expectation

Expectation（生成树计数）

题目描述Youaregivenanundirectedgraphconsistingofnverticeswithmweightededges.WedefinetheweightofaspanningtreeasthebitwiseANDofalledges’weightinspanningtree.Nowselectaspanningtreerandomly,youshouldcalculate
eazo·2020-09-15 03:10

Expectation

ExpectationTimeLimit:10000/5000MS(Java/Others)MemoryLimit:524288/524288K(Java/Others)ProblemDescriptionYouaregivenanundirectedgraphconsistingofnnnverticeswithmmmweightededges.Wedefinetheweightofaspann
Snow_in_winter·2020-09-15 03:34

EM 算法理解

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximization）。
clvsit·2020-09-14 17:54

EasyMock "m machers expected, n recorded" problem

在使用EasyMock时，如果在你的expectation中提供的参数中，有一个是使用了IArgumentMacher提供的，则所有的参数都要使用IArgumentMacher。
BalonFan·2020-09-13 15:55

HTTP 417 错误 – 预期结果失败 (Expectation failed)

介绍您的Web服务器认为，客户端（如您的浏览器或我们的CheckUpDown机器人）发送的HTTP数据流含有一个无法满足的“预期”请求。该预期请求是相当一般化的，即在HTTP协议中只有松散的定义。它可以指定一个以上的预期值，不同的Web服务器可能对各个预期值可出不同的解释。HTTP循环中的417错误任何客户端(例如您的浏览器或我们的CheckUpDown机器人)，都需要通过以下循环：从您站点的IP
秀HAPPY·2020-09-13 02:12

The request failed with HTTP status 417: Expectation failed.

前两天在服务器前端加上一个代理（传说中的CDN用以提高访问速度），出现了一个奇怪的错误，在调用这个服务器上的webservice方法时返回错误:TherequestfailedwithHTTPstatus417:Expectationfailed.于是google了一下，但没发现这个问题的解决方法。郁闷中，没有改过代码啊，一定是加上代理的问题。于是就上国外的网站找了找，果然有遇到这种问题的，解决方
landywa·2020-09-13 00:40

EM算法及例题详解

一、简介EM（Expectation-Maximum）算法也称期望最大化算法，曾入选“数据挖掘十大算法”中，可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。
watermelon12138·2020-09-12 07:15

EM（Expectation-Maximization）算法的浅显理解

EM算法在统计计算中，最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于（存在）无法观测的隐藏变量(LatentVariable)。E步；估计隐含变量M步：估计其他参数交替迭代以上两步，将似然函数的极值推向最大。以下两篇博客写的比较好：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936
杨良全·2020-09-10 18:52

AI时代之语音

说的通俗点，我们既定开发一个只在卧室安静环境使用的简单语音，认为这是爽点，但等我们半年后开发出来了，发现拜小爱音箱和天猫音箱所赐，用户对语音的expectation已经高高在上了。
李珂闲谈·2020-08-24 23:56

你真的了解EM算法吗？

最大期望算法（Expectation-maximizationalgorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。
Paulmark·2020-08-24 15:08

2.12 级联mock

对于一个mock对象:Expectation中进行了record，则会返回record的result；如果没有record，JMockit会自动创建一个返回被注解@Injectable的子对象publicclassDependency
孙兴斌·2020-08-24 01:29

EM(Expectation Maximization) 算法推导（二）

EM算法公式推导最近一直在B站上看一个UP主的机器学习白板推导，感觉很有益处，因为之前看过的各种博客似乎都一直强调对EM算法的感性认识，缺少了很多的推导过程。我想，要完全理性地了解这个算法，还是要一步一步地通过推导。主要参考资料：白板推导视频公式导出：ELBO+KLdivergence在上一讲EM算法公式推导（一）我们说到了EM算法有θ\thetaθ的迭代公式θ(t+1)=arg max⁡θ∫zl
Code_Tookie·2020-08-23 23:13

EM(Expectation Maximization) 算法推导（一）

EM算法公式推导最近一直在B站上看一个UP主的机器学习白板推导，感觉很有益处，因为之前看过的各种博客似乎都一直强调对EM算法的感性认识，缺少了很多的推导过程。我想，要完全理性地了解这个算法，还是要一步一步地通过推导。主要参考资料：白板推导视频以下所有推导公式都是latex手打。参数估计与EM算法EM算法解决的其实是一个参数估计的问题。在普通的参数估计中我们要做的其实是θ=arg max⁡P(X∣θ
Code_Tookie·2020-08-23 23:12

