em，最内层就会是16px x 1.2 x 1.2 x 1.2 x 1.2 x 1.2 = 39.8px...(浏览器预设字体大小为16px，若无特别指定则会直接继承父元素字体大小) 1.2em 1.2em 1.2em 1.2em...熟悉了字体大小单位之后，你就更够能系统的进行设计整个网站的CSS字体架构，不过font-size 本身和font-family 有着一些复杂的关系，不同的font-family 有时也会影响font-size
Expectation Maximization Algorithm EM算法和之前学的都不太一样，EM算法更多的是一种思想，所以后面用几个例子讲解，同时也会重点讲解GMM高斯混合模型。...所以整个EM算法步骤就很清晰了： EM算法计算步骤： E-step： 对于每一个 ? ，求 ? M-step： ? 这时候就可以使用求导迭代的方法求解了。...其实如果用kmeans聚类的话更加快速，但是这里还是用EM。...⑧总结 EM和Kmeans算法其实很类似，事实上步骤基本可以用EM框架来替换，但是Kmeans算法是硬分类，说一不二，但是EM算法不太一样，是软分类，百分之几是那个，百分之几是这个。...对应到EM算法也是一样，E步求隐含的z变量，Mstep求解其他参数。
推导EM算法之前，先引用《统计学习方法》中EM算法的例子： 例1. (三硬币模型) 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别为π，p和q。...EM算法 1.模型说明 考虑一个参数估计问题，现有 ? 共n个训练样本，需有多个参数θ去拟合数据，那么这个log似然函数是： ?...2.EM算法推导 这小节会对EM算法进行具体推导，许多跟上面例子的解法推导是相同的，如果已经懂了，可以加速阅读。...值，依次迭代，EM算法就实现了。 选取初始值θ0初始化θ，t=0 Repeat { E步： ? M步： ?...}直到收敛 EM算法的基本思路就已经理清，它计算是含有隐含变量的概率模型参数估计，能使用在一些无监督的聚类方法上。
2、font-size 字号属性设置，主要用来设置页面中字体的大小，有px、百分数、em等单位。 px：在网页中一般最小的字号就是12px；另外12px也是网页设计中通用默认的最小字体大小。...浏览器的默认字体大小都是16px。 em：如果父元素的font-size：20px，那么em=px/20；以em为单位设置字体大小在移动端开发中使用广泛。...举例：模块标题分别测试设置字体大小为12px或者.75em。...展示的结论：可以看出两者是没有什么变化，我们说过浏览器的默认字体大小为16px，我要设置12px，对应的比例可以算出是0.75em，和你直接设置12px是没有区别的。...具体代码如下： text-indent: length; 常用单位是 px 或者是 em ； em指文字的倍数，允许指定负值，通常只需要书写2em即可。
总第82篇 01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。...EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。...算法，也可以说是EM算法的目的就是求取这个模型的最大化参数。...03|算法步骤： EM算法就是通过迭代求L(θ)=logP(Y|θ)的极大似然估计。 EM算法步骤的第一步就是设定一个参数初值，这是人为设定的，这个值将会影响后续的参数迭代。...Q函数： Q函数其实就是L(θ)，也就是EM算法其实就是求取Q函数的极大值。 04|EM算法的应用： EM算法常用在非监督学习问题中，即训练数据只有输入没有对应的输出。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89216162 EM 算法 EM 算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization...EM 算法当做最大似然估计的拓展，解决难以给出解析解（模型中存在隐变量）的最大似然估计（MLE）问题 ? ? ? ? ? EM 算法步骤： ? 使用 EM 算法处理 iris # !...iris_feature[pair[1]], fontsize=11) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.suptitle('EM
/1.5em/1.17em/1em/0.83em/0.67em，外边距 margin-top/ margin-bottom 超链接 ，必定会有 href 属性 默认样式：颜色：color，下划线：...：加粗：font-weight:bold;，斜体：font-style:italic; 段落 默认样式：上下外边距，1em 无序列表 、有序列表 默认样式：① 上下外边距 1em... order-list 1 order-list 2 order-list 3 html5... html5 css3 字体图标 优点：可以跟字体一样，设置大小/颜色，放大不会失真、模糊 缺点：只能出现一种颜色，额外加载字体库...想要引用 bootstrap 的字体图标，就必须将 dist 文件夹下的 fonts 文件夹拷贝到你的项目里，然后按照 Glyphicons 字体图标 对应的字体图标名称引用即可 <!
