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搜索关键字:数学推导    ( 170个结果
信息论学习
信息论与编码 Information Theory and coding 1.简介 以概率论为基础,注重概念理解,不过分追求数学推导 信息论创始人(C.E.Shannon)香农,美国科学家,发表《通信的数学理论》 2.信息 信号 消息 通信系统中传输的是信号,信号是消息的载体,消息中的未知成分是信息 ...
分类:其他好文   时间:2016-05-29 06:22:50    阅读次数:145
通俗易懂机器学习——朴素贝叶斯算法
本文将叙述朴素贝叶斯算法的来龙去脉,从数学推导到计算演练到编程实战文章内容有借鉴网络资料、李航《统计学习方法》、吴军《数学之美》加以整理及补充基础知识补充: 1、贝叶斯理论–吴军数学之美 http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/2、条件概率 3、联合分布 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定...
分类:编程语言   时间:2016-05-12 17:52:49    阅读次数:486
GMM:高斯混合模型的数学推导笔记(上)
本文介绍高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)及其推导。从数学角度来看待该模型。该模型是对单一高斯概率密度函数的扩展延伸。可以对任意形状的密度分布进行平滑的近似。其在图像处理领域,可以实现提取背景图像。...
分类:其他好文   时间:2016-04-29 17:17:55    阅读次数:243
GMM:高斯混合模型的数学推导笔记(下)
§第三部分,GMM的另一种解法 在本部分,讲义中利用简森不等式(Jensen's Inequality)来实现GMM的求解。 在开始之前,首先对该不等式进行说明。由于对数函数f(x)=ln(x)是一个凹函数,可得到下面的不等式 ln[λxi+(1-λ)x2]>=λln(x1)+(1-λ)ln(x2) 推广该式可得到简森不等式( Jensen's Inequality) ...
分类:其他好文   时间:2016-04-29 16:34:01    阅读次数:167
借One-Class-SVM回顾SMO在SVM中的数学推导--记录毕业论文5
上篇记录了一些决策树算法,这篇是借OC-SVM填回SMO在SVM中的数学推导这个坑。 参考文献: 这里回顾了SMO求解SVM的具体数学推导。同理SMO算法也可以用来求解OC-SVM,具体的求解的数学推导以后有空再写。 ...
分类:其他好文   时间:2016-04-27 20:37:57    阅读次数:305
leetcode 343. Integer Break(dp或数学推导)
Given a positive integer n, break it into the sum of at least two positive integers and maximize the product of those integers. Return the maximum pro ...
分类:其他好文   时间:2016-04-21 07:13:44    阅读次数:256
uva 10976 fractions again(水题)——yhx
编程很简单,关键在于数学推导。 ∵x≥y ∴1/x≤1/y ∴1/k=1/x+1/y≤2/y 即y≤2k 又易知y>k 在此范围内枚举即可。 验证时, 由1/k=1/x+1/y 得x=ky/(y-k), 判断上式是否为整数即可。 ...
分类:其他好文   时间:2016-03-23 23:37:22    阅读次数:222
POJ1905-Expanding Rods-二分答案
一根细棒升温时会变长,在两面墙中间,会变成一个弓形。 给出变长后的长度,求新的细棒中心与没伸长时的中心的距离。 简单的数学推导后就可以二分答案了,一开始没完全掌握二分的姿势,wa了好多。而且poj double输出要用%f,用%lf就wa了。 #include <cstdio> #include <
分类:其他好文   时间:2016-01-31 21:19:21    阅读次数:218
现代优化算法 之 遗传算法
之前两篇转载的文章: 遗传算法入门到掌握(一)、遗传算法入门到掌握(二) 对遗传算法的数学推导讲解得非常详细,同时我也附带了一份遗传算法的C语言实现,这篇文章将要运用遗传算法对一个多项式求最小值,要求在(-8,8)间寻找使表达式达到最小的x,误差为0.001。但是那篇文章仅仅讲解了关于本例的遗传算法的规则,并没有详细的算法过程。这篇文章简介一下遗传算法的具体算法过程,并且用MATLAB实现遗传算法的...
分类:编程语言   时间:2015-12-20 19:32:38    阅读次数:385
Logistic Regression 的前世今生(理论篇)
Logistic Regression可以说是机器学习的入门算法。不过,你真的有把握能够把LR从头到脚讲一遍吗?你会现场建模,数学推导?你知道它的正则化的作用?你能讲清楚它跟MaxEnt最大熵模型的关系吗?ok,你说这些你都会?那你知道并它的行化怎么做吗?有几种并行化的方式呢?啥?!你说你还会?大神,请受我一拜!...
分类:其他好文   时间:2015-12-19 18:04:09    阅读次数:3033
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