多项式贝叶斯第10页

[算法笔记]如何证明一个问题是NPC问题

期望（Desiderata’）：假如我们能够在多项式时间（polynomial-time）内解决问题Y，我们考虑能在当前的基础下解决其他哪些问题呢？归约（Reduction）：当问

Cplus_ruler·2024-01-05 03:18

P问题、NP问题、NPC问题和NP-hard问题详解

时间复杂度多项式polynomial：类似于axn−bxn−1+cax^n-bx^{n-1}+caxn−bxn−1+c这样的式

KikuWong·2024-01-05 03:18

NPC问题

1.P问题和NP问题：P问题（多项式时间可解问题）：P问题是可以在多项式时间内有效解决的问题，即存在一个算法，其运行时间是输入规模的多项式函数。例如，排序算法、搜索算法等都属于P问题。

Recursions·2024-01-05 03:45

Scikit-Learn线性回归(三)

Scikit-Learn线性回归三：综合实践1、线性回归理论回顾2、数据分析与问题提出3、简单线性回归实践4、多项式回归实践5、多元线性回归实践1、线性回归理论回顾2、数据分析与问题提出3、简单线性回归实践

对许·2024-01-05 00:23

ZEMAX | 在 OpticStudio 中使用自由曲面进行设计

本文中，我们提供了一个以切比雪夫多项式表面（ChebyshevPolynomialsurface）设计出离轴抛物面的示例，且此系统是在系列模式中进行设计的。

ueotek·2024-01-04 23:56

【代数学作业1-python实现GNFS一般数域筛】构造特定的整系数不可约多项式：涉及素数、模运算和优化问题

代数学作业1-完整版：python实现GNFS一般数域筛写在最前面背景在GNFS算法中选择互质多项式时，需要考虑哪些关键因素，它们对算法的整体运行时间有何影响?

是Yu欸·2024-01-04 22:39

【代数学作业4-汇总版】范数与迹

【代数学作业4】范数与迹写在最前面1.极小多项式1.对α\alphaα的极小多项式2.对α+1\alpha+1α+1的极小多项式3.对α2+α+1\alpha^2+\alpha+1α2+α+1的极小多项式

是Yu欸·2024-01-04 22:09

机器学习-贝叶斯网络

贝叶斯分类器贝叶斯网络是通过假设数据的先验分布，利用贝叶斯公式计算后验概率，将样本根据概率进行分类。

alstonlou·2024-01-04 21:18

EM算法-细节讲解公式推导

EM算法的引入：概率模型有时候含有观测变量，又含有隐变量或潜在变量，如果概率模型的变量都是观测变量，那么给定数据，可以直接用极大似然估计法，或贝叶斯估计方法估计模型

闯闯爱打鼓·2024-01-04 20:32

机器学习期末复习

机器学习选择题名词解释：简答题计算题一、线性回归二、决策树三、贝叶斯选择题机器学习利用经验，须对以下（）进行分析A天气B数据C生活D语言归纳偏好值指机器学习算法在学习的过程中，对以下（）的偏好A数据B某种类型假设

我让你学！·2024-01-04 20:16

结构方程模型（SEM）

我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》课程通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立

思考的小猴子·2024-01-04 18:25

机器学习中的监督学习基本算法-线性回归简单介绍

机器学习中的监督学习算法有很多，如下所示：监督学习算法:线性回归、逻辑回归、K-近邻算法(KNN)、BP神经网络、朴素贝叶斯算法、随机森林、决策树、支持向量机。

Algorithm_Engineer_·2024-01-04 15:58

c++ 多项式拟合算法

#ifndefCZY_MATH_FIT#defineCZY_MATH_FIT#include/*多项式拟合*/namespaceczy{//////\brief曲线拟合类///classFit{std:

IT_Kyle·2024-01-04 10:37

2024美赛数学建模常用数学建模模型之——插值法

1插值方法下面介绍几种基本的、常用的插值：拉格朗日多项式插值、牛顿插值、分段线性插值、H

建模忠哥小师妹·2024-01-04 09:56

Modbus-RTU通讯协议中CRC校验码的计算步骤

4、如果移出位为零，则重复第三步（再次右移一位）；如果移出位为1，CRC寄存器与多项式0xa001进行异或。

时间不说谎·2024-01-04 01:50

中原焦点网初第34期坚持分享第66天2022.6.10

贝叶斯定理若非站在讲台上，下面有上万观众，她内心很忐忑，能给到观众什么有价值的观点吗？从大家普遍存在的困惑出发，然后紧扣今天的主题，以困惑为主线，以主题为灵魂，把故事讲好，应该就能给到大家一些启发。

爱尚教育·2024-01-04 00:22

python数据分析之交叉验证

python数据分析之交叉验证1、常用的分类算法有监督：SVM向量机、梯度提升、决策树（随机森林）、朴素贝叶斯、逻辑斯蒂回归、神经网络（cnn、rnn）无监督：k-means、隐马尔可夫2、数据分析过程

