loglikelihood为负说明什么

2024-11-08

负对数似然(negative log-likelihood)

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

探究负边距（negative margin）原理

W3C规范在介绍margin时有这样一句话: Negative values for margin properties are allowed, but there may be implementation-specific limits. 于是,聪明的开发者们就发现了很多负边距的巧妙用法. 比如,他可以增加一个不定宽块框的宽度,他可以让一个框向上移动去覆盖另一个框,他可以让文字移动去覆盖文字,也可以让浮动框移动去覆盖另一个浮动框. 利用这些特点,我们可以实现圣杯布局和双飞翼布局.等高布局.

负margin的移位参考线

同早年~ 问题描述在xx项目中,羊城通卡号的输入框处使用了xx库中的实现方式,即将提示文字标签<label>通过负margin移位到<input>框的下面.静态时展现良好,js逻辑添加后发现,输入文字时<input>框会抖动.排查后发现,是重置了<label>的负margin值引起的.这引起了我对负margin定位的兴趣,于是乎,做了个简单的测试. Demo测试初始状态: 图 (1) 灰框 {margin-bottom:-10px;}: 图 (2) 灰框

css负边距之详解

自从1998年CSS2作为推荐以来,表格的使用渐渐退去,成为历史.正因为此,从那以后CSS布局成为了优雅代码的代名词. 对于所有设计师使用过的CSS概念,负边距作为最少讨论到的定位方式要记上一功.这就像是在线纹身-每个人都会做,但是没有人会谈论它.(It’s like an online taboo—everyone’s doing it, yet no one wants to talk about it.) 为其正名我们都使用过CSS得外边距,但是当谈到负边距的时候,我们好像往差的方向发展

css中的负边距

css中的负边距(negative margin)是布局中的一个常用技巧,只要运用得合理常常会有意想不到的效果.很多特殊的css布局方法都依赖于负边距,所以掌握它的用法对于前端的同学来说,那是必须的.本文非常基础,老鸟可以略过. 负边距在普通文档流中的作用和效果那些没有脱离文档流的元素(指不是浮动元素也不是绝对定位.固定定位的元素等),其在页面中的位置是跟随者文档流的变化而变化的.看下面这幅图: 负边距对这些由文档流控制的元素的作用是,会使它们在文档流中的位置发生偏移,但这种偏移不同于相对定位

负margin的原理以及应用

负margin在布局中往往起到意想不到的效果,比如在多栏等高布局中就是用该技巧. 虽说网络上关于负margin的实践有很多,但对margin负值为什么会出现这样的效果却没有多少讲解,本篇的目的就是阐述负margin 产生或者作用的原因. margin负值之所以可以修改元素在文档流中的位置,也可以改变元素的宽度,主要因为一个公式: BoxWidth =ChildMarginLeft + ChildBorderLeftWidth + ChildPaddingLeft + ChildWidth + C

CSS3与页面布局学习笔记（四）——页面布局大全(负边距、双飞翼、多栏、弹性、流式、瀑布流、响应式布局)

一.负边距与浮动布局 1.1.负边距所谓的负边距就是margin取负值的情况,如margin:-100px,margin:-100%.当一个元素与另一个元素margin取负值时将拉近距离.常见的功能如下: 1.1.1.向上移动当多个元素同时从标准流中脱离开来时,如果前一个元素的宽度为100%宽度,后面的元素通过负边距可以实现上移.当负的边距超过自身的宽度将上移,只要没有超过自身宽度就不会上移,示例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> &

UVA11090 Going in Cycle!! [spfa负环]

https://vjudge.net/problem/UVA-11090 平均权值最小的回路为后面的做个铺垫二分最小值,每条边权减去他,有负环说明有的回路平均权值小于他 spfa求负环的时候可以先把所有点加到队列里,d[i]=0 #include <iostream> #include <cstdio> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std; ; ,INF=1e9; inl

给定一个double类型的数组arr，其中的元素可正可负可0，返回子数组累乘的最大乘积。例如arr=[-2.5，4，0，3，0.5，8，-1]，子数组[3，0.5，8]累乘可以获得最大的乘积12，所以返回12。

分析,是一个dp的题目, 设f[i]表示以i为结尾的最大值,g[i]表示以i结尾的最小值,那么 f[i+1] = max{f[i]*arr[i+1], g[i]*arr[i+1],arr[i+1]} ,只有这三种情况. 考虑到f[i],g[i]只和i-1有关,那么可以用局部变量即可搞定,而不用使用数组. 1 import java.lang.Math; public class Solution { public double maxProduct(double[] arr) { double

JS不支持正则中的负向零宽断言

今天在项目中用到了正则表达式,并且需要用负向零宽断言 (?<=exp) 进行筛选,结果运行时报 Invalid group 错,一开始以为是自己很久没用表达式写错了,查阅了一下正则语法后发现并没有写错. 到网上一搜才发现,JS不支持负向的 (?<=exp) 和 (?<!exp),只支持正向的(?=exp) 和 (?!exp).

