1.所谓概率函数就是要在整个样本空间分配概率值,概率值总和为1 2.一个完备的概率空间应该由样本空间,概率函数和事件域这三部分组成,在统计自然语言处理中,我们的目标就是为建立的模型定义一个符合上述条件的概率空间. 3.随机变量有一个取值的范围,因此我们避免了直接和事件本身打交道,而是处理代表它们的随机变量的值,为了更清楚的描述随机变量的特性,我们引入概率密度函数的概念,它表示随机变量取不同值的概率. 4.期望值是一个随机变量的各个取值的平均值.一个随机变量的方差描述该随机变量的值偏离其期望值的程…

转自:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40262629 1.稀疏:什么是K稀疏呢? 在压缩感知里经常提到 "K稀疏" 的概念,这个是很容易理解的:也就是对于长度为N的向量(实际上是指一个N维离散离值信号)来说,它的N个元素值只有K个是非零的,其中K<<N,这时我们称这个向量是K稀疏的或者说是严格K稀疏的:实际中要做到严格K稀疏不容易,一般来说,只要除了这K个值其它的值很小很小,我们就认为向量是稀疏的,这时区别于严格K…

摘要:在这触控屏的时代,人性化的手势操作已经深入了我们生活的每个部分.现代应用越来越重视与用户的交互及体验,手势是最直接且最为有效的交互方式,一个好的手势交互,能降低用户的使用成本和流程,大大提高了用户的体验. 本文主要是解析了移动端常用手势的原理,及从前端的角度学习过程中所使用的数学知识.希望能对大家有一点点的启发作用. 一.引言 在这触控屏的时代,人性化的手势操作已经深入了我们生活的每个部分.现代应用越来越重视与用户的交互及体验,手势是最直接且最为有效的交互方式,一个好的手势交互,能降低用户…

主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec…

主要参考:    word2vec 中的数学原理详解                 自己动手写 word2vec 编码的话,根是不记录在编码中的 这一篇主要讲的就是霍夫曼树(最优二叉树)和编码.  参考   快速画出哈夫曼树 / 霍夫曼树 / 最优树   了解其构成.    哈夫曼树及 python 实现 python 代码 构建霍夫曼树 ,获得霍夫曼编码    简单实现: #节点类 class Node(object): def __init__(self,name=None,value=N…

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花…

机器学习中遗忘的数学知识 最大似然估计( Maximum likelihood ) 最大似然估计,也称为最大概似估计,是一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数.这个方法最早是遗传学家以及统计学家罗纳德·费雪爵士在1912年至1922年间开始使用的. 最大似然估计的原理 给定一个概率分布,假定其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为,以及一个分布参数,我们可以从这个分布中抽出一个具有个值的采样,通过利用,我们就能计算出其概率: 但是,我们可能不知道的值,尽管我们知道…

说明:本人并不炒股,原因很简单:没钱.当然了,作为一名IT工作者,因为工作需要和个人兴趣,就有了本系列文章.阅读本系列文章不需要任何高深的知识,哪怕是一个像我这样从未真正炒过股的人也没关系.但本文还是假定您具备了一些基本的中学(高中.初中)数学知识,比如数列.求和公式等.可能也会涉及到类似微积分.卷积这种相对难一些的知识,文章会力图做到浅显易懂.本系列文章还假定您知道分时图.K线图等基本常识,至少使用过交易软件,否则您最好搜索一下再继续阅读.文中所引述的话都在引号中,出自网络.书籍. EMA是M…

C - Rightmost Digit Time Limit:1000MS Memory Limit:32768KB 64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 1061 Description Given a positive integer N, you should output the most right digit of N^N. Input The input contains several test case…

这道题是这种,给主人公一堆事件的成功概率,他仅仅想恰好成功一件. 于是,问题来了,他要选择哪些事件去做,才干使他的想法实现的概率最大. 我的第一个想法是枚举,枚举的话我想到用dfs,但是认为太麻烦. 于是想是不是有什么规律,于是推导了一下,推了一个出来,写成代码提交之后发现是错的. 最后就没办法了,剩下的时间不够写dfs,于是就放弃了. 今天看thnkndblv的代码,代码非常短,于是就想肯定是有什么数学规律,于是看了一下, 果然如此. 是这种,还是枚举,当然是有技巧的,看我娓娓道来. 枚举的话…