首先,逻辑回归是一个概率模型,不管x取什么值,最后模型的输出也是固定在(0,1)之间,这样就可以代表x取某个值时y是1的概率 这里边的参数就是θ,我们估计参数的时候常用的就是极大似然估计,为什么呢?可以这么考虑 比如有n个x,xi对应yi=1的概率是pi,yi=0的概率是1-pi,当参数θ取什么值最合适呢,可以考虑 n个x中对应k个1,和(n-k)个0(这里k个取1的样本是确定的,这里就假设前k个是1,后边的是0.平时训练模型拿到的样本也是确定的,如果不确定还要排列组合) 则(p1*p2*...

转载请注明出处 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法.往往用在存在隐藏变量的问题上.我这里特意用"框架"来称呼它,是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logistic regression, decision tree,只要把数据的输入输出格式固定了,直接调用工具包就可以使用.可以概括为一个两步骤的框架: E-step:估计隐藏变量的概率分布期望

#有多个函数,需要计算他们的执行时间,加logimport timedef logger(flag): def show_time(f): #foo对象 def inner(*x,**y): starttime = time.time() f(*x,**y) endtime = time.time() print("执行时间:%s"%(endtime - starttime)) if flag == "abc": print("日志记录") re

本文转载自:https://blog.csdn.net/powq2009/article/details/39667105 在开发Android一些应用或是链接库, 在程序代码中埋一些log是一定有需要的, 因为谁也无法保证自己所写出来的程序一定没有问题, 而log机制正是用来追踪bug途径的一种常用的方法. 在andorid中提供了logcat的机制来作log的目的, 在javalayer有logcat class可以用,哪在nativelayer呢? 从android platform so

https://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981

写在前面:在本篇博客中,旨在对线性回归从新的角度考虑,然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似(Maximum Likelihood Appropriation-MLA) 求解模型中的参数,以及梯度下降法解决MLA.然后分析加入不同范数(L0, L1, L2)对线性回归的影响.其次,另外一个重点是Logistic回归,他们分别用来 做回归和分类.线性回归与Logistic回归的区别,以及由Logistic回归引出的SoftMax回归及其用途. 一.线性回归 (1)残差 对于线性回归模型,我们一

一.pLSA模型 1.朴素贝叶斯的分析 (1)可以胜任许多文本分类问题.(2)无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析,而非语义分析.(3)如果使用词向量作为文档的特征,一词多义和多词一义会造成计算文档间相似度的不准确性.(4)可以通过增加"主题"的方式,一定程度的解决上述问题:一个词可能被映射到多个主题中(一词多义),多个词可能被映射到某个主题的概率很高(多词一义) 2.pLSA模型 基于概率统计的pLSA模型(probabilistic latentsemanti

第四节  最大似然推导mse损失函数(深度解析最小二乘来源)(2) 上一节我们说了极大似然的思想以及似然函数的意义,了解了要使模型最好的参数值就要使似然函数最大,同时损失函数(最小二乘)最小,留下了一个问题,就是这两个因素或者目的矛盾吗?今天我们就接着上面的问题继续解剖下去. 我们再来回顾下似然函数: 所谓似然函数就是一个大的乘项,它有多少项,取决于有多少个训练集的样本,因为它是判断训练集上发生的总概率最大的这么一个总似然函数.我们分析一下似然函数的取值由哪些因素确定?是常数,虽然是未知数,但是

起因:在2020年一场HDU多校赛上.有这么一题没做出来. 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6829 题目大意:有三个人,他们分别有X,Y,Z块钱(1<=X,Y,Z<=1e6),钱数最多的(如果不止一个那么随机等概率的选一个)随机等可能的选另一个人送他一块钱.直到三个人钱数相同为止.输出送钱轮数的期望,如果根本停不下来(希望のはな繋いだ绊が~),输出-1. 做题过程:很显然我们可以得到一个DP想法dp[i][j]表示钱第二多的和第三

Android之打log 1.在代码中加上自己的log 2,模块编译mm -B或者./mk mm/mmm packages/apps/Contacts/ 3编译成功后install或者push生成的apk 4.然后打开adb命令窗口输入adb logcat > C:\Users\xxx\Desktop\xxx.txt,然后回车 5打开手机对应的界面执行相应的代码,然后Ctrl+C强制停止 6.此时log就是xxx.txt里面了 7.用Notepad++工具打开xxx.txt,根据自己加log的关

题目链接 题意: 一个人受雇于某公司要找出某个软件的bugs和subcomponents,这个软件一共有n个bugs和s个subcomponents,每次他都能同时随机发现1个bug和1个subcomponent,问他找到所有的bugs和subcomponents的期望次数. 一个软件有s个子系统,会产生n种bug 某人一天发现一个bug,这个bug属于一个子系统,属于一个分类 每个bug属于某个子系统的概率是1/s,属于某种分类的概率是1/n 问发现n种bug,每个子系统都发现bug的天数的期