EM算法推导

EM算法全称为Expectation-Maximization，是一种求解模型参数的统计学方法。
Allen__MB·2020-08-22 23:47

EM算法_斯坦福CS229_学习笔记

PartVIIEM算法（Expectation-MaximizationAlgorithm）翻过学习理论的篇章，这一讲关注于非监督算法。
OliverLee456·2020-08-22 12:51

Android Http status code

intSC_BAD_GATEWAY=502;intSC_BAD_REQUEST=400;intSC_CONFLICT=409;intSC_CONTINUE=100;intSC_CREATED=201;intSC_EXPECTATION_FAILED
小哥xiaog·2020-08-20 23:17

统计学习方法读书笔记第九章：EM算法及其推广

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expectation）；M步，求极大（maximizat
LYPG·2020-08-17 16:29

第四周：卷积神经网络 part3

第四周：卷积神经网络part3第一部分代码练习完善HybridSN高光谱分类网络SENet实现第二部分视频学习视频学习——《Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentation
陳半仙·2020-08-15 15:00

视频学习——《Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation》（《语义分割中的自注意力机制和低秩重建》）

视频学习——《Expectation-MaximizationAttentionNetworksforSemanticSegmentation》（《语义分割中的自注意力机制和低秩重建》）原文详细讲解，见
陳半仙·2020-08-15 10:00

2020杭电多校第六场Expectation

Expectation题目传送门Expectation题目大意给你一个无向图，有n个点，m条边，每个边的边权为wiw_iwi，定义树的权为树的所有边的边权的按位与。
Kurihada·2020-08-13 23:50

【HDU6037】Expectation Division（动态规划，搜索）

【HDU6037】ExpectationDivision（动态规划，搜索）题面Vjudge你有一个数\(n\)，\(n\le10^{24}\)，为了方便会告诉你\(n\)分解之后有\(m\)个不同的质因子，并且把这些质因子给你。你每次可以把\(n\)变成一个它的约数，求变成\(1\)的期望步数。题解首先暴力的转移是：\[f[n]=1+\frac{1}{\sigma(n)}\sum_{d|n}f[d
RabinRow·2020-08-13 20:40

HDU6037 Expectation Division 期望、高维前缀和

传送门设\(f_x\)表示答案，那么\(f_x=\frac{\sum\limits_{d\midx}f_d}{\sigma_0(x)}+1=\frac{\sigma_0(x)+\sum\limits_{d\midx,d\neqx}f_d}{\sigma_0(x)-1}\)不难发现\(f_x\)只和\(x\)每个质因子出现次数构成的可重集合相关，所以考虑将所有质因子出现次数相同的放在一起考虑，经过搜
weixin_30478923·2020-08-13 20:40

ZOJ 3868 GCD Expectation 和 BC39 HDU 5212 Code

这两道题目的类型感觉是一样的都是利用了容斥的思想从后往前推然后去重。HDU5212题意：给n个数求出每个数与这n个数分别F(i)的和，F(i)=gcd(a[i],a[j])*(gcd(a[i],a[j])-1).可以这样考虑ai与aj互质的时候F()的值是等于0没必要计算。只要计算以i为gcd的所有的数对的个数就好了（1#include#include#include#include#includ
Element-YoNg·2020-08-13 20:13

2020杭电多校第六场 Expectation（期望，基尔霍夫矩阵）

ProblemDescriptionYouaregivenanundirectedgraphconsistingofnverticeswithmweightededges.WedefinetheweightofaspanningtreeasthebitwiseANDofalledges’weightinspanningtree.Nowselectaspanningtreerandomly,yous
tomjobs·2020-08-13 19:18

2020杭电HDU-6836多校第六场Expectation（矩阵树及其注意事项）

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6836博客园食用链接：https://www.cnblogs.com/lonely-wind-/p/13449312.htmlYouaregivenanundirectedgraphconsistingofnverticeswithmweightededges.Wedefinetheweightofas
lonely_wind_·2020-08-13 18:58

Algorithm之EM：Expectation Maximization简介、代码实现

Algorithm之EM：ExpectationMaximization简介、代码实现目录EM期望极大算法简介ExpectationMaximization期望极大算法案例实现EM期望极大算法简介EM算法是Dempster,Laind,Rubin于1977年提出的求参数极大似然估计的一种方法，它可以从非完整数据集中对参数进行MLE估计，是一种非常简单实用的学习算法。这种方法可以广泛地应用于处理缺损
一个处女座的程序猿·2020-08-13 17:02

