https://guangchun.wordpress.com/2011/10/13/ml-bayes-map/ http://www.mi.fu-berlin.de/wiki/pub/ABI/Genomics12/MLvsMAP.pdf 经验风险最小化: \min \limits_{f\in \mathcal{F}} \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} L(y_i,f(x_i)) 结构风险最小化: \min \limits_{f\in \mathcal{F}} \frac{1

文件链接 Karp在1977年的论文,讲述了一种\(O(nm)\)的算法,用来求有向强连通图中最小平均权值回路(具体问题请参照这里) 本人翻译(有删改): 首先任取一个节点 \(s\) ,定义 \(F_k(v)\) 为从 \(s\) 到 \(v\) 恰好经过 \(k\) 条边的最短路(不存在则为 \(\infty\) ), \(\lambda^*\) 表示答案,则 Theorem 1 \[\tag{1}\label{theorem}\lambda^* = \min_{v \in V} \max_

rdd = sc.parallelizeDoubles(testData); Now we’ll calculate the mean of our dataset.   1 LOGGER.info("Mean: " + rdd.mean()); There are similar methods for other statistics operation such as max, standard deviation, …etc. Every time one of this me

rating_data_raw = sc.textFile("%s/ml-100k/u.data" % PATH) print rating_data_raw.first() num_ratings = rating_data_raw.count() print "Ratings: %d" % num_ratings # In[35]: rating_data = rating_data_raw.map(lambda line: line.split("\

最大似然估计&贝叶斯估计 与传统计量模型相对的统计方法,存在 1)参数的解释不同:经典估计:待估参数具有确定值它的估计量才是随机的.如果估计量是无偏的,该估计量的期望等于那个确定的参数.bayes待估参数服从某种分布的随机变量. 2)利用的信息不同:经估:只利用样本信息,bayes要求事先提供一个参数的先验分布,即人们对有关参数的主观认识,是非样本信息.在参数估计中它们与样本信息一起被利用. 3)对随机误差项的要求不同,经典估计除了最大似然法在参数估计中不要求知道随机误差项的具体分布形式在假设检

1.简单例子引入 2.先验概率 3.后验概率 4.最小错误率决策 5.最小风险贝叶斯决策 1. 贝叶斯公式 2简单例子 正常情况下,我们可以快速的将街上的人分成男和女两类.这里街上的人就是我们观测到的样本,将每一个人分成男.女两类就是我们做决策的过程.上面的问题就是一个分类问题. 分类可以看作是一种决策,即我们根据观测对样本做出应归属哪一类的决策. 假定我手里握着一枚硬币,让你猜是多少钱的硬币,这其实就可以看作一个分类决策的问题:你需要从各种可能的硬币中做出一个决策.硬币假设面值有1角.5角.1

1 一个经典例子 ​ 一个经典的例子就是Polynomial Curve Fitting问题,现在将以此为基础介绍一些基本概念和方法.该问题的主要思路是针对给定的训练集\(\mathbf{x}\equiv(x_1,x_2,\cdots,x_N)^T\)与\(\mathbf{t}\equiv(t_1,t_2,\cdots,t_N)^T\),选取适当的模型(在这个问题中是多项式模型)和适当的参数集\(\mathbf{w}=(w_0,x_1,\cdots,w_M)^T\)使得与拟合结果 \[y(x,\

引言 我之前参加了一个中文文本智能校对大赛,拿了17名,虽然没什么奖金但好歹也是自己solo拿的第一个比较好的名次吧,期间也学到了一些BERT应用的新视角和新的预训练方法,感觉还挺有趣的,所以在这里记录一下这期间学到的知识,分享一下自己的比赛过程.这个赛题任务大概就是,选择网络文本作为输入,从中检测并纠正错误,实现中文文本校对系统.即给定一段文本,校对系统从中检测出错误字词.错误类型,并进行纠正. 任务定义 系统/模型的输入为原始序列\(X=(x1,x2,..,xn)\),输出为纠错后的序列 \

论文介绍:Unified Adaptive Relevance Distinguishable Attention Network for Image-Text Matching (统一的自适应相关性可区分注意力网络)IEEE Trans. MultiMedia 主要优势: 1)首次提出一种自适应的相关性区分注意力学习框架.在对比学习的相对概念下,通过将注意力阈值也统一到学习过程,实现一种相互提升的优化方式,能够在学习更具备对齐区分性的特征嵌入同时,获取最优的注意力区分阈值. 2)通过自适应学习

SVM的概率输出(Platt scaling) 2015-10-22 10:38:19 闲渔Love吉他 阅读数 8121 文章标签: Platt Scaling Calibr 更多 分类专栏: 计算机视觉   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/akunpoping/article/details/49329095 最近在研究基于样本的相似度度量问题,其中用到了分类器的概率输

作者:桂. 时间:2017-04-06  12:29:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6672908.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 之前在梳理最小二乘的时候,矩阵方程有一类可以利用非负矩阵分解(Non-negative matrix factorization, NMF)的方法求解,经常见到别人提起这个算法,打算对此梳理一下.优化问题求解,最基本的是问题描述与准则函数的定义,紧接着才涉及准则函数的求解问题,本文为NMF

