Aimee 记忆化搜索非常好写, 尤其是从一个朴素的搜索开始改造。 sum是要记录的，但是没必要存在状态里 直接统计一下当前节点是第几步之后的方案数 虽然说时间复杂度没有朴素的优美 但是不会MLE啊 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstri ...
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2021-01-12 11:00:15
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回顾在文章《朴素贝叶斯》中，小夕为大家介绍了朴素贝叶斯模型的基本知识，并且得出了朴素贝叶斯是利用联合概率P(x1,x2,x3...xn,y)来确定某个样本为某个类别的概率，进而利用最大后验概率（MAP）来决策类别。也就是说，朴素贝叶斯的假设函数如下：其中，假设有c个类别，则i=1,2,...,c。（补充：argmax大家应该都熟悉了吧，意思就是返回使函数值最大的参数，这里的函数即P(X,yi)，参
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2020-12-29 11:52:17
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在那很久很久以前，可爱的小夕写了一篇将逻辑回归小题大做的文章，然后在另一篇文章中阐述了逻辑回归的本质，并且推广出了softmax函数。从那之后，小夕又在一篇文章中阐述了逻辑回归与朴素贝叶斯的恩仇录，这两大祖先级人物将机器学习的国度划分为两大板块——生成式与判别式。后来，朴素贝叶斯为了将自己的国度发扬光大，进化出了贝叶斯网以抗衡逻辑回归，一雪前耻。然而，傲娇的逻辑回归怎能就此善罢甘休呢？ps：对上面
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2020-12-29 11:51:06
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在上一篇文章中，小夕讲述了逻辑回归为了抗衡贝叶斯网，也开始了自己的进化。然而令我们没有想到的是，逻辑回归最终竟然进化成了一个生成式模型——受限玻尔兹曼机（RBM），也就是变成了敌方（生成式模型）的武器。意外得到RBM的朴素贝叶斯万分惊喜，并且燃起了将它自己做的贝叶斯网与敌方送的RBM融合的冲动！那么朴素贝叶斯的疯狂想法能不能实现呢？还是按照惯例，先叙述背景姿势。在《朴素贝叶斯到贝叶斯网》中，小夕为
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2020-12-29 11:50:30
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开篇高能预警！本文前置知识：1、理解特征函数/能量函数、配分函数的概念及其无向图表示，见《逻辑回归到受限玻尔兹曼机》和《解开玻尔兹曼机的封印》；2、理解特征函数形式的逻辑回归模型，见《逻辑回归到最大熵模型》。从逻辑回归出发，我们已经经过了朴素贝叶斯、浅层神经网络、最大熵等分类模型。显然，分类模型是不考虑时间的，仅仅计算当前的一堆特征对应的类别。因此，分类模型是“点状”的模型。想一下，如果我们有一个
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2020-12-29 11:48:54
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图源：unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法，生成多种模型。例如，垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决，包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的，但难点在于，如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型，但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作，因此，知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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详细的知识点关键字可参考：https://blog.csdn.net/weixin_43093481/article/details/82229718一.整除:1.若a|b <=> -a|b <=> a|-b <=> |a| | |b|2.若a|b，b|c => a|c3.若a|b，a|c => a ...
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2020-12-08 12:42:15
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公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 一般在机器学习的模型训练之前，有一个比较重要的步骤是数据变换。 因为，一般情况下，原始数据的各个特征的值并不在一个统一的范围内，这样数据之间就没有可比性。 数据变换的目的是将不同渠道，不同量级的数据转化到统一的 ...
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2020-12-04 11:23:26
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继续答星球水友提问，30WQPS的点赞计数业务，如何设计？可以看到，这个业务的特点是：（1）吞吐量超高；（2）能够接受一定数据不一致；画外音：计数有微小不准确，不是大问题。先用最朴素的思想，只考虑点赞计数，可以怎么做？有几点是最容易想到的：（1）肯定不能用数据库抗实时读写流量；（2）redis天然支持固化，可以用高可用redis集群来做固化存储；（3）也可以用MySQL来做固化存储，redis做缓
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2020-11-10 11:30:42
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工业界nlp相关的实际应用和框架 目录： Word2Vec词向量简述 word2vec模型训练简单案例 tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述 tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN word2vec+textcnn文本分类简述及代码（包含中文文本分类实战） 使用inception ...
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2020-11-08 17:02:05
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