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搜索关键字:高斯    ( 2377个结果
ng机器学习视频笔记(十三) ——异常检测与高斯密度估计
ng机器学习视频笔记(十三) ——异常检测与高斯密度估计 (转载请附上本文链接——linhxx) 一、概述 异常检测(anomaly detection),主要用于检查对于某些场景下,是否存在异常内容、异常操作、异常状态等。异常检测,用到了一个密度估计算法(density estimation)—— ...
分类:其他好文   时间:2018-02-04 13:55:32    阅读次数:252
【BZOJ2337】Xor和路径(高斯消元)
【BZOJ2337】Xor和路径(高斯消元) 题面 "BZOJ" 题解 我应该多学点套路: 对于xor之类的位运算,要想到每一位拆开算贡献 所以,对于每一位拆开来看 好了,既然是按位来算 我们就只需要计算从$1$号点开始 到$n$的路径中,路径的异或和为$1$的概率 显然没法算 还是一样的 考虑高斯 ...
分类:其他好文   时间:2018-02-02 17:14:39    阅读次数:167
Luogu2973:[USACO10HOL]赶小猪
题面 "Luogu" Sol 设$f[i]$表示炸弹到$i$不爆炸的期望 高斯消元即可 另外,题目中的概率$p/q$实际上为$1 p/q$ 还有,谁能告诉我不加$EPS$,为什么会输出$ 0.00000$ cpp include define IL inline define RG register ...
分类:其他好文   时间:2018-02-02 17:13:00    阅读次数:142
[BZOJ3143][HNOI2013]游走
[BZOJ][1] [Luogu][2] PKUWC的Day2T3就叫随机游走 然后那道题我爆零了 皮这一下我很开心 sol 初步思路:求出每一条边期望会被走过多少次,然后排个序从大到小附上$1...m$的的权值。这样就能保证最小了。 然而一条边期望会被经过多少次?直接以这个作为高斯消元的自变量,方 ...
分类:其他好文   时间:2018-02-01 22:02:30    阅读次数:157
BZOJ - 1013 高斯消元
n维空间中给出n+1个球面上的点求圆心坐标(x0,x1,...xn 1) 任选其中一个点坐标如第一个点(a0,b0...z0) (x0 a0)^2+(x1 b0)^2+...=r^2 对于剩下的n个点都与上面的式子作差,把高次方的消去得到线性方程组 2(a1 a0)x0+2(b1 b0)x1+2(c ...
分类:其他好文   时间:2018-01-27 17:18:28    阅读次数:146
EM算法(转)
下面主要介绍EM的整个推导过程。 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数,如果对于所有的实数x,,那么f是凸函数。当x是向量时,如果其hessian矩阵H是半正定的(),那么f是凸函数。如果或者,那么称f是严格凸函数。 Jensen不等式表述如下: 如果f是凸函数,X是随机变量,那么 特 ...
分类:编程语言   时间:2018-01-25 23:11:29    阅读次数:204
Spark机器学习解析下集
上次我们讲过《Spark机器学习(上)》,本文是Spark机器学习的下部分,请点击回顾上部分,再更好地理解本文。1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有:l 构造条件概率:回归分析和统计分类;l 人工神经网络;l 决策树;l 高斯过程回归;l 线性判别分析;l 最近邻居法;l 感知器;l 径向基 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-24 22:19:13    阅读次数:229
yyb要填的各种总结的坑
已经写好啦的 "莫比乌斯反演" "杜教筛" "动态点分治" "斜率优化" "Splay" "莫队" "凸包" "旋转卡壳" "Manacher算法" "Trie树" "AC自动机" "高斯消元" "KMP算法" 可以填的坑 [CF???] [Link Cut Tree] [树链剖分] ~~要我填坑就 ...
分类:其他好文   时间:2018-01-20 17:52:50    阅读次数:131
机器学习3_EM算法与混合高斯模型
①EM算法: http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html 李航 《统计学习方法》9.1节 ②混合高斯模型(GMM): http://blog.pluskid.org/?p=39 (前面片段+后面matlab代码+c ...
分类:编程语言   时间:2018-01-17 00:21:05    阅读次数:207
吴恩达-coursera-机器学习-week9
十五、异常检测(Anomaly Detection) 15.1 问题的动机 15.2 高斯分布 15.3 算法 15.4 开发和评价一个异常检测系统 15.5 异常检测与监督学习对比 15.6 选择特征 15.7 多元高斯分布(选修) 15.8 使用多元高斯分布进行异常检测(选修) 十六、推荐系统( ...
分类:其他好文   时间:2018-01-17 00:01:25    阅读次数:235
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