本文就对EM算法的原理做一个总结。 01 EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。...这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...不过没关系，我们基于当前得到的模型参数，继续猜测隐含数据（EM算法的E步），然后继续极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM算法的M步)。...04 EM算法收敛性思考 EM算法的流程并不复杂，但是还有两个问题需要我们思考： 1） EM算法能保证收敛吗？ 2） EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？
这就是EM算法可以派上用场的地方了。...EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM...上面对EM算法的描述还很粗糙，我们需要用数学的语言精准描述。 2. EM算法的推导 至此，我们理解了EM算法中E步和M步的具体数学含义。 3. EM算法流程 现在我们总结下EM算法的流程。...EM算法的收敛性思考 EM算法的流程并不复杂，但是还有两个问题需要我们思考： 1） EM算法能保证收敛吗？ 2） EM算法如果收敛，那么能保证收敛到全局最大值吗？...首先我们来看第一个问题, EM算法的收敛性。要证明EM算法收敛，则我们需要证明我们的对数似然函数的值在迭代的过程中一直在增大。
本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述，并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解，对部分内容作了扩充。...EM算法在机器学习中有大量成功的应用，典型是求解高斯混合模型，隐马尔可夫模型。如果你要求解的机器学习模型中有隐变量存在，并且要估计模型的参数，EM算法很多时候是首选算法。...高斯混合模型 EM算法的目标是求解似然函数或后验概率的极值，而样本中具有无法观测的隐含变量。下面以聚类问题和高斯混合模型为例进行说明。...下图直观的解释了EM算法的原理 ? EM算法示意图 图中的蓝色曲线为要求解的对数似然函数，黄色曲线为构造出的下界函数。...Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm.
1、px 1个px相当于一个像素 2、em em是相对的长度单位，既然是相对的长度单位，那么一定有一个参照对象。...em 相对参照对象为父元素的font-size em具有继承的特点，如果em的父元素没有设置font-size，那么它会去找他父元素的父元素，一级级的往上找，知道找到位置 当没有设置font-size时...，浏览器会有一个默认的em设置，一般设置为：1em = 16px 3、rem rem也是相对的长度单位，参照对象为根元素html，参照物固定不变，所以比较好计算。...当没有设置font-size时，浏览器会有一个默认的rem设置，一般设置为：1rem = 16px 若根元素html字体大小设置为：font-size:62.5% ，则 1rem = 10px (10.../16*100%) 若根元素html字体大小设置为：font-size:100% ，则1rem = 16px
b/strong(强调) 说明: 在HTML中，b和strong都是加粗，i和em都是斜体。但是从HTML4到HTML5中，又发生了转变。所以有必要写下来。...b/strong(加粗) 说明:虽然b和strong的展示效果一样，都是将字体加粗表示。但是b在HTML5中又发生了变化。...There is no semantic meaning. // HTML4意思为i标签仅仅只是将字体显示为斜体，无任何语义化意思 HTML5的定义: The i element now represents...但是em标签则有加强的语义在内。 5.em/strong(强调标签) 说明:在上面的介绍中，已经介绍了em和strong，个中差别，看英文既能分辨。...除了这些html4中的标签以外，很多html5新增标签基本上都是语义化标签 html5新增标签 参考链接 顾轶灵-知乎 WEBING-segmentfault Lxxyx-segmentfault
