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GMM第一篇介绍了建模思想、EM解法和手写实现。现在我们知道了GMM是一个假定数据服从线性高斯混合模型的统计模型参数推断。参数推断完成后，计算出的后验概率$p(v_i = ...

GMM建模 GMM的产生还是来源于统计学对问题的建模思路。 统计学中我们通常会用已知分布去拟合观测到的数据，用极大似然估计MLE或极大后验估计MAP对参数进行推断。最常用来...

频率派的AB Test统计原理，基于假设检验方法步骤，样本数的估算方法 > - 贝叶斯派的AB Test统计原理：观测数据->计算后验->做出决策 > - 工业界AB Te...

也许你在数据科学/AI/机器学习的研究中头疼于大型数据加载与落盘的速度问题，毕竟IO过程是最磨人时间的。大家常调侃于python能优化的空间的不多，但事实上我们可以尽量地做...

容器虚拟化编排需要考虑的问题很多，大家可以参考《Kubernetes in Action》这本书看看最主流的kubernetes是如何流程化讲述容器编排问题的。需要考虑的基...