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条件概率算法
隐马尔可夫模型(基础)
答:
(5)之后给定输入序列(x1, x2, ..., xn), 经过模型计算lambda(x1, x2, ..., xn)得到对应隐含序列的
条件概率
分布.(6)最后, 使用维特比
算法
从隐含序列的条件概率分布中找出概率最大的一条序列路径就是我们需要的隐含序列: (y1, y2, ..., yn).状态转移矩阵通过训练样本学习得到,采用最...
潜在狄利克雷分配(LDA)
答:
将变分EM
算法
应用到LDA模型的学习上,首先定义具体的变分分布,推导证据下界的表达式,接着推导变分分布的参数和LDA模型的参数的估计形式,最后给出LDA模型的变分EM算法 文本的单词序列 ,对应的话题序列 ,以及话题分布 ,和随机变量 的
联合概率
分布是 定义基于平均场的变分分布 其中 是可观测变量, 是隐变量, 是参数 ...
程序员必备的一些数学基础知识
答:
微积分:主要涉及导数、积分、极限、泰勒展开等概念,可以用来分析函数的变化率和曲线的形状,在优化
算法
、神经网络、信号处理等领域有广泛应用。 概率论和统计学:主要涉及随机变量、概率分布、
条件概率
、贝叶斯理论、期望值、方差、协方差、假设检验等概念,可以用来分析数据的规律和不确定性,在数据挖掘、机器学习、自然语言...
五个房间分给5个人,每个人以0.2的
概率
住进每个房间,求不出现空房的概率...
答:
一共5个人,5个房间,则,要不出现空房,必须每人一间 则共有5*4*3*2*1中分法~而每个人随机进入房间的分法有5^5 所以
概率
为5!/5^5=0.0384 我觉得每个人以0.2概率,只是为了说明等概率事件吧。假如一定要用到这个
条件
的话,就是一共有5!种进入房间的方法,然后每一个人进入房间的概率0....
关于
条件概率
与事物独立性的题目,求解答
答:
事件A、B互斥 所以,P(AB)=0 P(A-B)=P(A)-P(AB)=0.3-0=0.3
我想问一下关于崩坏3保底的
概率
计算的问题
答:
而引入保底机制后,我们的概率发生了变化。这里需要考虑如何编程的问题,通过编程我们了解到其实就是加入了一个记录变量,当出现紫色时清空它,重新计数,当记录变量加到第10次未出现紫色则该次概率变为100%。那么概率就变为10次为周期分类讨论是否出现保底事件的
条件概率
问题。假设单次设定出货概率x=0.1...
数据挖掘十大经典
算法
之朴素贝叶斯
答:
这个阶段就是生成分类器,主要工作是 计算每个类别在训练样本中的出现频率 及 每个特征属性划分对每个类别的
条件概率
。第三阶段:应用阶段 这个阶段是使用分类器对新数据进行分类。优点:(1)朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。(2)对小规模的数据表现很好,能个处理多分类任务,适合...
算法
研究现状
答:
该
算法
受到数据样板大小、模拟类型值多少的影响,此外迭代收敛也是一个不可避免的问题。受计算机性能以及算法的双重影响,模拟速度极其缓慢。因此对该方法的应用报道很少。1993年,Guardiano et al.提出了一种非迭代算法。它并不通过变差函数及克里金建立
条件概率
分布,而是直接利用数据样板扫描训练图像,并根据数据...
为什么朴素贝叶斯称为“朴素”?请简述朴素贝叶斯分类的主要思想_百度知 ...
答:
朴素贝叶斯分类器是一种应用基于独立假设的贝叶斯定理的简单
概率
分类器,之所以成为朴素,应该是Naive的直译,意思为简单,朴素,天真。1、贝叶斯方法 贝叶斯方法是以贝叶斯原理为基础,使用概率统计的知识对样本数据集进行分类。由于其有着坚实的数学基础,贝叶斯分类
算法
的误判率是很低的。贝叶斯方法的特点是...
机器学习的要素是什么?
答:
首先,机器学习的三要素简单来说就是模型、策略和
算法
。那么具体是什么意思呢?模型其实就是机器学习训练的过程中所要学习的
条件概率
分布或者决策函数。而策略就是使用一种什么样的评价,度量模型训练过程中的学习好坏的方法,同时根据这个方法去实施的调整模型的参数,以期望训练的模型将来对未知的数据具有最...
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