Artikeleinführung：Der EM-Algorithmus in Python ist eine iterative Methode, die auf der Maximum-Likelihood-Schätzung basiert und häufig für Parameterschätzprobleme beim unbeaufsichtigten Lernen verwendet wird. In diesem Artikel werden die Definition, die Grundprinzipien, Anwendungsszenarien und die Python-Implementierung des EM-Algorithmus vorgestellt. 1. Definition des EM-Algorithmus Der EM-Algorithmus ist die Abkürzung für Expectation-MaximizationAlgorithm. Es handelt sich um einen iterativen Algorithmus, der entwickelt wurde, um anhand der beobachteten Daten die Maximum-Likelihood-Schätzung zu ermitteln. Im EM-Algorithmus ist es notwendig

2023-06-05 Kommentar 0  1460

Artikeleinführung：In HTML lautet der vollständige Name von em „emphasis“. Dabei handelt es sich um einen Hervorhebungs-Tag, der zur Darstellung von Text verwendet wird, der hervorgehoben werden muss. Die Syntax lautet „<em>Text, der hervorgehoben werden muss“. Das em-Tag weist den Browser an, den darin enthaltenen Text als hervorgehobenen Inhalt anzuzeigen. Für alle Browser bedeutet dies, dass der hervorgehobene Text kursiv angezeigt wird.

2021-12-01 Kommentar 0  16291

Artikeleinführung：Der Markov-Ketten-Monte-Carlo-EM-Algorithmus, auch MCMC-EM-Algorithmus genannt, ist ein statistischer Algorithmus, der zur Parameterschätzung beim unbeaufsichtigten Lernen verwendet wird. Seine Kernidee besteht darin, die Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methode mit dem Erwartungsmaximierungsalgorithmus zur Parameterschätzung von Wahrscheinlichkeitsmodellen mit versteckten Variablen zu kombinieren. Durch Iteration kann sich der MCMC-EM-Algorithmus schrittweise der Maximum-Likelihood-Schätzung von Parametern nähern. Es ist effizient und flexibel und wird in vielen Bereichen weit verbreitet eingesetzt. Die Grundidee des MCMC-EM-Algorithmus besteht darin, die MCMC-Methode zu verwenden, um Stichproben versteckter Variablen zu erhalten, diese Stichproben zur Berechnung des erwarteten Werts zu verwenden und dann den EM-Algorithmus zu verwenden, um die Log-Likelihood-Funktion zu maximieren. Der iterative Prozess dieses Algorithmus umfasst zwei Schritte: MCMC-Probenahme und EM-Aktualisierung. in M

2024-01-23 Kommentar 0  884

Artikeleinführung：Der EM-Algorithmus ist ein häufig verwendeter Algorithmus beim statistischen Lernen und wird in verschiedenen Bereichen häufig verwendet. Als hervorragende Programmiersprache bietet Python große Vorteile bei der Implementierung des EM-Algorithmus. In diesem Artikel wird der EM-Algorithmus in Python ausführlich vorgestellt. Zuerst müssen wir verstehen, was der EM-Algorithmus ist. Der vollständige Name des EM-Algorithmus lautet Expectation-MaximizationAlgorithm. Es handelt sich um einen iterativen Algorithmus, der häufig zur Lösung von Parameterschätzungen verwendet wird, die versteckte Variablen oder fehlende Daten enthalten.

2023-06-09 Kommentar 0  1932

Artikeleinführung：em px-Beziehung

2016-05-16 Kommentar 0  1390

Artikeleinführung：In HTML besteht die Funktion des em-Tags darin, den Browser anzuweisen, den Text als hervorgehobenen Inhalt darzustellen. Das Syntaxformat lautet „<em>Inhalt, der hervorgehoben werden muss</em>“. Für alle Browser bedeutet dies, dass dieser Text kursiv angezeigt werden sollte.

2021-06-04 Kommentar 0  5494

Artikeleinführung：Zusammenfassung: Sowohl rem als auch em sind Größeneinheiten in CSS. Rem ist die Schriftgröße des Stammelements. Em ist die Schriftgröße des lokalen Kontexts. Die Einheit em stammt aus der Welt der gedruckten Typografie und ist eine Einheit, die das Festlegen der Schriftart-SI ermöglicht

2024-09-19 Kommentar 0  933