机器学习（二十五）— 极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最大后验概率估计（MAP）区别

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机器学习（二十五）— 极大似然估计（MLE）、贝叶斯估计、最大后验概率估计（MAP）区别

最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum aposteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参数估计方法. 1.最大似然估计(MLE) 在已知试验结果(即是样本)的情况下,用来估计满足这些样本分布的参数,把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计. 也就是说,最大似然估计,就是利用已知的样本结果,反推最有可能(最大概率)导致这样结果的参数值(模型已知,参数未知). (1)基本思想当从模型总体…

剑指Offer（二十五）：复杂链表的复制

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Bootstrap <基础二十五>警告（Alerts）

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VMware vSphere 服务器虚拟化之二十五桌面虚拟化之终端服务池

VMware vSphere 服务器虚拟化之二十五桌面虚拟化之终端服务池终端服务池是指由一台或多台微软终端服务器提供服务的桌面源组成的池.终端服务器桌面源可交付多个桌面.它具有以下特征: 1.终端服务池由一个或多个终端服务器组成的群集提供服务 2.负载平衡基于最小会话计数:即选择具有最小活动会话计数的池之后,在该池内所有终端服务器之间的view Manager负载平衡链接请求数目 3.管理员可将整个池授权给用户或用户组说明: 环境基于实验二十四 1. 准备一台Windows Serve…

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原文:WCF技术剖析之二十五: 元数据(Metadata)架构体系全景展现[元数据描述篇] 在[WS标准篇]中我花了很大的篇幅介绍了WS-MEX以及与它相关的WS规范:WS-Policy.WS-Transfer和WSDL,因为WCF元数据结构体系完全是基于WS-MEX等相关的规范之上.熟悉这些基本的WS规范,对于我们全面.深刻的理解WCF整个元数据架构体系具有十分重要的意义.不仅仅是针对元数据,对于后续章节陆续要介绍的内容,比如事务.可靠会话.安全等,我强烈建议读者在正式进行相关部分的学习之前,…