高斯混合模型简介
首先简单介绍一下,高斯混合模型(GMM, Gaussian Mixture Model)是多个高斯模型的线性叠加,高斯混合模型的概率分布可以表示如下:
$$P(x)=\sum_{k=1}^K \alpha_k \phi (x; \mu_k, \Sigma_k)[......]
首先简单介绍一下,高斯混合模型(GMM, Gaussian Mixture Model)是多个高斯模型的线性叠加,高斯混合模型的概率分布可以表示如下:
$$P(x)=\sum_{k=1}^K \alpha_k \phi (x; \mu_k, \Sigma_k)[......]
我们知道,正则表达式描述的是一类满足特殊规则的字符串,这些字符串构成的集合我们称之为语言。而 DFA 也是用于描述语言的一种方式,它可以转化为等价的正则表达式,从而恰好接受属于这个 DFA 对应的语言。
对于整个 DFA 而言,有着对应的正则表达式,而对于其中的某两个状态而言,它们之间的路径也有着[......]
我们在这里不去谈int、float、char等基本数据类型,而是用一般的类来说明。因为Java中可以直接通过 int varName
的方式来定义和使用一个基本类型的变量,但对于其它一般类型的对象,必须使用 new
来创建。
因此,为了更一般性地分析,体现两种语言创建对象的差异,我们用自定义的类[......]
系统级体系结构包含了一系列的寄存器、数据结构和支持底层操作的指令。例如内存管理、中断和异常处理、任务管理,以及多处理器控制等。
目标函数(sigmoid函数):
$$p(y=1|x;\theta)=h_\theta(x)=\frac{1}{1+\exp(\theta^Tx)}$$
这里的 $\theta$ 是模型参数,也就是回归系数,$\sigma$ 是sigmoi[......]