高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
在m步中,更新GMM的参数θ(均值、协方差和混合权值),以便使用e步中计算的最大化期望似然Q(θ)。参数更新如下:1、更新每个分量的方法:第k个分量的新平均值是所有数据点的加权平均值,权重是这些点属于分量k的概率。这个更新公式可以通过最大化期望对数似然函数Q相对于平均值μ??而得到。以下是证明步骤,单...
Excel 支持运行 Python 代码,做表格也要学编程了?
例如pandas可以对DataFrame执行describe函数,返回一组数据的平均数、标准差、最大值、最小值,并默认按照25%的步长计算分度值——如果用Excel函数,则需要好几个函数才能形成表格;而数据及引用范围的更新,用Python也只不过是敲几个字母的事情。▍从单元格运行Python代码升级到BetaChannel的...
超参数黑盒(Black-box)优化的Python代码示例
RBFopt会自动的为n_estimators和max_depth找到一组能最大化精度的值。因为RBFOPT是找到最小值,但是我们的目标是最大化精度,所以我们要返回精度的相反数:importrbfoptfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoredefprecision_objective(X):n_estimators,max_depth=Xn_estimators=int(n_e...
Pandas必会的方法汇总,用Python做数据分析更加如鱼得水!(附代码)
15.min()计算数据的最小值16.max()计算数据的最大值17.diff()计算一阶差分,对时间序列很有效18.mode()计算众数,返回频数最高的那(几)个19.mean()计算均值20.quantile()计算分位数(0到1)21.isin()用于判断矢量化集合的成员资格,可用于过滤Series中或DataFrame列中数据的子集...
1行代码实现Python数据分析:图表美观清晰,自带对比功能丨开源
这是一个基于Python编写的数据分析软件,只要掌握3种函数用法,一行Python代码就能实现数据集可视化、分析与比较。我们以Titanic数据集为例,输入一行代码:一个1080p的清晰网页界面就出现在了眼前。不仅根据性别、年龄等不同栏目纵向分析数据,每个栏目下还有众数、最大值、最小值等横向对比。
tuple在python中什么意思
Python元组包含了以下内置函数1、cmp(tuple1,tuple2):比较两个元组元素(www.e993.com)2024年9月27日。2、len(tuple):计算元组元素个数。3、max(tuple):返回元组中元素最大值。4、min(tuple):返回元组中元素最小值。5、tuple(seq):将列表转换为元组。九、另一种解读...
一篇文章梳理清楚 Python OpenCV 的知识体系
只有先获取图像之后,才能对图像进行操作处理,信息提取,结果输出,图像显示,图像保存。对于一个图像而言,在OpenCV中进行读取展示的步骤如下,你可以将其代码进行对应。图像读取;窗口创建;图像显示;图像保存;资源释放。涉及需要学习的函数有cv2.imread()、cv2.namedWindow()、cv2.imshow()、cv2.imwrite()、...
电频车自动跟随系统,Python代码框架
SPEED_MAX=100#最大速度(%)SPEED_MIN=20#最小速度(%)SPEED_STEP=10#速度步进(%)PWM_FREQUENCY=50#PWM频率(Hz)#初始化GPIO模式GPIO.setmode(GPIO.BOARD)#使用物理引脚编号#初始化NRF24L01模块GPIO.setup(NRF_CE,GPIO.OUT)#设置CE引脚为输出模式...