一、简介 1 算法原理 头脑风暴优化算法主要由聚类和变异组成。 1.1 聚类 聚类：BSO采用K-means聚类算法，将相似的个体聚成k类，并将人为设定的适应度函数值最优的个体作为聚类的中心。当然，为了避免陷入局部最优，将有概率随机产生一个新个体替换其中 一个聚类中心。 1.2 变异 BSO变异主要 ...
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2021-06-28 20:55:32
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一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝叶 ...
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2021-06-28 20:14:49
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实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2.掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 实验要求 1.实现高斯朴素贝叶斯算法。 2.熟悉sklear ...
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2021-06-28 20:12:39
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这段时间去找工作，发现了很多出现概率比较高的面试题，这里记录一下，希望对大家有帮助！ 盒子模型的类型和区别 盒子包括：外边距（margin）、边框（border）、内边距（padding）、实际内容（content）四个属性。 分为盒子模型(标准盒模型)和IE盒子模型(怪异盒模型)，两者最大的区别是 ...
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2021-06-24 18:17:06
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习题1.1 统计学习方法的三要素为：模型、策略、算法。 模型即需要用函数 \(Y=f_\theta(X)\) 或者条件概率分布 \(P_\theta(Y|X)\) 表示。 策略即寻找合适的损失函数，表示预测值与真实值之间的误差，进而构建风险函数。风险函数就是最优化的目标函数。 算法即学习模型时需要选 ...
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2021-06-21 20:51:54
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HIVE中处理的数据往往比较多，在处理数据的时候希望给处理得到的数据一个ID标识，这时候可以用到UUID。 UUID的算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随即数来生成UUID。从理论上讲，如果一台机器每秒产生10000000个UUID，则可以保证（概率意义上）3240年不重复。UUID 的 ...
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2021-06-21 20:24:19
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GAN原理介绍 GAN 来源于博弈论中的零和博弈，博弈双方，分别为生成模型与判别模型。 生成模型G捕捉样本数据的分布，用服从某一分布例如正太，高斯分布的噪声z来生成一个类似真实训练数据的样本，追求的效果是越像真实越好。 判别模型是一个二分类器，判别样本来自于训练数据还是真实数据的概率。如果来自于真实 ...
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2021-06-20 18:06:47
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1. 准确的PCA和概率解释（Exact PCA and probabilistic interpretation） PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解。 在 sc ...
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2021-06-20 17:35:34
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6.15模拟赛赛后总结 赛时历程 早上七点十来分看到题,准备了一波就七点半了。 看题的感觉是这样的，T1看上去数据范围倒是挺小，但并没有想到状压，因为 \(n\le40\) ,以为是什么神奇的多项式做法。 T2一眼感觉麻烦，T3一眼感觉不可做。 想到一个T1的假思路，打了一会儿发现求出来的东西并不会 ...
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2021-06-16 17:55:50
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概率与期望入门 1 定义性质与定理 随机试验： 不能预先确知结果。 试验之前可以预测所有可能结果或范围。 可以在相同条件下重复实验。 样本空间：随机试验所有可能结果组成的集合。 随机事件：样本空间的任意一个子集称之为事件。 事件发生：在一次事件中，事件的一个样本点发生。 事件之间的运算都是集合运算。 ...
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2021-06-13 10:38:15
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