凝思磐石安全操作系统V4.2用户指南.pdf
凝思磐石安全操作系统V4.2用户指南.pdf本文档简单介绍了系统使用方法。目录产品概述吴于本书文档约俎如何使用本书1脊录和注销1登11.1从桌面登录1.1.1.1控制会话1.1.1.2锁定屏幕11.2从控制台登录L2文档和帮助131从桌面注销1.32从控制台注销72系统基本使用2.1Bash简夼..1921命令21.2文件和目录2013Bash功21214指定路径2..5通配符22216less和more23管道2.1.8存档和数据压缩2422用户和访问权限2522.1文件系统权限95222修改文件权限26目录2.2.3粘滯位....2722,4访问控制列表.27②3重要的Lix命令23.1文件命令232系统命令32B用户管理353.]修改用户口令3532改变用户登录的用户绀3.3白主访控彻37331文件创建时具有缺省自主访问控制属性332属主可操作其拥有的客困3.3.3属主可更改其拥有的客体的组所有权88883.3.4_百主访问控制的许可范围设定33.5客体受到百主访问控制保捫36改变客体的许可方式393.37访问控制列表4KDE桌面411束面组件4241.1板42④.1.2管理回收竭43④:3访间 CD-ROM、 DVD-ROM和软43A.4访问主菜单44AL.5使用 Konqueror管理文件夹和文45A16复制、移动和删除文饵.,47A17新建文件契47更改文件关联A1.9在计算机中查找内容1,191查找文件4941.9,2执行高级文件搜索A10浏览力维网A1.1电子邮件和日程安拥..51A1.12在应用程序间移动文不51④,13重要的实用程序.,51A1.131使用 KWallet管理器管理口令5241.13,2显示、解压缩和创建档.5341.13.3在KDE中管理打印作业541.134屏幕截图..56.1.135用KPDP查看PDP文57136用 KFontinst管理字体58北京凝思科技有限公可日录E2自定义KDE卓面2,1更改单独的桌而图标63A2.2通过控制中心配置您的桌面64A,22.1 Internet和网绍6522KDE组66.223区域和辅助功能2.2,4声音和多媒困...,,6842.25外观和主题42.6外设71A2.2.7安个和隐私.724228桌面在2,2,9电源控制7422.10系统管理755常用钦件77⑤1了解Limx软5.11办公5,1.27联网513多妹5.1.4图形5.1.5系统和文件管理825.1.6软件开发845.2 OpenOffice.org:办公套相.52,与其它办公应用程序的兼容悝52.2使用“编写器”处理文字522,1选择文不522大型文档导航5223用样式设置格式2523Calc简介945.2.4 Impress了介52.5Draw简介⑤26Base简介527参考信息678953 Firefox;万维网测览器53,1万维网靖点导航..99531选项卡式汹览53,1.2使用侧栏100532查找信息1005321在力维网上查找信息⑤322管理搜索引100北京凝思科技有限公司111目录5.323在当前页面中搜索.101533管理书签5.331使用书签眢理器.1025332从其它浏览器导入书签5333在线书1035.34使用下载管理器535百定义 Firefox10453.5,1附加组件10453.52给联机搜索添加智能关键囝.104从irex打印1055.37参考信息5.4 Kontact:个人信息眢理器...107⑤.4.1 Kontact概述10754,1,1邮件1085,4.12联系人..1085.413日历.1085414待办清单..,10854.15记.108416便5.417种子5.42邮5421配置身份和帐户110542.2从其亡邮件程序导人屯了邮仼111542.3创建邮仼11154.2.4加密的电了邮件和签名112542.5文件迟11226过滤器112543联系人114543,1添加联系人1145432制作分发列表1155433添加通讯剥115544日历.⊥1654.4,1安排事件11654.42添加日历11754.5参考信息11755KGet;下载管理器1185.5.向列表添加数据传送,l85.5.2计时器控制器数据传送l186常见问题解答121IV北京凝思科技有限公司表格⑤1办公软5.2互联网软5.3多媒体软仼5.4图形软俐5.5系统和文件管理钦仼56开发软件,,.84⑤7 Open Office.org应用程序模墺表格1北京凝思科技有限公司插图11(Hub界面12登录1213注销172.1目录树41KDE桌面424.2面板4243主菜单4文件管理器 Konqueror4.5在 Konqueror中配置文件关联4.6查找文伻47 KWallet管理器53E8使用 PRinter启动打印作啦49使用 KJobViewer管理打印作业564.10 SNapshot4.11 KPDF8412从控制心中管理字59413个性化设置向导:简介A14个性化设向导:做我自己,」6115个性化设置向导:视觉效果614.16个性化设置向导:应用主题62A17个性化设置向导:细微调62418控制中心64419 