随笔分类 - 算法
摘要：参考资料： Expected Improvement formula for Bayesian Optimisation 通俗科普文：贝叶斯优化与SMBO、高斯过程回归、TPE 理解贝叶斯优化 A Tutorial on Bayesian Optimization 贝叶斯优化是一种求解函数最优值的算
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摘要：中心思想 现有： 已知上一刻状态，预测下一刻状态的方法，能得到一个“预测值”。（当然这个估计值是有误差的） 某种测量方法，可以测量出系统状态的“测量值”。（当然这个测量值也是有误差的） 我们如何去估计出系统此时真实的状态呢？ 答案是需要结合“预测值”和“测量值”。例如我们可以加权求和，但是这个权重要
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摘要：就是算观测值的累计和，当超过一个阈值的时候，说明变量out of control。 一般需要分别维持一个上界和下界累积和。 以上界和举例，假设我要观测一个随机变量，它的均值为，在正常情况下，随机变量的观测值应该在附近上下浮动，那么$S_n=S_{n-1}+X_n-
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摘要：后缀数组 参考：https://blog.csdn.net/a1035719430/article/details/80217267 https://blog.csdn.net/YxuanwKeith/article/details/50636898 主要由三个数组组成，一部分是sa和rank，另一
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摘要：写这篇是做LC 770的时候受到了，参考评论区@mbinary 的答案的启发。编译原理学了不能白学吧，遇到这类题目可以根据编原有一套方法论，而不是自己在那瞎递归瞎调试，又慢又容...
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