稀疏贝叶斯第31页

又是一年花开时

下班回家走在林荫小道上，阳光透过树叶稀稀疏疏的洒下。我踩着地面上一小块一小块的阳光前行，一、二、三......。路边一家住宅小区那粉红的桃花吸住了我的目光。花开了，桃花开了！又是一年花开时！

曲幽音·2023-11-25 18:12

冬日里的一缕阳光

寒风瑟瑟，小雨稀稀疏疏，冬日里的寒冷悄然而至，走在堆满石头的河边一缕阳光的照耀散去了冬日里的寒冷吹来了一阵一阵呼呼的河风在脸上兜兜转转却是一种享受图片发自App

沐沐简兮·2023-11-25 17:52

无题

夜风起拂，脚下的树影婆娑，光线从树枝穿过来，投下稀疏有咫的影子，不知不觉和朋友行走到家门口，看见朋友走过

扫地僧_让每一天过的都有诗意·2023-11-25 16:17

iOS开发--Swift：布局库——SnapKit

可以说，这些都是iOS开发稀疏平常的日常。但一旦你学过Flutter/Vue写过UI组件，那么iOS的UI编写真的是有种不忍直视的感觉，可以说是原始社会。

iOS开发之家·2023-11-25 15:59

路上的风景一一阳光下的刺头儿

查资料：川续断属多年生草本植物，高可达2米；主根圆柱形，黄褐色，稍肉质；茎中空，基生叶稀疏丛生，叶片琴状羽裂，顶端裂片大，卵形，叶面被白色刺毛或乳头状刺毛，背面沿脉密被刺毛；茎生叶在茎之中下部为羽状深裂

朱静君·2023-11-25 15:37

机器学习学习路线及知识汇总

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理

文章目录人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理本章前言14.1不确定性问题域中的知识表示14.1.1联合概率分布14.1.2贝叶斯网络14.2贝叶斯网络的语义14.2.1表示联合概率分布14.2.2紧致性

一只大小菜·2023-11-25 14:50

spconv中的SparseTensor中的常用数据结构说明

SparseTensor中的数据结构spatial_shapeindicesfeaturesdense()方法使用参考资料spatial_shapespatial_shape在SparseTensor对象中是一个表示稀疏张量空间维度大小的元组

Jimyang1ssa·2023-11-25 11:28

《早春呈水部张十八员外》这还是一首和正定有关的诗词呢！2020-10-28

译文京城大道上空丝雨纷纷，它像酥油般细密而滋润，远望草色依稀连成一片，近看时却显得稀疏零星。这是一年中最美的季节，远胜过绿柳满城的春末。不要说官事冗杂，年纪老大，已经失去了少年时追赶春天的心情。

辉辉聊文案·2023-11-25 10:43

聚类笔记：HDBSCAN

DBSCAN/OPTICS+层次聚类主要由以下几步组成空间变换构建最小生成树构建聚类层次结构(聚类树)压缩聚类树提取簇2空间变换用互达距离来表示两个样本点之间的距离——>密集区域的样本距离不受影响——>稀疏区域的样本点与其他样本点的距离被放大

UQI-LIUWJ·2023-11-25 10:10

【敬宝写话】2021年3月23日星期二天气晴

我的妈妈个子又矮又胖，就像一个大面包，她的眉毛很稀疏，眼睛却炯炯有神，就像两颗珍珠，妈妈的嘴巴就像一个小樱桃。她的兴趣爱好是看书，我们常常在一起看书、画画和探险。

敬宝宝·2023-11-25 09:05

hbase中为何不能向表中插入数据_大数据HBase理论实操面试题

一个表可以有数十亿行，上百万列；2）无模式：每行都有一个可排序的主键和任意多的列，列可以根据需要动态的增加，同一张表中不同的行可以有截然不同的列；3）面向列：面向列（族）的存储和权限控制，列（族）独立检索；4）稀疏

weixin_39790686·2023-11-25 09:17

HBase数据模型杂谈

1.概述HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳。每个值是一个未经解释的字符串，没有数据类型。用户在表中存储数据，每一行都有一个可排序的行键和任意多的列。