Internet和网络65420KDD组仼2IKDD组67422声音和多媒伓423系统通知4.24外观和主题..704,25外设71插k426安全和隐私.72④,27桌面28电源制74429系统管理75阝. L Openoffice. org8752选择转換的源文件格式53指定源文件和保存位置⑤4确认设置55 Openoffice. org编写器56 OpenOffice:org向导9157编写器中的导航925.8样式和格式设置对话梱9259alc- Open Office..org中的电子表榴945.10 Impress- Open Office.org中的演示文阔955.1Draw- Open Office.org中的绘图96512 Base-Open Office. org中的数据库975.13 Firefox的测览器窗曰5.14搜索引擎1015.15管理搜索引擎列裴05.16便用 Firefox书签管理器..1025.17在线书签1035.18 Firefox附加组件1045.19给联机搜索添加智能关键了105⑤.20显示概览的 Kontact窗口1075.2 Kontact邮件组.110⑤.22 Kontact通讯录114523 Kontact日历,,1165.24 KGet118111北京凝思科技有限公司
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EM算法详细例子及推导
EM算法详细例子及推导数θ),那么对于上面的实验,我们可以计算出他们出现我们观察到的结果即0=(5,9,.8,4,7,20=(B,A,A,B,4)的概率函数P(X=x10),2z)⑨)就叫做θ的似然函数。我们将它对θ求偏导并令偏导数为0,就可以得到如的结果P(X=x0,=20))=(;P(z=A)3(1-P(z=A)2C10(1-64)10A(1-6C104(1-0(1-6B)C106n(1-6我们将这个问题稍微改变一下,我们将我们所观察到的结果修改一…下我们现在只知道每次试验有几次投掷出正面,但是不知道每次试验投掷的是哪个硬币,也就是说我们只知道表中第一列和第三列。这个时候我们就称Z为隐藏变量( Hidden variable),X称为观察变量( Observed variable)。这个时候再来估计参数θ4和θB,就没有那么多数据可供使用了,这个时侯的估计叫做不完整数据的参数估计。如果我们这个时候冇某种方法(比如,正确的猜到每次投掷硬币是A还是B),这样的话我们就可以将这个不完整的数据估计变为完整数据估计当然我们如果没有方法来获得更多的数据的话,那么下面提供了一种在这种不完整数据的情况下来估计参数θ的方法。我们用迭代的方式来进行:(1)我们先赋给θ一个初始值,这个值不管是经验也好猜的也好,反正我们给它一个初始值。在实际使用中往往这个初始值是有其他算法的结果给岀的,当然随机给他分配一个符合定义域的值也可以。这里我们就给定64=0.7,6B=0.4(2)然后我们根据这个来判断或者猜测每次投掷更像是哪枚硬币投掷的结果。比如对于试验1,如果投掷的是Δ,那么出现5个止面的概率为C10×0.75×(1-07)5≈0.1029:;如果投掷的是B,出现5个正面的概率为C105×0.43×(1-0.4)5≈0.2007;基于试验1的试验结果,可以判断这个试验投掷的是使币A的概率为0.10290.10290.2007)-0.389是B的概率为02007(0.1029+0.2007)06611。因此这个结果更可能是投掷B出现的结果(3)假设上一步猜测的结果为B,A,A,B,A,那么恨据这个猜测,可以像完整数据的参数仙计一样(公式2重新计算的值这样一次一次的迭代2-3步骤直到收敛,我们就得到了θ的估计。现在你可能有疑问,这个方法靠谱么?事实证明,它确实是靠谱的。期望最大化算法就是在这个想法上改进的。它在估计每次投掷的硬币的吋候,并不要确定住这次就是硬币A或者B,它计算岀来这次投掷的硬币是A的概率和是B的概率;然后在用这个概率(或者叫做Z的分布)来计算似然函数。期望最大化算法步骤总结如下:F步骤先利用旧的参数值〃计算隐藏变量Z的(条件)分布P(万=2|Xn2),然后计算logP(,X=m)的期望B(o(2,X=x)=∑∑P(Z=别X=)P(Z=X=x)其中θ是当前的值,而θ是上一次迭代得到的值。公式中已经只剩下θ一个变量了,θ是一个确定的值,这个公式或者函数常常叫做Q函数,用Q(6,6)来表示。M步骤极大化Q,往往这一步是求导,得到由旧的θ值′米计算新的θ值的公式aQ总结一下,期望最大化算法就是先根据参数初值估计隐藏变量的分布,然后根据隐藏变量的分布来计算观察变量的似然函数,估计参数的值。前者通常称为E步骤,后者称为M步骤3数学基础首先来明确一下我们的目标:我们的目标是在观察变量X和给定观察样本:1,x2,…,rn的情況下,极大化对数似然函数(=>nP(X2=x;)(5)其中只包含观察变量的概率密度函数P(X2=2)=∑P(X=n,=)这里因为参数θ的写法与条件概率的写法相同,因此将参数θ写到下标以更明确的表述其中Z为隐藏随机变量,{}是Z的所有可能的取值。