这个操作是常数时间代价。对象可以有效地支持插入,添加,删除等操作,在 Python 的列表中,无一例外地存放的都是。函数则是实现了切片功能，当传入的v是NULL时，实际效果就是将被切的部分删除。没啥可说了，就是注意里面对索引的处理步骤，使得任意的索引值都可以处理，直接可以试试。函数中，这个函数会在当前空间的后面继续扩展，但是是否真的是这样，等待后续更新。而且与想象中不一样的是，该方法仅仅制定了元素

layout: posttitle: EM算法原理与推导date: 2018-05-27category: 机器学习tags:generativealgorithmmathstoolsmachinelearningkeywords:description:EM算法Jensen不等式对于凸函数，有\(E[f(X)]\ge f(E[X])\)。如果\(f\)是一个严格凸函数，那么只有当\(X=E[x]

参数问题理论知识失败的实现参数问题（自己挖的坑，跪着也要写完！(╯‵□′)╯︵┻━┻）理论知识前面说了HMM的解码和评估，但是这都是建立在我们有了HMM的正确参数的前提条件下。然而如果我们真的想解决实际问题，比如动作识别，语音识别等问题时，很难有最优的参数用来预设值。如果我们有先验知识，可以在初始化的时候使参数向最优值靠近一些，如果没有的时候，甚至我们只能用将概率1均分来赋初值。那么这种时候怎么