negative log likelihood文章目录negative log likelihood似然函数(likelihood function)OverviewDefinition离散型概率分布(Discrete probability distributions)连续型概率分布(Continuous probability distributions)最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)对数似然(log likelihood)负对数似然(ne

二次代价函数 $C = \frac{1} {2n} \sum_{x_1,...x_n} \|y(x)-a^L(x) \|^2$ 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数:整个的意思就是把n个y-a的平方累加起来,再除以2求一下均值. 为简单起见,先看下 一个样本 的情况,此时二次代价函数为:$C = \frac{(y-a)^2} {2}$ $a=\sigma(z), z=\sum w_j*x_j +b$  ,其中a就代表激活函数的输出值,这个符号$\sigm

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. 对数似然距离是基于统计理论的一种计算簇与簇相异度的方法,最早用于BIRCH层次聚类算法的改进.本文旨在详细介绍对数似然距离的统计学基础.方法思想和计算过程,希望帮助更多地人欣赏它.熟悉它.使用它. 1.极大似然估计(Maximum Likelihood Es

package Spark_MLlib import org.apache.spark.ml.Pipeline import org.apache.spark.ml.classification.{BinaryLogisticRegressionSummary, LogisticRegression, LogisticRegressionModel} import org.apache.spark.ml.evaluation.MulticlassClassificationEvaluator i

前言 现在,很多人手上都有一两个电子设备,但是却很少有人清楚其中比较关键的部分(PCB电路板)是如何制作出来的.我虽然懂点硬件,但是之前设计的简单系统都是自己在万能板上用导线自己焊接的(如下图左),复杂的都是模块拼接的(如下图右):      工作中原理图和PCB也有专门的工程师来制作,因此我对这一块了解比较少.而最近闲来无事,又因为手头上确实少一个四线二项步进电机驱动模块.起初是在淘宝上找了很久才找到一个适合的,结果实验了一下午还是不行:又考虑自己在万能板上焊接,可是发现该模块外围需要10个左

概要 本章介绍二项堆,它和之前所讲的堆(二叉堆.左倾堆.斜堆)一样,也是用于实现优先队列的.和以往一样,本文会先对二项堆的理论知识进行简单介绍,然后给出C语言的实现.后续再分别给出C++和Java版本的实现:实现的语言虽不同,但是原理一样,选择其中之一进行了解即可.若文章有错误或不足的地方,请不吝指出! 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的C实现(完整源码)5. 二项堆的C测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywan

概要 上一章介绍了二项堆的基本概念,并通过C语言实现了二项堆.本章是二项堆的C++实现. 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的C++实现(完整源码)5. 二项堆的C++测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3656005.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 二项堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 二项堆(二)之 C++的实现(03) 二项堆(二)之 Java的实

概要 前面分别通过C和C++实现了二项堆,本章给出二项堆的Java版本.还是那句老话,三种实现的原理一样,择其一了解即可. 目录1. 二项树的介绍2. 二项堆的介绍3. 二项堆的基本操作4. 二项堆的Java实现(完整源码)5. 二项堆的Java测试程序 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3656098.html 更多内容:数据结构与算法系列 目录 (01) 二项堆(一)之 图文解析 和 C语言的实现(02) 二项堆(二)之 C++的实现

WZJ的数据结构(负二十一) 难度级别:C: 运行时间限制:5000ms: 运行空间限制:262144KB: 代码长度限制:2000000B 试题描述 请你实现一个数据结构,完成这样的功能: 给你一个N个点的图,初始状态无边. 每次加入一条双向边(u,v,w),若加入后没有构成一棵生成树,输出“Not Yet”,否则输出当前最小生成树的权值. 输入 第一行两个正整数N,M.表示有N个点M个操作.接下来M行每行三个正整数u,v,w. 输出 每次加入一条双向边(u,v,w),若加入后没有构成一棵生成

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

一.前言 针对大叔据实时处理的入门,除了使用WordCount示例之外,还需要相对更深入点的示例来理解Storm,因此,本篇博文利用Storm实现了频繁项集挖掘的案例,以方便更好的入门Storm. 二.基础知识 2.1 频繁二项集挖掘 如顾客去超市购物时,牙膏和牙刷基本上都是摆放在一起,因为购买牙膏时,很有可能会购买牙刷.另外,“啤酒与尿布”的案例则是对订单进行分析挖掘后发现的规律,将啤酒和尿布一起摆放会促进啤酒的销量. 2.2 算法设计 本示例中不考虑太复杂的挖掘算法,只考虑将两个商品组合后的

