class Solution { vector<vector<pair<int,double> > >v; public: double maxProbability(int n, vector<vector<int>>& edges, vector<double>& succProb, int s ...
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2020-07-12 22:32:44
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最大概率法分词是在最大匹配分词算法上的改进。 在某些语句切分时，按最大长度切分词语可能并不是最优切分。 而不按最优长度切分词语，则同一语句会出现多种切分结果。 计算每种切分结果的概率，选取概率最高的切分作为最优分词切分。 http://www.shizhuolin.com/?p=1860 ...
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2020-07-04 13:18:35
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LINK：迷宫探险 题目中要求在最优的策略下的最大概率 而并非期望概率。 一个坑点 题目中虽然没有明说 但是 探险者是知道地图的模样和每个陷阱的概率的。 所以才有最优策略一说。 最优策略尽管不知道可以随便走取max即可。 容易想到 对于当前状态 有 x,y,hp,s 来描述 。倒着设状态 那就是当前 ...
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2020-06-09 14:55:39
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概率+0 1背包 要算成功的最大概率，那就是失败的最小概率，所以01背包直接让失败的概率最小就行了。 注意： 概率与概率之间是要相乘的，不是相加。 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e4+7; int weight[N ...
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2020-03-16 12:49:57
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安装jieba:pip install jieba 原理： 基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG) 采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合 对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型，使用了 Viterbi 算法 ...
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2020-02-02 19:34:51
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[TOC] 可能我从来就没真正的整明白过，只是会考试而已 搞清楚事情的来龙去脉不容易忘记 两个常见的参数估计法： 极大似然估计法和最小二乘法 1.极大似然估计 "ref知乎" ,模型已定，参数未知的条件下，根据实验数据估计参数模型，等价于“利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参 ...
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2020-01-14 11:26:18
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在这之前强调下极大值、最大值的区别：在一个函数曲线中，极大值可以有多个，最大值只有一个。所有非极大值抑制是抑制不是极大值的部分。 算法思想： 非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C、D、E、F。 (1)从最大概率矩形框F ...
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2019-12-12 12:58:22
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今天由于自己的原因进度不是很大，今天整理了一下全网关联的思路流程（个人可能就是那种没自信，在思路不知道对不对的情况下不敢下手那种渣渣），和之前的一个学长讨论了一下大概思路流程，如下： （1）使用LDA模型提取一篇新闻主题词，确定最大概率主题词； （2）新闻追踪时使用主题与主题之间的关联（相似度比对） ...
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2019-11-06 23:12:27
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极大似然估计的原理，先用一张图片来说明 总结起来，极大似然估计的目的：就是利用已知的样本结果，反推最有可能(最大概率）导致这样结果的参数值。 通过若干次试验，观察其结果，利用试验结果的某个参数值能够使样本出现的概率最大，称为极大似然估计。 由于样本集中的样本都是独立同分布，可以只考虑一类样本集D，来 ...
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2019-10-16 13:36:14
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问题是，已知样本结果D，求最大概率的参数$\theta $ 最大后验概率(MAP)： 求使$P(\theta |D)$最大的$\theta $； $P(\theta |D)=\frac{P(D|\theta )P(\theta )}{P(D)}$ 其中，P(D)为已知量，常量，因为样本结果已经定了; ...
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2019-09-01 14:34:11
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