期望(Expectation)

Inprobabilitytheory,theexpectedvalueofarandomvariable,intuitively,isthelong-runaveragevalueofrepetitionsoftheexperimentitrepresents.期望值像是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态平均的结果，便基本上等同“期望值”所期望的数。如果X是在概率空间（Ω,F,P）
guojunxiu·2020-08-13 14:00

2020杭电多校6 Expectation

Expectation题意：给一个n个点m条边的无向图，定义生成树的权值为树上所有边权的与和，问随机选择一个生成树的权值的期望是多少做法：matrix-tree+边权的二进制枚举点击查看代码块#include
wsl_lld·2020-08-13 11:00

hdu6836 Expectation（矩阵树定理，高斯消元）

题意：给定n个点m条边的无向图，随机取出一棵生成树。定义生成树的权值为生成树边权的位与&。问取出的生成树权值期望。数据范围：nusingnamespacestd;#defineintlonglong#definelllonglongtypedefpairPI;constintmaxm=1e5+5;constintmod=998244353;structNode{inta,b,c;}e[maxm];
这有点难啊·2020-08-13 11:50

HDU 6836 Expectation (生成树计数+按位计算期望)

题意：给出一张无向图，求随机选择一个生成树的权值的期望。权值为mst的边权按位与后的结果。题解：生成树计数+按位计算期望总的生成树数量直接根据矩阵树定理求一下。由于权值是按位与之后的结果，也就是说只有这颗mst所有权值的第i位都为1时才会有贡献，那我们单独考虑每一位的贡献。遍历所有位，对于该位上为1的边连起来，然后跑生成树计数，该位的贡献就是2i*数量。#define_CRT_SECURE_NO_
gongyuandaye·2020-08-13 10:20

hdu6836 Expectation 2020杭电hdu多校第6场

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6836与运算显然按位考虑，每次把当前枚举位i为1的边全部拿出来，那么这一位的总贡献就是2^i*生成树数量，生成树数量可以用矩阵树定理算出来。最后把每一位的贡献加起来，除以所有边算出来的生成树数量。#includeusingnamespacestd;constintmod=998244353;longlonga[3
二分抄代码·2020-08-13 10:59

HDU 6836 Expectation（期望，矩阵树定理）

1010Expectation（期望，矩阵树定理）传送门题目大意  给一个无向连通图，任意从图中取出一个生成树（该图的所有生成树等概率被取到），求该生成树每条边权进行位运算AND后的期望值。
NeverMakeIt·2020-08-13 10:24

2020 HDU 多校第六场 1010 Expectation 【期望 、矩阵树定理】

题意：首先定义了一棵生成树的重量：这棵树所有边的按位与（AND）给出一个无向连通图，随机挑选一个生成树，问这个生成树的重量的期望是多少。题解：做法：数学期望的性质：E(X+Y)=E(X)+E(Y)E(X+Y)=E(X)+E(Y)E(X+Y)=E(X)+E(Y)本题中给出的生成树的重量的定义：所有边的边权的按位与，我们可以拆开，按位来考虑。利用数学期望的性质，可以得到下面的式子：E(ans)=E(x
黑丝太白·2020-08-13 10:41

HDU 6836 Expectation（矩阵生成树 + 期望）

Expectation思路题目要求每个生成树边权&\&&的期望值，假设当前这颗生成树对二进制数的第iii位有贡献，则这个位上的构成生成树的边权值一定是111，所以我们可以跑313131位二进制数的，矩阵树
life丶happy·2020-08-11 00:40

EM (Expectation–Maximization) Algorithm 思路分析及推导

往期文章链接目录文章目录往期文章链接目录Jensen’sinequalityOverviewofExpectation–Maximization(EM)algorithmIntuition:WhyweneedEMalgorithmCompleteCasev.s.IncompleteCaseEMAlgorithmDerivation(Using*MLE*)summaryCoordinateAscen
Jay_Tang·2020-08-09 18:38

HDU多校6 - 6836 Expectation(矩阵树定理+高斯消元求行列式)

题目链接：点击查看题目大意：给出一张由n个点和m条边组成的无向图，对于任意一个生成树，其权值为n-1条边的边权进行二进制的and运算，现在需要在图中任意选择一个生成树，问期望权值是多少题目分析：需要对题意进行转换，根据期望的公式E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y)，又因为and运算对于每一位都是相互独立的，所以拆位然后单独讨论首先求出来sum为原图中有多少个生成树，对于二进制的每一位i来说，令
Frozen_Guardian·2020-08-09 11:28