题目链接:https://codeforces.com/contest/1245/problem/E 题意:有一个10x10的网格,左下角是起点,左上角是终点,从起点开始,如图所示蛇形走到终点,每一步走的时候要摇骰子,骰子是几就走几步,但是到终点前的那6步,骰子必须是直接到终点的步数才能走过去,否则原地停留,题中还有一个条件,可能有一些网格上存在梯子,你可以直接沿着梯子到更高的一行,求从起点到终点的最小平均摇骰子的次数. 题解:这是一道明显的概率dp题,dp[i]表示到第i格子终点所需的期望,从

1070: [SCOI2007]修车 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 4936  Solved: 2032[Submit][Status][Discuss] Description 同一时刻有N位车主带着他们的爱车来到了汽车维修中心.维修中心共有M位技术人员,不同的技术人员对不同的车进行维修所用的时间是不同的.现在需要安排这M位技术人员所维修的车及顺序,使得顾客平均等待的时间最小. 说明:顾客的等待时间是指从他把车送至维修中心到维修完

1070: [SCOI2007]修车 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 3624 Solved: 1452 [Submit][Status][Discuss] Description 同一时刻有N位车主带着他们的爱车来到了汽车维修中心.维修中心共有M位技术人员,不同的技术人员对不同的车进行维修所用的时间是不同的.现在需要安排这M位技术人员所维修的车及顺序,使得顾客平均等待的时间最小. 说明:顾客的等待时间是指从他把车送至维修中心到维修完

Description As Harry Potter series is over, Harry has no job. Since he wants to make quick money, (he wants everything quick!) so he decided to rob banks. He wants to make a calculated risk, and grab as much money as possible. But his friends - Hermi

题意: 给定一个n个点m条边的带权有向图,求平均权值最小的回路的平均权值? 思路: 首先,图中得有环的存在才有解,其次再解决这个最小平均权值为多少.一般这种就是二分猜平均权值了,因为环在哪也难以找出来,还有可能是一条边属于多个环.对于每个猜到的平均值,如果对应环的存在,那么这个环的每条边的权减去这个平均值之后,用spfa算法就能判断其是否有环的存在即可. 假设环上各边权值为:w1+w2+...+wk. 式子:w1+w2+...+wk<k*even   相当于   (w1-even)+(w2-ev

1070: [SCOI2007]修车 Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 3515  Solved: 1411[Submit][Status][Discuss] Description 同 一时刻有N位车主带着他们的爱车来到了汽车维修中心.维修中心共有M位技术人员,不同的技术人员对不同的车进行维修所用的时间是不同的.现在需要安排这M 位技术人员所维修的车及顺序,使得顾客平均等待的时间最小. 说明:顾客的等待时间是指从他把车送至维修中心到维

常见的三种错误: 1.Notice :通知性错误,最小的错误,当发生通知性错误时,会弹出一个提示信息.不会中断代码的执行. 错误代码: #例如Notice: 2.Warning:警告性错误,当发生警告性错误后,会弹出一个警告信息,他不会中断程序向下运行. #例如 Warning: 3.Error:致命性错误,当发生致命性错误后,会弹出一个致命错误信息,中断程序执行. #例如 Fatal error: 上面是常见的3中PHP中的错误,跟多详细错误看下面代码: #查看更多错误,可以调用系统函数get

题目描述 同一时刻有N位车主带着他们的爱车来到了汽车维修中心.维修中心共有M位技术人员,不同的技术人员对不同的车进行维修所用的时间是不同的.现在需要安排这M位技术人员所维修的车及顺序,使得顾客平均等待的时间最小. 说明:顾客的等待时间是指从他把车送至维修中心到维修完毕所用的时间. 输入 第一行有两个m,n,表示技术人员数与顾客数. 接下来n行,每行m个整数.第i+1行第j个数表示第j位技术人员维修第i辆车需要用的时间T. 输出 最小平均等待时间,答案精确到小数点后2位.   从题意可以明显看出这

摘要 分型是计算生物学的一个新兴领域,在临床决策和生物医学科学中有着重要的应用. 虽然机器学习技术在许多生物医学应用中显示出巨大的潜力,但它们在分型中的用途尚未完全理解. 在本文中,我们研究了基于聚类的多倍体生物的阶段化技术的发展,其中在所研究的生物的细胞中每个染色体存在两个以上的拷贝. 我们基于相关聚类的概念,开发了一个称为PolyCluster(多集群)的新框架,然后使用一个有效的聚类合并机制来最小化驻留在每个集群中的短读之间的不一致量. 我们首先引入一个图形模型来量化每对DNA读数之间的相

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share     二型错误和检验功效 :如果我们想问H1真正正确的概率?或问真实效应?二型错误代表假阴性B代表二型错误的概率 (假阴性)power效应代表真阴