Philippe nphilou

Catégorisation de textes

1

L'algorithme EM est un algorithme itératif d'estimation paramétrique, les deux étapes principales sont l'estimation (étape E) de données inconnues à partir de lois de probabilités connues et paramètres calculés à l'étape M précédente. L'étape M consiste à modifier les paramètres suivant les données générées afin de maximiser la vraisemblance.

	{ lib
	, buildPythonPackage
	, fetchPypi
	, isPy3k
	, tornado
	, azure-common
	, azure-storage-common
	, google_cloud_storage
	, kubernetes
	, numpy

	from gtime import *
	from gtime.feature_extraction import *
	import pandas as pd
	import numpy as np
	from sklearn.linear_model import LinearRegression

	# Create random DataFrame with DatetimeIndex
	X_dt = pd.DataFrame(np.random.randint(4, size=(20)),
	index=pd.date_range("2019-12-20", "2020-01-08"),
	columns=['time_series'])

	import numpy as np
	from giotto.time_series import TakensEmbedding

	if __name__ == '__main__':
	max_dim = 4
	embedding_time_delay = 2

	print('fixed param')

	x = np.array([2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

	import itertools
	import matplotlib as mpl
	import matplotlib.pyplot as plt
	import numpy as np
	import pylab
	from scipy import linalg
	from sklearn.cluster import KMeans
	from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
	from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
	from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

	#include "memory.h"

	State ldb(Machine *m, unsigned char dst, unsigned char src1, bool imm, short int src2) {
	short int a = m->regs[src1];
	short int b = imm ? src2 : m->regs[src2];
	m->regs[dst] = m->mem[a + b];
	return EXEC_CONTINUE;
	}

	State ldw(Machine *m, unsigned char dst, unsigned char src1, bool imm, short int src2) {

	Console console = System.console();
	String enteredPassword = new String(console.readPassword("Veuillez entrer votre mot de passe: "));