2020杭电多校训练（第五、六场）

Tetrahedron1009.Paperfolding1003.Boring-Game1012.Set11007.Tree第六场1006.A-Very-Easy-Graph-Problem1010.Expectation1005
MorphLing_·2020-08-09 06:50

机器学习—EM算法—期望极大算法(Expectation Maximization)

一、EM算法简介1、EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法，是一种迭代算法。EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法，既然我们无法直接求出模型分布参数，那么我们可以先猜想隐含数据（EM算法的E步），接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然，求解我们的模型参数（EM算法的M步)。由于我们之前的隐藏数据是猜测的，所以此时得到的模型参数一般还不是我们想要的结果。不过没关系，
等不到烟火清凉·2020-08-09 02:41

【机器学习基础】EM算法

最大期望算法（Expectation-maximizationalgorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。
codedrinker·2020-08-08 11:19

ZOJ 3868 GCD Expectation (容斥＋莫比乌斯反演)

GCDExpectationTimeLimit:4SecondsMemoryLimit:262144KBEdwardhasasetofnintegers{a1,a2,...,an}.Herandomlypicksanonemptysubset{x1,x2,…,xm}(eachnonemptysubsethasequalprobabilitytobepicked),andwouldliketokno
_TCgogogo_·2020-08-07 12:38

数理统计--随机变量的数字特征（期望、方差、协方差）

1.期望随机变量X的期望（expectation）或均值EX是它的全部平均值，也是分布律或密度函数的中心位置。因此，也称期望为位置参数（locationparameter）。
陈蓦·2020-08-05 03:14

李航《统计学习方法》笔记

每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)，M步，求极大值(maximization)，直至收敛为止。十、隐马尔可夫模型(HM
yz1780041410·2020-08-04 09:00

Competitive Collaboration:Joint Learning of Depth, Motion, Optical Flow and Motion Segmentation

并引入CompetitiveCollaboration解决网络之间的协调问题，其工作原理与expectation-maximization相似，既可以解释静态或运动区域相应
skycrygg·2020-08-03 03:27

One Expectation Per Test(zz)

jupitermoonbeam.blogspot.com/2007/05/dont-expect-too-much.htmlAndhttp://www.daveastels.com/articles/2006/08/26/one-expectation-per-example-a-remake-of-one-assertion-per-testDon'tExpectto
eagle_sky·2020-08-01 12:22

The Great Expectation

题目撰写：神楽作者：翰钦GreatExpectations(ANortonCriticalEdition),oneofthemostimportantandmatureworksinthelatephaseofDickens’screation,tellsusastoryofalittleboycalledPipwhoexperiencedfirstdeteriorationfromaninnoc
续事创意写作工作室·2020-07-29 21:17

System Design [youtube搬运] Instagram 笔记

v=QmX2NPkJTKg面试的时候最好问面试人他有什么对系统的功能有什么expectation。
lauraliu123·2020-07-29 10:58

【机器学习】--EM算法从初识到应用

EM算法是期望极大(ExpectationMaximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization
L先生AI课堂·2020-07-27 16:15

Model-Agnostic Methods - Partial Dependence Plot (PDP)&Individual Conditional Expectation (ICE)

一、作为模型代理方法的第一节，先介绍模型代理方法的思路从world捕捉data，用data训练模型，再用可解释性方法来对模型的结果给出解释。把模型训练和模型解释分开，使得训练模型不再局限在拥有内在可解释性的模型范围内。二、下面介绍第一种PartialDependencePlot(PDP)，部分依赖图形。描述的是单个或两个feature对模型outcome的边际影响。Thepartialfuncti
Walter_Silva·2020-07-15 17:23

EM算法推导详解

文章目录一、算法简介二、EM算法推导参考：一、算法简介最大期望算法（Expectation-Maximizationalgorithm,EM），或Dempster-Laird-Rubin算法，是一类通过迭代进行极大似然估计
邱之涵0·2020-07-15 16:23

Android中Intent组件详解

Intent本身是定义为一个类别(Class)，一个Intent对象表达一个目的(Goal)或期望(Expectation)，叙述其所期望的服务或动作、与动作有关的数据等。
Snail·2020-07-15 13:55
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