灵海之森·2023-11-25 09:38

创造时间：定制专属星期八

我不曾想过长大后我在白日梦方面的创造力居然比小时候还要多，在中考前夕焦头烂额，高三的灰色战争浪潮中被卷子埋到只剩头顶稀疏的卷毛时，我梦想：“每天都有25个小时就好了。”“每周都有第8天就好了。”

陈言务趣·2023-11-25 09:21

记忆憧启（四）

广场上稀稀疏疏的散布着些许驻足的人群，或许游客们都在忙着赶路，从来都没有人会回头看一看那些驻足的人们。

一枚老僧·2023-11-25 09:19

（5）L1、L2正则化

L1引入稀疏性，删除影响较少的参数，可减少计算量。拉普拉斯分布（背靠背的指数分布）L2均衡各个参数的影响，比较平滑，效果比较好。高斯分布。可以获得更少的非0分类。L!

顽皮的石头7788121·2023-11-25 08:56

丘（空）

主语：《后汉书·庞参传》：“三辅山原旷远，民庶稀疏，故县丘城，可居者多。”南朝梁沈约《千僧会愿文》：“一切如电，挥万劫於俄顷；丘井易沦，终漂沉於苦岸。”

Peregrination·2023-11-25 07:35

他乡是故乡——黄畈阳篇（四）

据我多年观察，凡人多的地方，自然就稀疏，凡自然蓬勃的地方，必定人烟稀少。现在的黄畈阳跟诸暨许多山区的小村庄一样，人少屋多。

宣伶俐·2023-11-25 05:42

梳头

我一手拿梳子，一手抓着小姑娘头上稀疏”黄毛“，也就一两分钟的功夫，收拾的妥妥当当。然而，看到姑娘坐在小凳子上

喜之悦之·2023-11-25 02:20

你有过被抓包的尴尬吗

10月31日，本来是一个稀疏平常的日子。早起上班、做着昨天没有做完的工作，今天继续是和同事到库房进行一季度的盘库。

慕萱的匮乏小脑·2023-11-24 22:13

机器学习之基本数据类型

MLlib支持两种类型的局部向量：密集和稀疏。密集向量由表示其条目值的双数组支持，而稀疏向量由两

辣椒种子·2023-11-24 22:30

【时间序列数据挖掘】ARIMA模型

ARIMA模型可以通过非常成熟的统计方法，比如说极大似然估计，矩估计，贝叶斯估计或者其他一些估计方法得到估计，所以是一个非常好用的工具

水w·2023-11-24 18:33

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

为什么要进行参数估计参数估计是统计学中的经典问题，常用的方法是最大似然估计和贝叶斯估计。为什么机器学习中，也会用到参数估计呢？我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。

于建民·2023-11-24 18:03

贝叶斯优化-硬币问题得最大似然估计(1/3)

1.最大似然估计是机器学习领域最为常见的用来构建目标函数的方法，他的核心思想是根据观测到的结果来预测其中的未知参数。即已知样本为D最大似然估计通过最大化P(D|θ)来求解未知参数θ。最大似然估计-硬币问题的最大似然估计假设有不均匀的硬币，抛了6次，得到的结果如下D={正，反，反，正，正，正}，现在根据结果来估计θ（硬币抛出正面的概率）。首先需要最大化P(D|θ):P(D|θ)=P(正，反，反，正，

王路飞GoGoGo·2023-11-24 18:32

机器学习: 简单讲极大似然估计和贝叶斯估计、最大后验估计

一、前言我在概率论：参数估计里面提到了极大似然估计，不熟悉的可以看一下，本文重点介绍后两者估计方法。在这里两种估计方法估计的是什么？我们使用一个较为泛化的问题表示：考虑这样一个问题：总体X的概率密度函数为p(x∣θ)p(x|\theta)p(x∣θ)，但该密度函数未知，我们只观测到一组样本(x1,x2,…,xn)\left(x_{1},x_{2},\ldots,x_{n}\right)(x1,x2

