Rem与em的简单理解 Em单位与像素px的转换 所得的像素值 = 当前元素的font-size * em的值 比如:div的font-size:12px 10em等同于120px 12*10 =120 Rem单位如何转换为像素值 所得像素值 = 根元素html font-size(默认是16px)*rem值 例如:根元素字体大小16px,10rem等同于160px,16*10 = 160 使用场景 使用em单位适用于在非默认字体大小的元素上的padding,margin,width,heigh…

本来想自己写一个EM算法的,但是操作没两步就进行不下去了.对那些数学公式着实不懂.只好从网上找找代码,看看别人是怎么做的. 代码:来自http://blog.sina.com.cn/s/blog_98b365150101f2xb.html 经验证可用 %EM M=; % M个高斯分布混合 N=; % 样本数 th=0.000001; % 收敛阈值 K=; % 样本维数 % 待生成数据的参数 a_real =[/;/;/];%混合模型中基模型高斯密度函数的权重 mu_real=[ ; ];%均值…

屏幕都有固定的物理长宽度属性和分辨率 比如电脑.比如手机屏幕 例如有手机屏幕尺寸是1.5英寸x2英寸,屏幕分辨率为240x320, 那么可以推算水平方向每英寸的像素数(dpi)是:240/1.5=160,同样可以推算出竖直方向每英寸像素数 1px就是指屏幕上的一个像素点:屏幕成像原理是通过屏幕上密布的像素点成像: 因此,当我们的屏幕的dpi不同,10px的长度将会在屏幕上显示不同物理长度: android规定了4种四种像素密度:低(120dpi).中(160dpi).高(240dpi)和超高(3…

EM算法中要寻找的参数θ,与K-means聚类中的质心是对应的,在高斯混合模型中确定了θ,便可为样本进行类别的划分,属于哪个高斯分布的概率大就是哪一类,而这一点与K-means中的质心一样,质心确定了,样本的类别就确定了,只不过K-means采用样本到质心的距离来衡量归属于某一类的概率,所以K-means的质心-距离机制与高斯分布是异曲同工.…

个人的感觉关键就是在那个font-size,  对于一开始没有设置font-size的可以默认那就是16px  后面的所有的基础都应该是在前面距离他最近的那个font-size的大小作为1em进行设置的  但是后面的font-size也会按照距离前天最近的那个font-size进行设置的.   我理解到的是这些…

EM算法理解的九层境界 EM 就是 E + M EM 是一种局部下限构造 K-Means是一种Hard EM算法 从EM 到 广义EM 广义EM的一个特例是VBEM 广义EM的另一个特例是WS算法 广义EM的再一个特例是Gibbs抽样算法 WS算法是VAE和GAN组合的简化版 KL距离的统一 第一层境界, EM算法就是E 期望 + M 最大化 最经典的例子就是抛3个硬币,跑I硬币决定C1和C2,然后抛C1或者C2决定正反面, 然后估算3个硬币的正反面概率值. &a…

Gaussian Mixture Models and the EM algorithm汇总 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 漫谈 Clustering (3): Gaussian Mixture Model « Free Mind http://blog.pluskid.org/?p=39 2. Regularized Gaussian Covariance Estimation http://freemind.pluski…

前言:本文主要介绍PLSA及EM算法,首先给出LSA(隐性语义分析)的早期方法SVD,然后引入基于概率的PLSA模型,其参数学习采用EM算法.接着我们分析如何运用EM算法估计一个简单的mixture unigram 语言模型和混合高斯模型GMM的参数,最后总结EM算法的一般形式及运用关键点.对于改进PLSA,引入hyperparameter的LDA模型及其Gibbs Sampling参数估计方法放在本系列后面的文章LDA及Gibbs Samping介绍. 1 LSA and SVD LSA(隐性…

极大似然算法 本来打算把别人讲的好的博文放在上面的,但是感觉那个适合看着玩,我看过之后感觉懂了,然后实际应用就不会了.... MLP其实就是用来求模型参数的,核心就是“模型已知,求取参数”,模型的意思就是数据符合什么函数,比如我们硬币的正反就是二项分布模型,再比如我们平时随机生成的一类数据符合高斯模型... 直接上公式: L(Θ) :联合概率分布函数,就是每个样本出现的概率乘积.  x1,x2,x3....xn  : 样本  Θ : 模型的参数(比如高斯模型的两个参数:μ.σ)  p(xi ;…

EM算法与高斯混合模型 前言 EM算法是一种用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计的迭代算法.如果给定的概率模型的变量都是可观测变量,那么给定观测数据后,就可以根据极大似然估计来求出模型的参数,比如我们假设抛硬币的正面朝上的概率为p(相当于我们假设了概率模型),然后根据n次抛硬币的结果就可以估计出p的值,这种概率模型没有隐变量,而书中的三个硬币的问题(先抛A然后根据A的结果决定继续抛B还是C),这种问题中A的结果就是隐变量,我们只有最后一个硬币的结果,其中的隐变量无法观测,所以这种无法直接根…