【洛谷P3385】模板-负环

这道题普通的bfs spfa或者ballen ford会T 所以我们使用dfs spfa 原因在于,bfs sfpa中每个节点的入队次数不定,退出操作不及时,而dfs则不会既然,我们需要找负环,那么我们不妨将dis数组初始化为0,以每个点为起点进行dfs spfa 这样第一次扩展到的只有边权为负的边,之后若再次走到以访问过的点一定是负权回路记得每次更换起点时清零vis数组 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algori

spfa判断负环

会了spfa这么长时间竟然不会判断负环,今天刚回.. [例题]poj3259 题目大意:当农场主 John 在开垦他的农场时,他发现了许多奇怪的昆虫洞.这些昆虫洞是单向的,并且可以把你从入口送到出口,并且使得时间倒退一段时间. John 的每个农场包含 N(1≤N≤500)块地,编号从 1-N,这 N 块地之间有 M(1≤M≤2500)条路. W(1≤W≤200)个昆虫洞.因为 John 是一个狂热的时间旅行迷,他想尝试着做这样一件事:从某块地出发,通过一些路径和昆虫洞,返回到出发点,并且时间早

loadRunner 负载机连接错误分析

错误信息: Error: Process "lr_bridge.exe" was not created on remote host "192.168.86.17". 排查步骤: 1. Are you able to ping the remote generator machine from the controller machine and vice versa? 2. Is there any firewall between the cont

poj 3621 二分+spfa判负环

http://poj.org/problem?id=3621 求一个环的{点权和}除以{边权和},使得那个环在所有环中{点权和}除以{边权和}最大. 0/1整数划分问题令在一个环里,点权为v[i],对应的边权为e[i], 即要求:∑(i=1,n)v[i]/∑(i=1,n)e[i]最大的环(n为环的点数), 设题目答案为ans, 即对于所有的环都有 ∑(i=1,n)(v[i])/∑(i=1,n)(e[i])<=ans 变形得ans* ∑(i=1,n)(e[i])>=∑(i=1,n)(v

loglikelihood ratio 相似度

摘要: 在机器学习中常用到各种距离或者相似度,今天在看美团推荐系统重排序的文章时看到了loglikelihood ratio 相似度,特总结起来.以后有时间再把常用的相似度或者距离梳理到一篇文章. 背景: 记录loglikelihood ratio 相似度概念总结: 在mahout中,loglikelihood ratio也作为一种相似度计算方法被采用. 下表表示了Event A和Event B之间的相互关系,其中: k11 :Event A和Event B共现的次数 k12 :Event A

POJ3621Sightseeing Cows[01分数规划 spfa(dfs)负环 ]

Sightseeing Cows Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9703 Accepted: 3299 Description Farmer John has decided to reward his cows for their hard work by taking them on a tour of the big city! The cows must decide how best to

Vijos1053 Easy sssp[spfa 负环]

描述输入数据给出一个有N(2 <= N <= 1,000)个节点,M(M <= 100,000)条边的带权有向图. 要求你写一个程序, 判断这个有向图中是否存在负权回路. 如果从一个点沿着某条路径出发, 又回到了自己, 而且所经过的边上的权和小于0, 就说这条路是一个负权回路.如果存在负权回路, 只输出一行-1;如果不存在负权回路, 再求出一个点S(1 <= S <= N)到每个点的最短路的长度. 约定: S到S的距离为0, 如果S与这个点不连通, 则输出NoPath. 格

POJ 3259 Wormholes （判负环）

Wormholes Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 46123 Accepted: 17033 Description While exploring his many farms, Farmer John has discovered a number of amazing wormholes. A wormhole is very peculiar because it is a one-way path

lightoj 1074 spfa判断负环

Extended Traffic Time Limit:2000MS Memory Limit:32768KB 64bit IO Format:%lld & %llu Submit Status Practice LightOJ 1074 Appoint description: System Crawler (2016-05-03) Description Dhaka city is getting crowded and noisy day by day. Certai

Negative log-likelihood function

Softmax function Softmax 函数 \(y=[y_1,\cdots,y_m]\) 定义如下: \[y_i=\frac{exp(z_i)}{\sum\limits_{j=1}^m{exp(z_j)}}, i=1,2,\cdots,m\] 它具有很好的求导性质: \[\frac{\partial y_i}{\partial z_i}=y_i* (1-y_i)\] 其中,\(y\)的每一个维度 \(y_i\) 表明,属于第 \(i\) 类的概率.求导过程,请参考:Softmax v

loglikelihood为负说明什么

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