em算法代码java，em算法总结

java快速排序简单代码

1、JAVA中在运用数组进行排序功能时，一般有四种方法：快速排序法、冒泡法、选择排序法、插入排序法。快速排序法主要是运用了Arrays中的一个方法Arrays.sort（）实现。

2、最坏情况的时间复杂度为O(n2)，最好情况时间复杂度为O(nlog2n)。

3、然后利用List类的sort(Comparator？ super E c)方法或java.util.Collections工具类的sort(ListT list) （其实里面就一句：list.sort(null)； ）进行排序：结果：第二种：借助比较器进行排序。

做了这么多年Java开发,如何快速转行大数据

1、如果把 Java 或者 C++ 学透了，那么对计算机技术的认识将很不一样。

2、大数据的就业方向有：数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。

3、去用就是了。如果工具的实现感兴趣就去看看代码。工具本身怎么用就是个fact，只是知道和不知道的区别。不要觉得做Java就比别人低一等。你一样可以做的很出色。

4、对于Java程序员，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。

如何使用mahout对文档进行lda主题分析

首先，我们需要准备一组文本数据集，例如一系列文章、新闻或者评论。然后，我们可以用Python编程语言中的自然语言处理库（如NLTK、Gensim）来实现LDA算法。接下来，我们需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等。

隐在狄利克雷分配(LDA)是语料库的生成概率模型。 其基本思想是文档被表示为潜在主题的随机混合，每个主题都是有不同的文字(词)分布特征的。

文本分析的应用有很多，以SPSSAU为例，其可以进行文本可视化（词云分析）、文本情感分析、文本聚类分析、社会网络关系图、LDA主题分析语义分析等等。

matlab实现EM算法

1、最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。

2、EM算法从任意一点 出发，依次利用E-step优化 ，M-step优化 ，重复上述过程从而逐渐逼近极大值点。而这个过程究竟是怎样的呢，就让我们一步步地揭开EM算法的面纱。

3、EM算法是MM算法（Minorize-Maximization algorithm）的特例之一，有多个改进版本，包括使用了贝叶斯推断的EM算法、EM梯度算法、广义EM算法等 。

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