单位如何转换为像素值 当使用em单位时，像素值将是em值乘以使用em单位的元素的字体大小。...如果我们加多一个div来包裹原先的div，然后设置其字体大小为 1.25em呢? 我们包裹的 div 继承根元素字体大小 16px ，并乘以它自己的 1.25em 的字体大小。...使用 em 单位: 根据某个元素的字体大小做缩放而不是根元素的字体大小。 一般来说，你需要使用 em 单位的唯一原因是缩放没有默认字体大小的元素。...通常不使用 em 单位控制字体大小 我们经常会看到使用em作为字体大小单位，特别是标题，当我认为如果使用rem将更具可扩展性。...使用 em 单位应根据组件的字体大小而不是根元素的字体大小。 在不需要使用em单位，并且需要根据浏览器的字体大小设置缩放的情况下使用rem。
本文介绍了一种经典的迭代求解算法—EM算法。...然后介绍高斯混合，朴素贝叶斯混合算法基于EM算法框架的求解流程。最后介绍了基于概率隐因子的LDA主题模型，这一类基于隐因子模型-包括因子分解，概率矩阵分解皆可通过EM算法求解，且与EM思想相通。...作者 | 文杰 编辑 | yuquanle EM算法 EM算法是一种迭代算法，用于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，是无监督学习中一大类算法求解的算法。...比较特殊的是，EM算法针对于带隐变量的概率模型参数的极大似然估计，求解过程又称“期望最大化”，第一步求期望，第二步最大化，这是带隐变量的概率模型特有的，不是EM算法的特点。...EM算法例子-高斯混合，朴素贝叶斯混合 高斯混合模型 为什么要采用EM算法求解高斯混合模型呢？回顾高斯混合模型的目标函数，我们发现函数在求和外面。
如果两个类别混在一起，那么就是下面的EM估计了。 二 EM算法 EM出现的原因就是抽取的样本不知道是哪个分布抽取的。...所以这里就是说EM估计就是因为多了一个隐含变量（抽取得到的每个样本都不知道是从哪个分布抽取的）使得本来简单的可以求解的问题变复杂了。...那么一般的EM算法的步骤如下： 循环重复直到收敛 { （E步）对于每一个i，计算 （M步）计算 那么究竟怎么确保EM收敛？...四、EM算法另一种理解 坐标上升法（Coordinate ascent）： ?...对应到EM上，E步：固定θ，优化Q；M步：固定Q，优化θ；交替将极值推向最大。
最近做挑战编程，题目难度加大，题意理解也越来越吃力了，好几次都理解错题意。 题意：先给出洗牌者能够洗牌的几种方法，再给你k，让你求他经过第k种方法洗牌后的排序 ...
单个标签 1.strong 加粗字体 2.em 斜体 3.abbr NC鼠标悬浮显示注释 4.cite 引文 5.del 删除线 6.ins u 下滑线 下滑线 7.sup`sub` 上标字... 下标字 8.tt 打字机体(字一个一个出现) 9.big small 大字体 小字体 10.blockquote 从前有座山山里有座庙 组合标签 1.label... 计算机 用来计算的仪器 … … 显示器 以视觉方式显示信息的装置 … … 区分 根据 HTML5 规范， 在没有其他合适标签更合适时，才应该把 标签作为最后的选项。...HTML5 规范声明： 应该使用 - 来表示标题， 使用 标签来表示强调的文本， 应该使用 标签来表示重要文本， 应该使用 标签来表示标注的
EM算法 对于一般概率模型的学习策略，我们往往会采取极大似然估计或者贝叶斯估计的方法对模型的参数进行估计，但是需要注意的是这种估计方法都是建立在待估参数全部为已经知道结果的参数（观测变量）的基础之上的。...面对上述问题我们很自然的一种想法是通过迭代算法来求解近似最大值，而EM算法正是在针对这个问题的求解过程中导出的一种来近似求解的对数似然函数极大化问题的算法。...EM算法主要分为两步： E:求期望(expectation) M:求极大(maximization) EM算法的核心思想是在既定样本数据下在因变量最有可能的分布状态下利用极大似然估计模型的参数。...算法导出 图片 图片 图片 EM算法就是通过不断求解下界的极大化逼近求解对数似然函数极大化的算法，这里的Q其实就是求logP(Y,Z∣θ)logP(Y,Z|\theta)logP(Y,Z∣θ)的期望值（...Coordinate ascent） 坐标上升法是一种与梯度下降法类似的方法，与梯度下降法不同之处在于梯度下降法目的是最小化代价函数，坐标上升法的目的是最大化似然函数； 梯度下降法每一步只更新模型参数，而Em
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