那么6)=∑h∑P(X=x,z=2)∑h∑。Px=x这里我们引入了一组参数(不要怕多,我们后面会处理掉它的)a,它满足可能的;,0;∈(0,1和∑;a=1到这里,先介绍一个凸函数的性质,或者叫做凸函数的定义。∫(x)为凸函数,=1,2,…,m,A∈[0,1∑1A对∫(x)定义域中的任意n个m1,x2,…,xn有f(∑Aa)≤∑mf(xr)i=1对于严格凸函数,上面的等号只有在x1=2xn的时候成立。关于凸函数的其他性质不再赘述。对数函数是一个严格凸数。因而我们可以有下面这个结果0)=∑hn∑≥∑∑ah(X=2n,2=C现在我们根据等号成立的条件来确定a;即P(X=x,Z=2)C(10)其中c是一个与j无关的常数。因为∑,=1,稍作变换就可以得到P(X;=x;)现在来解释下我们得到了什么。c;就是Z=2;在X=x;下的条件概率戌者后验概率。求α就是求隐藏随机变量Z的条件分布。总结一下目前得到的公式就是)-∑∑P(Xi=i,Z(12)直接就极大值比较难求,EM算法就是按照下面这个过程来的。它就是大名鼎鼎的琴生( Jensen)不等式(1)根据上一步的θ来计算α,即隐藏变量的条件分布(2)极大化似然函数来得到当前的的估计3.1极大似然估计好吧,我觉得还是再说说极大似然估计吧。给定一个概率分布D,假设其概率密度函数为f,其中f带有一组参数6。为了估计这组参数6,我们可以从这个分布中抽出一个具有n个采样值的X1,X2,…,Yn,那么这个就是n个(假设独立)同分布随机变量,他们分别有取值x1,x2…,xn,那么我们就可以计算出出现这样一组观察值的概率密度为lI f(ai)(13)对于f是离散的情况,就计算出现这组观察值的概率10)注意,这个函数中是含有参数0的。0的极大似然估计就是求让上面似然函数取极大值的时候的参数O值。般来说,会将上面那个似然函数取自然对数,这样往往可以简化计算。记住,这样仅仅是为了简化计算。取了自然对数之后的函数叫做对数似然函数。ln()=∑lnf(n)因为对数是一个严格单调递增的凹函数,所以对似然函数取极人值与对对数似然函数取极大值是等价的。3取了对数之后还可以跟信息熵等概念联系起来4关于凸函数有很多种说法,上凸函数和下凸函数,凸函数和凹函数等等,这里指的是二阶导数大」(等」)0的一类函数,而凹函数是其相反数为凸数的一类函数32期望最大化算法收敛性如何保证算法收敛呢?我们只用证明l(04+1)≥1(00)就可以了l(0(t11)∑∑(+1)1PX=x;2=2)(+(t+1∑∑nf(X=x;,z=z;)(+1)(t)o(tn /(r=i,Z=2(t)≥∑∑ahn(t)7(0其中第一个人于等于号是因为只有当a取值合适(琴生不等式等号成立条件)的时候才有等号成立,第二个人于等于号正是M步骤的操作所致。这样我们就知道l(θ)是随着迭代次数的增加越来越人的,收敛条件是值不再变化或者变化幅度很小。4应用举例4.1参数估计很直接的应用就是参数估计,上面举的例子就是参数估计42聚类但是如果估计的参数可以表明类别的话,比如某个参数表示某个样本是否属于某个集合。这样的话其实聚类问题也就可以归结为参数估计问题。References[]最大似然估计[oNline].Availablehttp://zh.wikipediaorg/wiki.%E6%9c%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1[2] Ceppellini, r, Siniscalco, M.& Smith, C.A. Ann. Hum. Genet. 20, 97-115(1955)3 Hartley, H. Biometrics 14, 174-194(1958)4 Baum, L.E., Petric, T, Soulcs, G.& Weiss, N. Ann. Math. Stat 41, 164-171(1970)[ 5] Dempster, A P, Laird, N.M., Rubin, D B.(1977). "Maximum Likelihoodfrom Incomplete Data via the em algorithm. Journal of the royal statis-tical Society Series B(Methodological)39(1): 1-38. JSTOR 2984875 MR0501537[6]Whatistheexpectationmaximizationalgorithm[oNline].Avaiable:http//ai. stanford. edu/-chuongdo/papers/em tutorial pdf[7TheEmAlgorithmOnline.Availablehttp://www.cnblogs.com,jerrylead/ archive/2011/04/06/2006936html
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