高斯分布有很多优点并且普遍存在，但是，它是单峰函数，所以对于复杂的分布表达能力比较差，我们可以用多个高斯分布的线性组合来逼近这些复杂的分布。高斯混合概率分布可以写成高斯分布的线性叠加的形式，如下所示： 写的不错：混合高斯模型 ...
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2017-08-15 19:50:14
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以下两种方法均不需考虑斜率不存在的情况： 一、过原点作相对于直线的垂线，垂心与直线间存在一一对应关系，以此点表示一条直线判断直线平行：O、垂心1、垂心2共线判断垂直：略 求两直线交点：用一个垂心表示一条直线具有一一对应的关系 垂心（x1,y1）、（x2,y2），求直线交点坐标： x1(x2^2+y2 ...
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2017-08-14 20:11:38
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问题概述 问题概述 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在 8×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后？为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题：这时棋盘的大小变为n1×n1，而皇后个数也 ...
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2017-08-14 11:36:15
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Description 一个无向连通图，顶点从1编号到N，边从1编号到M。 小Z在该图上进行随机游走，初始时小Z在1号顶点，每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边，沿着这条边走到下一个顶点，获得等于这条边的编号的分数。当小Z 到达N号顶点时游走结束，总分为所有获得的分数之和。 现在，请你对 ...
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2017-08-12 19:47:10
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华电北风吹 日期：2015/12/12 朴素贝叶斯算法和高斯判别分析一样同属于生成模型。但朴素贝叶斯算法须要特征条件独立性如果，即样本各个特征之间相互独立。 一、朴素贝叶斯模型 朴素贝叶斯算法通过训练数据集学习联合概率分布p(x,y),其中x=(x1,x2,...,xn)∈Rn,y∈Rp(x,y), ...
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2017-08-11 10:56:50
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题意： 给出mod的大小，以及一个不大于70长度的字符串。每个字符代表一个数字，且为矩阵的增广列。系数矩阵如下 1^0 * a0 + 1^1 * a1 + ... + 1^(n-1) * an-1 = f(1) 2^0 * a0 + 2^1 * a1 + ... + 2^(n-1) * an-1 = ...
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2017-08-10 22:28:51
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最近学习基础算法《统计学习方法》，看到利用EM算法估计高斯混合模型(GMM)的时候，发现利用贝叶斯的来理解高斯混合模型的应用其实非常合适。 首先，假设我们对于贝叶斯比较熟悉，对高斯分布也熟悉。本文将GMM用于聚类来举例。 除了简单的高斯分布，理论上通过组合多个不同的高斯分布可以构成任意复杂的分布函数 ...
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2017-08-09 16:49:39
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还是经典的翻转游戏。如果是我去做的话，应该会用枚举第一层的所有可能情况，由于第一层的状态已经确定，那么下面每一层是否翻转也已经确定，就可以解出题目了。O(nm * 2^n) 网上看到了一种利用高斯消元的做法 传送门 ...
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2017-08-09 15:25:18
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By Kubi Code 文章目录 1. 朴素贝叶斯 1.1. 工作原理 1.2. 工作流程 1.3. 属性特征 1.4. Laplace校准(拉普拉斯校验) 1.5. 遇到特征之间不独立问题 1.6. 优缺点 2. 逻辑回归和线性回归 2.1. 梯度下降法 2.2. 其他优化方法 2.3. 关于L ...
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2017-08-08 23:08:56
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（图片from http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2624882.html） 假设x是二维的，那么上述公式为： =cov（x0，x1），是x1和x0的协方差。 单高斯分布 假设特征x是一维（仅仅考虑点的x坐标）的，高斯分布是：（from这篇博 ...
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2017-08-06 18:10:56
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