东木月·2024-01-04 00:51

自然语言处理算法回归算法和分类算法

回归其实就是一个名词，没有特别的含义回归的类型有哪些线性回归曲线回归二元logistic回归多元logistic回归最小二乘法梯度2.分类算法Bayes：朴素贝叶斯公式decisiontree:决策

兔兔爱学习兔兔爱学习·2024-01-03 20:29

机器学习的算法简单介绍-朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯网络（NaiveBayesNetwork）与贝叶斯网络（BayesianNetwork）有一些不同之处，让我们来澄清一下这两个概念。

Algorithm_Engineer_·2024-01-03 20:52

运维工程师的出路到底在哪里？

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，贝叶斯滤波与Kalman估计、多传感器信息融合

Mindtechnist·2024-01-03 15:19

贝叶斯学习

条件概率条件概率是带有某些（前提条件）背景约束的概率问题。通常条件概率的记号是p(A|B)表示在给定的条件B下，A事件发生的概率。联合概率联合概率是指两个事件同时发生的概率。p(A和B)是A和B事件的发生都为真的概率。公式：p(AandB)=p(A)p(B|A)如果事件A的结果不影响事件B发生的概率，则p(B|A)=P(B)，公式可以表示为p(AandB)=p(A)p(B)投2枚硬币，A表示第一个

woniuxia·2024-01-03 12:19

常见推断方法一览：极大似然估计、最大后验估计、期望最大化、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、变分推断

常见推断方法一览推断方法区别频率派极大似然估计MLE最大后验估计MAP期望最大化EM贝叶斯推断Bayesian马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC变分推断VI推断方法区别极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation

Debroon·2024-01-03 10:57

【数值分析】三次样条插值

三次样条插值2023年11月5日#analysis文章目录三次样条插值1.样条函数1.1截断多项式2.三次样条插值2.1B样条为基底的三次样条插值函数2.1.1第一种边界条件2.1.2第二种边界条件2.1.3

你哥同学·2024-01-03 10:09

【机器学习前置知识】多项式分布

多项式分布是二项式分布的推广。在二项分布这篇文章中我们曾以抛硬币举例：在一次抛硬币实验中结果只有两种情况，正面或反面向上；在nnn次抛硬币实验中，正面向上出现kkk次的有Cnk=n!k!(n−k)!

Axlsss·2024-01-03 09:35

中级软件设计师简要知识点（1）：计算机组成与结构

：i.确定校验位数k；ii.与原有信息和k位校验位编成长为n+k位新编码iii.对接收的信息作所需的k个奇偶检查vi.若所有奇偶检查都正确，则信息无错误；误码位置：2CRC（循环冗余校验码）：利用生成多项式为

Zain_horse·2024-01-03 07:40

深度学习从入门到不想放弃-5

居然第四集是11月5号写的，这25天可见发生了多少事情...今天我们讲讲特征，算是基础篇的一个番外篇延伸，我省着在后面的文章里写了，怕扰乱了思路严格来说这个属于基础机器学习领域里的了，我又不讲决策树，贝叶斯

周博洋K·2024-01-03 05:25

基于五次多项式实现考虑驾驶风格的主动换道轨迹规划

文中根据换道过程中对换道轨迹平稳性和效率性的要求，基于五次多项式轨迹采样提出了一种考虑驾驶风

auto-mooc·2024-01-03 02:14

朴素贝叶斯算法来识别垃圾文本

在电商平台中有大量的垃圾或者欺诈消息msg，如何识别召回这些垃圾消息是风控经常遇到的问题，今天我们来尝试用传统的朴素贝叶斯分类算法来挖掘分类模型来识别垃圾消息下面的样本中，标签1是垃圾消息，标签0是正常消息训练样本

阿君聊风控·2024-01-02 23:40

[概率论]四小时不挂猴博士

贝叶斯公式是什么贝叶斯公式是概率论中的一个重要定理，用于计算在已知一些先验信息的情况下，更新对事件发生概率的估计。

东北霸主劳德利·2024-01-02 23:32

【学习笔记】[AGC060D] Same Descent Set

本来是想做点多项式调节一下，结果发现这玩意太肝了，似乎并没有起到调节作用。

仰望星空的蚂蚁·2024-01-02 22:55

AI-数学-初高中-1.因式分解

原教学视频链接:初高衔接】1等式变形方法回顾_哔哩哔哩_bilibili1.乘法公式：推导：a²+b²=(a+b)²-2ab示例(注意：根号开出来一定是个正数)：2.十字相乘法因式分解：示例1（多项式时

zylhuo·2024-01-02 19:08

【PTA-C语言】实验七-函数与指针I

使用函数输出一个整数的逆序数（分数10）6-3使用函数求最大公约数（分数10）6-4使用函数求特殊a串数列和（分数10）6-5使用函数求素数和（分数10）6-6统计各位数字之和是5的数（分数10）6-7多项式求值