[0]README 0.1) 本文文字描述部分转自 数据结构与算法分析, 旨在理解 优先队列——二项队列(binominal queue) 的基础知识: 0.2) 本文核心的剖析思路均为原创(insert,merge和deleteMin的操作步骤图片示例), 源代码均为原创: 0.3) for original source code, please visit https://github.com/pacosonTang/dataStructure-algorithmAnalysis/tree

二叉堆(Binary Heap) 二叉堆是完全二叉树(或者近似完全二叉树):其满足堆的特性:父节点的值>=(<=)任何一个子节点的键值,并且每个左子树或者右子树都是一 个二叉堆(最小堆或者最大堆):一般使用数组构建二叉堆,对于array[i]而言,其左子节点为array[2*i],其右子节点为 array[2*i+1]:二叉堆支持插入,删除,查找最大(最小)键值的操作,但是合并二叉堆的复杂度较高,时间复杂度为O(N):但是二项堆或者斐波 那契堆则仅需要O(logN): 二项树(Binomial

预备知识:FFT/NTT 多项式的逆 给定一个多项式 F(x)F(x)F(x),请求出一个多项式 G(x)G(x)G(x),满足 F(x)∗G(x)≡1(mod xn)F(x)*G(x) \equiv 1(mod\ x^n)F(x)∗G(x)≡1(mod xn). 系数对 998244353998244353998244353 取模,1≤n≤1051≤n≤10^51≤n≤105 首先将多项式的长度拓展至222的次幂,然后我们要求的是 G(x)∗F(x)≡1 (mod xn)G(x)*F(x) \

全文转载自:softmax的log似然代价函数(公式求导) 在人工神经网络(ANN)中,Softmax通常被用作输出层的激活函数.这不仅是因为它的效果好,而且因为它使得ANN的输出值更易于理解.同时,softmax配合log似然代价函数,其训练效果也要比采用二次代价函数的方式好. 1. softmax函数及其求导 softmax的函数公式如下: 其中,表示第L层(通常是最后一层)第j个神经元的输入,表示第L层第j个神经元的输出,表示自然常数.注意看,表示了第L层所有神经元的输入之和. softm

softmax是logisitic regression在多酚类问题上的推广,\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)为各个类的权重因子,\(b\)为各类的门槛值.不要想象成超平面,否则很难理解,如果理解成每个类的打分函数,则会直观许多.预测时我们把样本分配到得分最高的类. Notations: \(x\):输入向量,\(d\times 1\)列向量,\(d\)是feature数 \(W\):权重矩阵,\(c\times d\)矩阵,\(c\)是label数 \(b\):每个类对应超平面的

试题描述 输入一个字符串S,回答Q次问题,给你l,r,输出子序列[l,r]的最长连续回文串长度. 输入 第一行为一个字符串S. 第二行为一个正整数Q. 接下来Q行每行为l,r. 输出 对于每个询问,输出答案. 输入示例 aababababaabababaaa 4 1 3 2 6 1 10 2 7 输出示例 2 5 9 5 其他说明 1<=|S|,Q<=100000 1<=l<=r<=|S| 由于求区间的最长回文串长度,这显然不是很容易的事情,我们考虑用分块来维护答案. 我们每

试题描述 输入一个字符串S,回答Q次问题,给你l,r,输出从Sl--Sr组成的串在S中出现了多少次. 输入 第一行为一个字符串S.第二行为一个正整数Q.接下来Q行每行为l,r. 输出 对于每个询问,输出答案. 输入示例 ababaaabab51 12 32 22 41 4 输出示例 63422 其他说明 1<=l<=r<=|S|<=1000001<=Q<=1000000保证S由26个小写字母组成   考虑用后缀自动机来水此题 复习一下SAM,每个结束态S的祖先与S构成了

试题描述 输入两个正整数N.K,以及N个整数Ai,求第K小数. 输入 第一行为两个正整数N.K.第二行为N个正整数Ai. 输出 输出第K小数. 输入示例 5 41 2 3 3 5 输出示例 3 其他说明 1<=K<=N<=200000-10^9<=Ai<=10^9   学了一个好用的STL,nth_element(begin,k,end) 如在A[i]--A[n]中查找k小,则先nth_element(A+1,A+k,A+n+1),再输出A[k]即可,时间复杂度为O(N).