CSDN论坛 > 扩充话题 > 灌水乐园

请大家向rascal1979 (自杀前的螃蟹)学习 [问题点数:1分,结帖人acd2366]

Bbs5
本版专家分:3491
结帖率 99.65%
CSDN今日推荐
Bbs6
本版专家分:9263
Bbs7
本版专家分:13935
Bbs6
本版专家分:9263
Bbs6
本版专家分:8042
Bbs5
本版专家分:4502
Blank
黄花 2003年10月 Delphi大版内专家分月排行榜第二
Bbs7
本版专家分:10611
Bbs7
本版专家分:11169
Bbs2
本版专家分:437
Blank
黄花 2004年10月 Windows专区大版内专家分月排行榜第二
Bbs6
本版专家分:8819
Bbs6
本版专家分:8261
Bbs3
本版专家分:915
Bbs2
本版专家分:303
Bbs3
本版专家分:551
Bbs5
本版专家分:2783
Bbs6
本版专家分:9263
Bbs3
本版专家分:556
匿名用户不能发表回复!登录|注册
其他相关推荐
《信息论,推理和学习算法》学习笔记——概率,前向概率,反向概率
参考《信息论,推理和学习算法》 基本概念: 概率:随机试验中结果出现的频度; 置信度:个体对事件的猜测概率;注意此时该事件并无概率,只是对事件进行判断的主题根据现有证据,对事件属于某个分区的猜测; 概率法则保证:如果两个人做同样的假设,得到相同的数据,那么他们就会得到相同的结论。更广义地使用概率来量化置信则被称为贝叶斯观点,也被称为概率的主观解释,因为概率取决于假设; 前向概率
经典编程题-大家一起来做游戏
幼儿园的小朋友们刚学习了如何数数,阿姨在下课时组织大家一起玩游戏。 规则如下:所有的小朋友绕成一圈,顺序排号,从第一个小朋友开始报数, 凡是报到固定数字(例如5)的,都退出该游戏,直到只剩下一位小朋友游戏才中止。   每个小朋友都希望自己能有更多的练习机会,所以都希望成为最终被留下的那位。      现在,请大家帮小朋友们计算一下,在第一次排号的时候排到第几位才能成为最终被留下的小朋友。 
前向分步算法
机器学习很多时候都是假设空间寻找一个函数使得 fθ(X):X→Y,θ∈Rn(1)f_\theta(X):\mathcal{X} \rightarrow \mathcal{Y},\theta \in R^n \tag{1}式中X、Y\mathcal{X}、\mathcal{Y}分别表示输入空间(或特征空间)和输出空间,RnR^n表示参数空间。   但是,往往我们找到的函数,在测试集上未必可以表现出
隐马尔可夫模型(七)——隐马尔可夫模型的学习问题(前向后向算法)
隐马尔可夫模型的学习问题:给定一个输出序列O=O1O2...OT,如何调节模型μ=(A,B,π)的参数,使得P(O|M)最大。       最大似然估计是一种解决方法,如果产生的状态序列为Q=q1q2...qT,根据最大似然估计,可以通过以下公式推算:         πi‘ = δ(q1,si)         aij' =  Q中从状态qi转移到qj的次数/Q中从状态qi转移
对学习数据结构的建议
【提问】  老师,我想好好学一下数据结构,但现在我有一个问题,就是我先用的语言主要是java,我就想我学数据结构的话,那可以学习java版的数据结构,但是我去网上找资源,大部分都是找到c/ c++ 的资源, java的比价少。我想问的是 学习数据结构,是不是跟语言没多大的关系,如果去学习了 c 的数据结构,也就等同于我会 java 的数据结构了。还有就是,我该怎样去学习数据结构,才能把数据结构学好
第二周:Greenfoot游戏开发(螃蟹吃沙蠕虫)
游戏
提升方法 - 2 - 前向分布算法和提升树
声明:          1,本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结,不得用作商用,欢迎转载,但请注明出处(即:本帖地址)。          2,由于本人在学习初始时有很多数学知识都已忘记,所以为了弄懂其中的内容查阅了很多资料,所以里面应该会有引用其他帖子的小部分内容,如果原作者看到可以私信我,我会将您的帖子的地址付到下面。          3,如果有内容错误或不
从南京农大研究生跳楼说起
最近看到几起学生因学费被诈骗而自杀的新闻报道,万没想到今早我校农学院研究生跳楼自杀,心中不免伤感。我也是农学院的,感到惋惜的同时,也在庆幸自己虽然一直有退学的想法,但是至今还没有不想活的念头。或许每个读研或读博的研究生都曾有过退却,有过放弃的念头,但大多数还是挺过来了。没有读研之前,很多人会说自己喜欢做研究,“喜欢”也许是世界上最廉价的东西,入门之后才发现做研究不是那么美好,慢慢发现自己不适合做研究
前向神经网络算法原理
总体上来讲,神经网络的算法是比较复杂的,后面有非常精妙的数学原理,而且对这些数学方法,还需要证明其具有收敛性,所以很多神经网络的书籍,绝大部分都是一些数学模型介绍、推导和证明,对于非数学专业的我们来说,感沉像看天书一样。其实神经网络的精髓是将现实中的问题进行抽象,建立适合神经网络表示的模型,然后应用神经网络进行处理,不断调整优化网络结构和参数,直到最终达到满意的效果。所以成功应用神经网络,不需要太
螃蟹在剥我的壳,笔记本在写我。 漫天的我落在枫叶上雪花上。 而你在想我。
Wanan 道过晚安后 ‘我想你’却一直未按下发送键 只是想让你不要像我一样多想你得安心睡觉
关闭