文件名称：em算法matlab代码-compare-matlab-numpy:Matlab和python中机器学习算法的并排比较
文件大小：97KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 11:08:37
系统开源
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 | -
【文件预览】：
compare-matlab-numpy-master
----.gitignore(1KB)
----README.md(3KB)
----LICENSE(0B)
----ToyData3Clusters-N6kD2.mat(89KB)
----runEMforGMM.m(4KB)
----runEMforGMM.py(6KB)
----EasyDemo.sh(661B)