谛凌·2024-01-02 12:27

机器学习笔记 - 什么是匈牙利算法？有什么用处？

匈牙利算法是一种优化算法，可以在多项式时间内解决分配问题。该算法也被称为Kuhn-Munkres算法或Munkres分配算法。匈牙利算法由以下四个步骤组成。

坐望云起·2024-01-02 12:13

矩阵分析：特征值，相似度对角化，Jordan标准形

称为矩阵的特征多项式。称为矩阵的特征方程。的特征值就是的特征方程的根。

燕双嘤·2024-01-02 09:41

图文证明泰勒公式展开

泰勒公式泰勒公式简单来说就是,可以用一个N次多项式来表示出一个连续可导的函数f(x)是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式第一步思考这是一个sin(x)的图像用函数在原点的信息描述其附近取值用一阶导数贴合

洛水鱼·2024-01-02 05:18

09-《黑客与画家》-第八篇：防止垃圾邮件的一种方法

本章主要写了作者针对垃圾邮件筛选提出的自己的解决之道,重点是贝叶斯算法。

换行敲回车·2024-01-02 00:29

53-听课笔记《贝叶斯推断》

贝叶斯推断可以帮你找到出路。一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断是主观的，基于你对一件事发生的信心。坏处是主观，所以可能坐井观天，好处是可以无中生有，至少不怕没选择。它先入为主，不限频次。

墨一凡·2024-01-01 14:43

自然语言处理(第17课文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类

komjay·2024-01-01 08:13

数值分析-牛顿插值公式

目录一、引言二、牛顿插值公式的基本概念1.插值问题2.插值多项式3.牛顿插值公式三、牛顿插值公式的推导过程四、牛顿插值公式的应用1.图像处理2.信号处理五、牛顿插值公式的优缺点1.优点2.缺点六、总结一

轩Scott·2024-01-01 07:51

【最优化方法】矩阵的二次型

文章目录矩阵二次型的定义正定性、负定性、半定性和不定性示例矩阵二次型的定义矩阵的二次型是一个与矩阵和向量相关的二次多项式。

撕得失败的标签·2024-01-01 06:15

代数之分式

翻看了下我之前写的代数之整式，回顾了下整式的概念：整式就是单项式、或者多项式。而多项式是单项式的和。

叫我小娜·2024-01-01 03:11

机器学习：贝叶斯估计在新闻分类任务中的应用

在这个背景下，机器学习技术应运而生，其中贝叶斯估计作为一种强大的概率推断方法，在新闻分类任务中发挥着重要作用。在本篇文章中，使用搜狗实验室提供的新闻数据集，并且通过贝叶斯估计来

十有久诚·2024-01-01 02:04

【读书笔记】网空态势感知理论与模型（三）

7.3方向3的研究成果（态势知识融合）7.3.1使用贝叶斯网络实现网空态势融合提出了两种使用BN的网空态势感知的方法：（1）构建跨层的贝叶斯网络，推断出云环境企业“孤岛”之间的隐蔽连接“桥梁”；在云环境中实现网空态势感知

xian_wwq·2023-12-31 18:54

GM65条码识别模块常用的串口指令

计算的范围：Types、Lens、Address、Datas计算的方法为CRC_CCITT，特征多项式：X16+X12+

城章·2023-12-31 17:49

Chapter1极限、导数、凸函数

多项式阶——为2项阶：使得当时，，其中M是常数举例一：，令M=2，为任意常数，使得当时，总有成立。举例二：,令M=2，，使得当时，总有成立。2.，指的是的阶是严格小于的阶的。

桑之未落0208·2023-12-31 15:47

朴素贝叶斯（NBM，Naive Bayesian Model）, NB 算法简介

朴素贝叶斯（NBM，NaiveBayesianModel）,NB算法分类算法在贝叶斯原理的基础上，预先假定了特征与特征之间的相互独立。

草明·2023-12-31 10:34

02-线性结构2 一元多项式的乘法与加法运算

题目简述设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和。输入格式:输入分2行，每行分别先给出多项式非零项的个数，再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。

GloryXie·2023-12-31 09:11

初识人工智能，一文读懂贝叶斯优化和其他算法的知识文集(8)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能知识专栏学习人工智能云集访问地址备注人工智能(1)https://blog.csdn.net/m0_50308467/article/details/134830998人工智能专栏人工智能(2)https://blog.csdn.ne

普修罗双战士·2023-12-31 08:02

时序分解 | Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解

时序分解|Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解目录时序分解|Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解

机器学习之心·2023-12-31 08:17

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

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