一、前言 在HTML4.1中i和b作为表象标签分别表示斜体和粗体样式，而强调样式与内容分离的XHTML中则出现样式效果相同的em和strong表义标签...，此时我们会建议避免使用i和b标签，应该改用em和strong标签。 ... 3. em标签 W3C草案： The em element represents a span of text with emphatic stress....W3C specification 语义化的 元素 表示：局部范围内强调的内容，用于改变句子或段落的侧重点。注意其作用范围为局部，也就是阅读到某段落或句子时才会注意到。...四、参考 http://www.zhangxinxu.com/wordpress/2011/11/i-b-em-strong-html5-%E8%AF
php echo $v['catid']?...php echo $v['cat_name']?...php echo $vv['catid']?>"> 标题调用 截取字符串调用 <?php echo mb_substr($item['title'],0,30);?
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。
\^/');//要替换的标签 $content=$data['Monthlys']['content'];//替换的内容 $replace=array('a','b','c');//这里替换的内容数量要跟替换的标签一致
推导EM算法之前，先引用《统计学习方法》中EM算法的例子： 例1. (三硬币模型) 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别为π，p和q。...EM算法 1.模型说明 考虑一个参数估计问题，现有 ? 共n个训练样本，需有多个参数θ去拟合数据，那么这个log似然函数是： ?...2.EM算法推导 这小节会对EM算法进行具体推导，许多跟上面例子的解法推导是相同的，如果已经懂了，可以加速阅读。...值，依次迭代，EM算法就实现了。 选取初始值θ0初始化θ，t=0 Repeat { E步： ? M步： ?...}直到收敛 EM算法的基本思路就已经理清，它计算是含有隐含变量的概率模型参数估计，能使用在一些无监督的聚类方法上。
总第82篇 01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。...EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。...算法，也可以说是EM算法的目的就是求取这个模型的最大化参数。...03|算法步骤： EM算法就是通过迭代求L(θ)=logP(Y|θ)的极大似然估计。 EM算法步骤的第一步就是设定一个参数初值，这是人为设定的，这个值将会影响后续的参数迭代。...Q函数： Q函数其实就是L(θ)，也就是EM算法其实就是求取Q函数的极大值。 04|EM算法的应用： EM算法常用在非监督学习问题中，即训练数据只有输入没有对应的输出。
https://blog.csdn.net/weixin_44510615/article/details/89216162 EM 算法 EM 算法，指的是最大期望算法（Expectation Maximization...EM 算法当做最大似然估计的拓展，解决难以给出解析解（模型中存在隐变量）的最大似然估计（MLE）问题 ? ? ? ? ? EM 算法步骤： ? 使用 EM 算法处理 iris # !...iris_feature[pair[1]], fontsize=11) plt.grid(b=True, ls=':', color='#606060') plt.suptitle('EM
src="" alt="这里是 img 标签">这里是 a 标签'; 1：删除全部或者保留指定 html 标签 php 自带的函数 strip_tags...,''); //输出：这里是 p 标签这里是 a 标签 此函数的优点是简单粗暴，但是缺点也很明显，如果有一大堆标签，而我只是想删除指定的某一个，...那要写很多需要保留的标签，所以有了第二个方法 2：删除指定的 html 标签 使用方法：strip_html_tags($tags,$str)； $tags：需要删除的标签(数组格式) $str：...这里是 a 标签; 3：删除标签和标签的内容 使用方法：strip_html_tags($tags,$str)； $tags：需要删除的标签(数组格式...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：php中删除html标签和标签内内容的方法
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。
php .... ?> ②短风格（需要在php.ini文件开启短风格，short_open_tag=On开始） <? .... ?...> ③asp风格在php.ini打开搜索asp_tags (On, Off)，选择On开始asp风格 <% .... %> ④风格 ...... 注意：第三四种风格标签基本淘汰，主要推荐使用第一种和第二种，第二种在xml种会被默认解析其他的xml的<?开始 最好使用标准标记
rem与em详解 em 和 rem都是灵活、 可扩展的单位，由浏览器转换为像素值，具体取决于您的设计中的字体大小设置。...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。...Em 单位的遗传效果 使用 em 单位存在继承的时候，情况会变得比较棘手，因为每个元素将自动继承其父元素的字体大小。...这个继承效应可以更复杂，如果我们向我们原始的 div 添加 em 字体单位，比方说 1.2em。...为什么使用 em 单位 em 单位取决于一个font-size值而非 html 元素的字体大小。 为此，em 单位的主要目的应该是允许保持在一个特定的设计元素范围内的可扩展性。
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。...现在来看EM算法，给定训练样本，引入隐含的类别标签，在有监督方法中，最大对数似然函数，同样这里最大化对数似然函数的在隐变量的全期望： 其中为样本的隐变量的概率分布，。...特别是当类标签已知，像高斯判别模型那么进行参数估计，但在混合高斯模型中，而隐变量却是未知，所以我们很难直接优化。
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 ...
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
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)。...我们会假设$K$个初始化质心，即EM算法的E步；然后计算得到每个样本最近的质心，并把样本聚类到最近的这个质心，即EM算法的M步。...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 image.png image.png 3. EM算法流程 image.png 4.
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