@ 一、贝叶斯网络定义 1.1 贝叶斯网络例子 二、概率影响的流动性 三、贝叶斯网络中的独立性 ...
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2020-07-21 01:24:45
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@ 一、马尔科夫随机场定义 二、一个简单的例子 ...
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2020-07-21 01:16:36
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@ 一、因子图（factor graph）的定义 二、贝叶斯网络用因子图表示 三、MRF 用因子图表示 ...
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2020-07-21 01:12:46
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内容：利用取消机制缓解后台的查询性能瓶颈，核心在WebAPI查询方法体内关注CancellationToken并适时取消异步任务， 这将大大提高应用的响应能力。 场景优化：1.网络交互 不按超时时间的 【高并发场景下 受CPU 时间片切换到时的超时操作不按设定时间执行】偶发小概率事件2.浏览器访问情 ...
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2020-07-17 22:29:18
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作者|ABHISHEK SHARMA 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 在数据科学和分析领域，偏度是一个重要的统计学概念 了解什么是偏度，以及为什么它对作为数据科学专业人士的你很重要 介绍 偏度的概念已融入我们的思维方式。当我们看到一个图像时，我们的大脑会直观地分辨出图表中的 ...
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2020-07-17 13:52:18
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扔硬币 题解： 1.如果\(\left ( m+k\right )> n\)，那么就很明显答案为0； 2.根据条件概率：则题目就是求，在至少有\(m\)枚硬币是反面的情况下，恰好有\(k\)枚硬币是正面的概率。那么就可以设\(A\)为至少有\(m\)枚硬币是反面，\(B\)为恰好有\(k\)枚硬币是 ...
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2020-07-16 00:23:21
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题面 题意：自己看去 题解：先考虑一个暴力的树形dp。设$f_{i,j}$表示节点$i$权值为$j$的概率。那么对于所有有两个儿子的节点$i$，设它的两个儿子是$x,y$，那么对于所有在$x$中出现的权值$j$，有$f_{i,j}=f_{x,j}\times ((p_i \times \sum_f_ ...
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2020-07-16 00:22:06
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深入浅出统计学 框架 第一印象 集中趋势的度量 分散性与变异度的度量 概率计算 离散概率分布的运用 排列与组合 几何分布、二项分布及泊松分布 正态分布的运用 再谈正态分布的运用 统计抽样的运用 总体和样本的估计 置信区间的构建 假设检验的运用 x^2分布 相关与回归 01 第一印象 基本概念 频数： ...
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2020-07-15 23:33:36
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Softmax softmax可以将经交叉熵损失函数的输出都映射到 0 到 1 间，且各分类累和为 1。符合概率分布。 假设共有 n 个输出 [Z1,...,Zn]，对第 i 个元素 Zi 的softmax的计算公式：Si = ezi / sum(ezn) softmax的反向传播求导过程 http ...
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2020-07-15 23:12:01
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/* 所谓均态分布随机数算法是指：每个数（整数或实数）无序地分布在数轴上，值只出现一次永不重复。体现了香农的一次一密理论。 * 均体现在每个数的值是平均概率，即都有出现；态体现在每个数在数轴上的位置是惟一性。 * 有别于函数式伪随机数算法的缺陷：已经有文献说明，输出一亿个函数式伪随机数，就能估算它的 ...
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2020-07-15 15:52:37
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