摘要：
朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯(naive bayes) 法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此分布，对给定的输入$x$利用贝叶斯定理求其后验概率最大的输出。 一、朴素贝叶斯法的学习 1.1 基本方法 设输入空间 阅读全文
摘要：
K近邻法与kd树 一、k近邻算法 输入：训练数据集 $$ T = \{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)\} $$ 其中，$x_i \in R^n$ 为实例的特征向量，$y_i \in Y = {c_1,c_2,c_3,..,c_k}$为实例类别，$i=1,2,3,. 阅读全文
摘要：
EM 算法 一、极大似然估计 极大似然估计是一种已知抽样结果，去求分布参数的一种方法。其包含的思想就是：既然我得到的是这种抽样结果，那么我有理由相信这种结果出现的可能性很大，所以通过最大化这种可能性求出待定的参数。极大似然估计的前提是总体的分布类型是已知的。似然指的就是根据抽样情况去估计参数值。 我 阅读全文
摘要：
熵、交叉熵、KL散度、JS散度 一、信息量 事件发生的可能性大，信息量少；事件发生的可能性小，其信息量大。 即一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系，比如说现在在下雨，然后有个憨憨跟你说今天有雨，这对你了解获取天气的信息没有任何用处。但是有人跟你说明天可能也下雨，这条信息就比前一条的信息量大 阅读全文
摘要：
感知机 一、感知机模型 定义（感知机） ：假设输入空间（特征空间）是 $\chi \subseteq\R^n$ ,输出空间是 $Y=\{+1, 1\}$ .输入$x\in\chi$ 表示实例的特征向量，对应于输入空间（特征空间）的点；输出$y\in Y$表示实例的类别，由输入空间到输出空间的的如下函 阅读全文
摘要：
一、问题场景 在GitHub的团队合作项目中，我们fork了其中一名成员的仓库。为了保持版本的一致性，我们需要同步代码，但是GitHub没有提供自动同步的功能，因此我们要手动的完成这项任务。 在进行代码同步之前我们做出以下约定： 原仓库 被fork的仓库 远程仓库 自己的远程仓库 本地仓库 本地仓库 阅读全文
摘要：
一、概述 树状数组即Binary Indexed Tree或者Fenwick Tree,是一种用于高效处理数字的列表更新和求范围和的数据结构。它可以以O(logn)的时间得到前缀和num[1..i],并同时支持O(logn)时间内支持动态单点值的修改。 &emsp 阅读全文
摘要：
一、概述 Https全称为HyperText Transfer Protocal over Secure Socket Layer，我们知道web常用的协议http，其实https就可以理解为http+SSL/TLS,即在http应用层之下传输层之上加了SSL层，https对 阅读全文
摘要：
292_Nim Game 一、题目详情 题目的意思是给定石头的数量n,双方每次只能拿1 3个石头，己方先手，问在给定n后，自己能不能获胜。 二、解题方法 第一种方法(Time Limit Exceeded) 一开始拿到题目，我的第一想法是使用博弈树的思 阅读全文
摘要：
3_Longest Substring Without Repeating Characters 一、题目详情 题意很清晰，给定字符串，求出不含重复字母的最长子串的长度。 二、解题方法 第一种方法：直接暴力搜索 这种方法，求出给定字符串的每一个子串，判 阅读全文