JacksonKim·2023-11-24 18:59

机器学习基础-最大似然估计-贝叶斯模型

什么是参数？在机器学习中，我们经常使用一个模型来描述生成观察数据的过程。例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。每个模型都包含自己的一组参数，这些参数最终定义了模型本身。我们可以把线性模型写成y=mx+c的形式。在广告预测收入的例子中，x可以表示广告支出，y是产生的收入。m和

糖糖糖-豆·2023-11-24 18:27

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计

直接统计类条件密度太复杂了且样本不足，所以我们希望用一个密度函数去拟合它，比如拟合成下面的正态分布，其中的参数可以用最大似然方法或者贝叶斯估计去进行参数估计。

cloudless_sky·2023-11-24 18:56

朴素贝叶斯中的极大似然估计

为什么要极大似然估计，朴素贝叶斯不能搞定一切吗？朴素贝叶斯需要先求得先验概率和条件概率。从直觉出发，可以用样本中出现的频率直接代替先验概率和条件概率。

梵悟·2023-11-24 18:56

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）在深度学习那么火之前，许多算法，都会在inference阶段用到最大似然估计或者最大后验概率估计，这些都机器学习中最最最基本的东西，就像地基一样，虽然现在深度学习仍然用到这些知识

baidu_huihui·2023-11-24 18:25

机器学习->统计学基础->贝叶斯估计,最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)

村头陶员外·2023-11-24 18:55

机器学习---最大似然估计和贝叶斯参数估计

1.估计贝叶斯框架下的数据收集，在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器:P(wi)(先验)；P(x|wi)(类条件密度)但是。我们很少能够完整的得到这些信息!

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:23

山里人家

初春的太阳难得露出了一次脸，阳光总算把经日密布的浓云驰散，天空点缀片片稀疏的白云，空气中显得清清朗朗心情也随之爽快起来。

醉看红尘过客·2023-11-24 17:04

树的遍历顺序 - dfs序|欧拉序|dfn序（备忘）

过程中对于某节点进入这个节点的子树和离开子树的顺序满足每个节点都会在dfs序上出现恰好两次任意子树的dfs序都是连续的欧拉序是dfs过程中经过节点的顺序每个节点至少出现一次（事实上出现这个节点的度次，根节点额外一次）有时候用来配合稀疏表求最近公共祖先

weixin_30825581·2023-11-24 17:00

夜未央，花满裳

我自怜惜，声零，音稀疏；几时美景,几时伊人归来?暗自叹惜：夜未央，花满裳，独舞，痴人狂！图片发自App

目兮归·2023-11-24 16:28

Doris索引组织方式、查询与ROLLUP

doris创建的索引是稀疏索引，将一行数据按照排序列的www

MKAJZHAQZKJ·2023-11-24 16:16

Matlab三角剖分插值问题分析

但interp2函数是用在规则点数据集的情况下，比如已知“密度较稀疏”的一些数据点，进行插值，找到“密

book_bbyuan·2023-11-24 15:16

《视觉SLAM十四讲》-- 建图

11建图11.1概述（1）地图的几类用处：定位：导航：机器人在地图中进行路径规划；避障重建交互：人与地图之间的互动（2）几类地图稀疏地图稠密地图语义地图11.2单目稠密重建11.2.1立体视觉（1）稠密重建中

算法导航·2023-11-24 11:44

重学数据结构 --- 分类+稀疏数组

一、数据结构的分类1.数据结构两大类线性结构和非线性结构1)线性结构线性结构是最常见的数据结构，特点是元素间存在一对一的线性关系。线性结构又分两种，一种是顺序存储（称为顺序表），另外一种是链式存储（称为链表）。顺序表中的存储元素的连续的。链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。常见的线性结构有：数组、队列、链表和栈（这里只是讲个大概，具体内容后面的文章会展开阐

