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2018年1月4日

最大熵模型 二

摘要: 转发:https://www.cnblogs.com/wxquare/p/5858008.html 1.熵与最大熵原理 熵是随机变量不确定性的度量,不确定性越大,熵值就越大;若随机变量退化成定值,熵为0。均匀分布是“最不确定”的分布 假设离散随机变量X的概率分布为P(x),则其熵为: 联合熵和条件熵 阅读全文

posted @ 2018-01-04 22:47 mdumpling 阅读(190) 评论(0) 推荐(0) 编辑

最大熵模型

摘要: 最大熵模型总结 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 摘要 本文对最大熵模型进行了系统性的学习和总结,从不同的角度来解读熵的概念以及最大熵的内涵。对最大熵的具体应用进行了梳理,并介绍了与最大熵相关的一些概念,最后通过一个简单的demo来对最大熵模型 阅读全文

posted @ 2018-01-04 22:44 mdumpling 阅读(674) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法复习-平面内极大值点

摘要: 1.在今日头条的编程题里遇到,起初的想法复杂了,使用分治算法做,但是感觉数据结构方面很难处理,不是线性时间,O(nlogn)。 2.在网上看到的方法使用了排序算法,虽然排序算法时间复杂度为o(nlogn),但是后面的生成步骤为O(n). 3.看图,极大值点有这些特点,前面的y值比后面的Y值大,所以将 阅读全文

posted @ 2018-01-04 18:00 mdumpling 阅读(487) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法复习-生成全排列

摘要: 对于排列a[1...n],找到所有满足a[k]<a[k+1](0<k<n-1)的k的最大值,如果这样的k不存在,则说明当前排列已经是a的所有排列中字典序最大者,所有排列输出完毕。 在a[k+1...n]中,寻找满足这样条件的元素l,使得在所有a[l]>a[k]的元素中,a[l]取得最小值。也就是说a 阅读全文

posted @ 2018-01-04 17:52 mdumpling 阅读(102) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法复习-归并排序

摘要: 注意: 1.归并排序在待排数组上进行,但也需要辅助空间先将左右排序好的保留下来,再重新映射到原数组,为O(n)。 2.总的时间为O(nlogn)。 阅读全文

posted @ 2018-01-04 15:37 mdumpling 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法复习-快速排序

摘要: 需要严格注意的几点: 1.如果选择左边元素,则开始从又右向左选取比这个数小的(不是小于等于的)交换 2.然后从左到右选择比这个元素大的,交换 3。每次都要判断左边的索引是否小于右边的索引,直到相等,还要注意这个元素要到指定的位置,因为此时左边索引和右边相等,所以使用哪个都可以了。 4.然后进行递归处 阅读全文

posted @ 2018-01-04 15:20 mdumpling 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑

连续特征的离散化

摘要: 作者:严林链接:https://www.zhihu.com/question/31989952/answer/54184582来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 以下内容来源于跟几位大牛交流的结果并加入了一定自己的理解。 在工业界,很少直接将连续值作为逻辑 阅读全文

posted @ 2018-01-04 10:33 mdumpling 阅读(528) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习归一化

摘要: 转发:http://blog.csdn.net/zbc1090549839/article/details/44103801(请移步原文) 机器学习、数据挖掘工作中,数据前期准备、数据预处理过程、特征提取等几个步骤几乎要花费数据工程师一半的工作时间。同时,数据预处理的效果也直接影响了后续模型能否有效 阅读全文

posted @ 2018-01-04 09:42 mdumpling 阅读(1287) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2018年1月3日

机器学习中的偏差(bias)和方差(variance)

摘要: 转发:http://blog.csdn.net/mingtian715/article/details/53789487请移步原文 内容参见stanford课程《机器学习》 对于已建立的某一机器学习模型来说,不论是对训练数据欠拟合或是过拟合都不是我们想要的,因此应该有一种合理的诊断方法。 偏差和方差 阅读全文

posted @ 2018-01-03 20:40 mdumpling 阅读(3180) 评论(0) 推荐(0) 编辑

c++ printf和cout的性能

摘要: 今天做了一道编程题,仔细检查了算法并没有错误,但是结果显示时间超时,但仍有80%的案例通过了,很奇怪。 通过将cin换成scanf,cout换成printf结果AC,实验发现二者性能差了很多,在输出100000个数时,时间几乎翻倍了。 阅读全文

posted @ 2018-01-03 16:05 mdumpling 阅读(471) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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