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em算法matlab代码-compare-matlab-numpy:Matlab和python中机器学习算法的并排比较
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2021-05-26
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em算法matlab代码compareMvsPy,matlab和python中的机器学习算法的逐行比较。 作者:Mike Hughes, 关于 期望最大化(EM)训练高斯混合模型的并排比较。 适用于Matlab和Python。 允许用户比较/对比现实世界中机器学习任务中两个非常流行的数字软件包的速度,可读性和语法。 两种实现方式都具有相同的参数,并使用相同的随机数种子,以允许比较正确性和可重复性。 要求 Matlab的 Python 2.x,带有numpy和scipy 快速开始 在命令行中,运行提供的shell脚本 $ ./EasyDemo.sh 这将在Matlab和Python中训练3分量全协方差GMM,以标准格式将进度打印到stdout:已完成的迭代,经过的秒数,对数似然目标函数值。 预期产量 ------------------------------------ Python EM for Mixture of 3 Gaussians | seed=8675309 1/10 after 0 sec | -2.6887638683e+04 2/10 after 0 sec | -
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compare-matlab-numpy-master
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README.md 3KB
LICENSE 0B
ToyData3Clusters-N6kD2.mat 89KB
runEMforGMM.m 4KB
runEMforGMM.py 6KB
EasyDemo.sh 661B
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