小鲨鱼~

摘要： 维特比算法（Viterbi） 维特比算法 编辑 维特比算法是一种动态规划算法用于寻找最有可能产生观测事件序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔可夫模型中。术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释相关的动态规划算法。例如在统计句法分析中动态规划 阅读全文

摘要： 概念理解 监督学习方法可分为两大类，即生成方法与判别方法，它们所学到的模型称为生成模型与判别模型。 判别模型：判别模型是学得一个分类面（即学得一个模型），该分类面可用来区分不同的数据分别属于哪一类； 生成模型：生成模型是学得各个类别各自的特征（即可看成学得多个模型），可用这些特征数据和要进行分类的数 阅读全文

摘要： 总结 贝叶斯方法是机器学习中常用的一种方法，在贝叶斯公式中有三部分，先验概率分布函数、似然概率分布函数、和边界似然概率分布函数（贝叶斯公式的分母）。求出了这三部分，就求得了后验概率分布，然后对于一个新样本xnewxnew计算后验概率分布的期望值，这个期望值就是贝叶斯模型的预测结果。 由于后验概率分布 阅读全文

摘要： 高维不平衡数据的特征（属性）较多，类标号中的类别分布不均匀的数据。 高维数据分类难本质问题： 1.密度估计难问题; 2.维数灾难：特征数增加意味着分类所需的样本数量的增加; 3.Hughes问题：给出了一个广义上的数据测量复杂度，训练样本数量和分类精度三者间的关系即对有限样本而言，存在一个最优的数据 阅读全文

摘要： HMM算法想必大家已经听说了好多次了，完全看公式一头雾水。但是HMM的基本理论其实很简单。因为HMM是马尔科夫链中的一种，只是它的状态不能直接被观察到，但是可以通过观察向量间接的反映出来，即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生，又由于每一个状态也是随机分布的，所以HMM是一个双重随 阅读全文

摘要： MRO（Method Resolution Order）：方法解析顺序。Python语言包含了很多优秀的特性，其中多重继承就是其中之一，但是多重继承会引发很多问题，比如二义性，Python中一切皆引用，这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题，但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生 阅读全文

摘要： 1.添加pip包 2.导入项目需要由内置包(library root) 阅读全文

摘要： 联合概率:包含多个条件的且所有条件同时成立的概率. 边缘概率:仅与单个随机变量相关的概率. 注意:边缘概率是一个相对概念.对于随机变量X,Y,Z的联合分布来说,P(Y=3,Z=1)也是一种边缘概率,同时P(Y=3,Z=1)也是Y=3与Z=1的联合概率. 联合分布,边缘分布与条件分布的关系: 联合分布 阅读全文

摘要： hashlib 摘要算法简介 Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。 什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。 举个例子，你写了一篇文章，内容是一个字符串'how 阅读全文

摘要： __name__属性 一个模块被另一个程序第一次引入时，其主程序将运行。如果我们想在模块被引入时，模块中的某一程序块不执行，我们可以用__name__属性来使该程序块仅在该模块自身运行时执行。 说明： 每个模块都有一个__name__属性，当其值是'__main__'时，表明该模块自身在运行，否则是 阅读全文