老衲呢·2023-11-24 11:33

写作训练 16 观察

有时候我在想，我究竟如何能从稀疏平常的事情中写出不平常。在火车站昂贵的餐厅里，我不得已点了一份鸡汤。我端着我的鸡汤寻找座位，看见四人位只坐了一个人，就礼貌地走过去询问，得到同意之后我坐下。

焰火之尘·2023-11-24 09:47

桂花香

直到从陕西搬来苏州的那一年仲秋，在公司的院子忽闻花香，那香味远远地神神秘秘地飘来，稀稀疏疏、不急不缓，却沁人心脾。不知谁说了一句：哟，桂花开了！就在同时，我喜迁新居的小区也桂花初绽。

南子春秋·2023-11-24 09:00

Gensim

官网基本概念语料Corpus向量Vector稀疏向量SparseVector模型Model安装安装环境Ubuntu18.04Anaconda3-5.3.1!pipinstallgensim!

喝醉酒的小白·2023-11-24 06:25

sklearn中的TfidfTransformer和gensim中的TfidfModel的区别

1、实现方式和输入数据格式：TfidfTransformer是scikit-learn中的一个类，它接受一个词频矩阵（通常是由CountVectorizer生成的稀疏

lantx_SYSU·2023-11-24 06:20

慵懒且正义的春节，我们需要来点负罪感

紧接着就是村村封路，村干部到处敲锣打鼓告知群众闭门不出；城里面更是呈现出前所未有的“荒凉”，路上不仅行人寥寥无几，连通行的车辆也变得稀疏

南山_007·2023-11-24 02:24

机器学习调参指南：提升模型性能的关键步骤

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录文章目录1.理解模型的参数和超参数2.使用网格搜索进行超参数调优3.随机搜索4.贝叶斯优化5.使用交叉验证避免过拟合6.考虑正则化7.调整学习率和其他优化器参数8.实验和记录

诸神缄默不语·2023-11-24 01:51

天猫用户重复购买预测（速通二）

天猫用户重复购买预测（二）模型训练分类相关模型1、逻辑回归分类模型2、K近邻分类模型3、高斯贝叶斯分类模型4、决策树分类模型5、集成学习分类模型模型验证模型验证指标特征优化特征选择技巧1、搜索算法2、特征选择方法模型训练分类相关模型

盖盖的博客·2023-11-24 01:46

用R语言和Stan进行贝叶斯回归推断

贝叶斯回归是一种基于贝叶斯统计推断的回归分析方法。它使用贝叶斯定理来估计模型参数，并提供了关于参数不确定性的后验分布。在本文中，我们将介绍如何使用R语言和Stan软件包进行贝叶斯回归推断。

程序开路·2023-11-24 01:29

“试着先学会爱自己吧”

芬芳馥郁的茉莉，开过花后也渐渐凋谢，黄绿的叶子，稀疏的枝干，拖上我这颗支离破碎的心，在每一个刮风下雨的夜晚，为你祷告。祈求在路上没任何的阻碍，令愉快路程变悲哀图片发自App我是个悲观主义者。我觉得

你也有失望吗·2023-11-23 20:35

【NLP】LLM 中 100K 上下文窗口背后的秘密：所有技巧都集中在一处

加速LLM训练和推理的技术，在训练和推理期间使用高达100K输入标记的大型上下文窗口：ALiBi位置嵌入、稀疏注意力、FlashAttention、多查询注意力、条件计算和80GBA100GPU。

Sonhhxg_柒·2023-11-23 19:48

自然语言处理常用方法和评价指标

使用方法如朴素贝叶斯、支持向量机、神经网络等。信息提取：从文本中提取结构化信息，如命名实体识别（NER）、关系提取。语义分析：理解文本的含义，包括词义消歧、句子相似度计算等。

jieHeEternity·2023-11-23 19:41

论文笔记之Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba

Billion-scaleCommodityEmbeddingforE-commerceRecommendationinAlibaba文中指出淘宝推荐系统面临的三大挑战：规模、稀疏性、冷启动。

小弦弦喵喵喵·2023-11-23 18:46

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