题目连接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5001 题意:一个人随即从一个点出发,到达邻接点的概率相同,求出走d步都不会到达1~n点的每一点i的概率. 分析:每次删掉i点去计算d步后到达其他点的概率,加起来的都是没有到达i点的概率. 一开始算出x步到达每点的概率,然后d步后(1-dp[x][i])^d,错了,因为算每点到达的概率时已经算了到达i点时的概率了. 网络赛时这道水题做不出,好殇..... #include <cstdio> #inc

这几天和华为的leader面试了下.感觉不错.关键是小女.不容易.是技术面啊.我说的不容易不是面试不容易,是说在华为写代码的小女不容易.哥走南闯北这么多年,女人代码写的好真不多. 其实在任何时候,只要一面试都感觉自己会的少.都这样.那只能不断的增强能力.开始重点转入native code的学习.今天和大家聊聊log机制,这个东西也不容易.今天只谈谈log如何被写到驱动里, 有人说这个比较容易,要打log,在java里直接Log.d Log.i Log.e就可以了.嗯,不错,那问题来了. 1 ja

DNN中最常使用的离散数值优化目标,莫过于交差熵.两个分布p,q的交差熵,与KL距离实际上是同一回事. $-\sum plog(q)=D_{KL}(p\shortparallel q)-\sum plog(p)$ 交差熵实际上就是KL距离减去熵. 监督学习时,p是目标的分布,无法被改变,能通过训练改变的只有拟合出的分布q,所以loss需要最小化交差熵的时候,实际上就是在最小化KL距离. 熟悉KL距离定义的话,就知道交差熵实际上是要求p与q分布尽量接近,这样就能使用相近的bit数来编码信息. 前面

如: 取 1~10 之间的随机数,那么他们的取值范围是: 整数 区间 概率 1 [0,1) 0.1 2 [1,2) 0.1 3 [2,3) 0.1 4 [3,4) 0.1 5 [4,5) 0.1 6 [5,6) 0.1 7 [6,7) 0.1 8 [7,8) 0.1 9 [8,9) 0.1 10 [9,10) 0.1 如果调整2的概率为0.5,那么1~10之间的随机数取值区间与其它值的概率都会发现变化 如下: 最小取值范围 = 0 最大取值范围 = 最小取值范围  + 概率 * 10(分成10份

我感觉是很强的一道题……即使我在刷专题,即使我知道这题是fft+点分治,我仍然做不出来……可能是知道是fft+点分治限制了我的思路???(别做梦了,再怎样也想不出来的……)我做这道题的话,一看就想单独算每个点的贡献,一开始想算每个点深度的期望,后来又想算每个点的点分树子树大小的期望,再后来就想利用点分治,于是就想算每个联通块的贡献,后来就想怂了……开始说这道题的做法……我们不算每个点的贡献,算每个点对的贡献!!!我们想啊,显然,每个点的点分树子树大小的期望加和就是答案,然而呢,对于一个点,其点分

知乎上关于似然的一个问题:https://www.zhihu.com/question/54082000 概率(密度)表达给定下样本随机向量的可能性,而似然表达了给定样本下参数(相对于另外的参数)为真实值的可能性. http://www.cnblogs.com/zhsuiy/p/4822020.html 常说的概率是指给定参数后,预测即将发生的事件的可能性. 而似然概率正好与这个过程相反,我们关注的量不再是事件的发生概率,而是已知发生了某些事件,我们希望知道参数应该是多少. 最大似然概率,就是在

注意: 把log相关两个宏写到类中,并编译后,在输出日志的位置的Categories关键字过滤的位置看不到自己的标签是因为需要先运行一次,输出一些这个标签的log后,这个自定义的标签才会显示在这 原文 https://wiki.unrealengine.com/Logs,_Printing_Messages_To_Yourself_During_Runtime#Log_an_FString http://www.cnblogs.com/blueroses/p/6037981.html 说明:本文

刚学完 高斯消元,我们来做几道题吧! T1:[BZOJ3143][HNOI2013]游走 Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小 Z 到达 N 号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数之和. 现在,请你对这M条边进行编号,使得小Z获得的总分的期望值最小. Input 第一行是正整数N和M,分别表示该图的顶点数

摘自:https://www.zhihu.com/question/27976634 简单说一下为什么要用EM算法 现在一个班里有50个男生,50个女生,且男生站左,女生站右.我们假定男生的身高服从正态分布 ,女生的身高则服从另一个正态分布: .这时候我们可以用极大似然法(MLE),分别通过这50个男生和50个女生的样本来估计这两个正态分布的参数. 但现在我们让情况复杂一点,就是这50个男生和50个女生混在一起了.我们拥有100个人的身高数据,却不知道这100个人每一个是男生还是女生. 这时候情

看到题面的那一刻,我是绝望的ORZ 图论加概率期望加好像不沾边的高斯消元???我人直接傻掉 还没学过概率期望的我果断向题解屈服了(然后还是傻掉了两节课来找线性方程.. Description 奶牛们建立了一个随机化的臭气炸弹来驱逐猪猡.猪猡的文明包含1到N (2 <= N <= 300)一共N个猪城.这些城市由M (1 <= M <= 44,850)条由两个不同端点A_j和B_j (1 <= A_j<= N; 1 <= B_j <= N)表示的双向道路连接.