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If thou doest well, shalt thou not be accepted? and if thou doest not well, sin lieth at the door. And unto th...
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2014-05-22 12:50:31
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libsvm的函数调用方法 详解
本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/26261173
需要加载(load)SVM的模型, 然后将结点转换为SVM的格式, 即索引(index)+数据(value)的形式;
释放SVM的model有专用的函数: svm_free_and_destroy_model, 否则容易内存泄露;
可以预测数据的概率, 则需...
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2014-05-22 10:52:57
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Robberies http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2955
背包;第一次做的时候把概率当做背包(放大100000倍化为整数):在此范围内最多能抢多少钱 最脑残的是把总的概率以为是抢N家银行的概率之和…
把状态转移方程写成了f[j]=max{f[j],f[j-q[i].v]+q[i].money}(f[j]表示在概...
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2014-05-22 09:43:12
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把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上的一面的点数之和为s。输入n，打印出s的所有可能的值和出现的概率。解法一：基于递归求骰子点数。
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2014-05-21 20:40:00
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题目大意：Tomato要玩一个游戏，他需要排队，一开始这个队列共有N个人，而他在队列的第M个位置，每当有玩家尝试激活登陆游戏时，会概率性触发四个事件。p1的概率注册失败，队列无变化。p2的概率连接失败，排在队首的人排到队尾。p3的概率成功，队首出队。p4的概率服务器瘫痪，停止激活！这时候如果排在To...
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2014-05-21 20:20:37
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主要内容： 1、文本表示与特征提取； 2、隐语义分析LSA和Latent Dirichlet
Allocation(LDA) 3、检索模型：Boolean模型、向量模型、概率模型 1、文本表示与特征提取 文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息；
利用分词工具：极易中文分词：je-analysis...
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2014-05-21 18:03:26
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实在是对这个感冒了，随从网上拉了一篇资料，免得下次又忘了。要真正的解决这个问题，必须首先牢牢记住他们的定义。什么事件的独立？事件A,B独立是指这两个事件之间的概率满足一个等式：P(AB)=P(A)P(B)事件A,B互不相容是指这两个事件之间的运算满足一个等式：AB=空集。也就是说，实际上这两个概念是...
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2014-05-21 03:52:18
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贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：★..
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2014-05-20 18:19:36
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之前忘记强调了一个重要区别：条件概率链式法则和贝叶斯网络链式法则的区别
条件概率链式法则
贝叶斯网络链式法则，如图1
图1
乍一看很容易觉得贝叶斯网络链式法则不就是大家以前学的链式法则么，其实不然，后面详述。
上一讲谈到了概率分布的因式分解
可以看到条件概率的独立性可以直接从概率分布表达式看出来。
我们已经用概率图模型把...
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2014-05-20 15:22:39
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for i in [n+1 N] M=rand(1,i) if(M<=n) swap the
ith and Mth
data证明方法：1.初始情况，当尚未选择时，出现在pool中的n个元素的概率相同都是1，证明当第n+1葛元素以n/(n+1)的概率被选中时，前n个元素在pool中的概率为...
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2014-05-20 09:43:42
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