mle

语言模型 N-gram 与其平滑方法推导

-1个word，所以可以表达为\[\begin{aligned}P\left(w_i|w_{i-n+1}^{i-1}\right)&=P(w_i|w_{i-n+1}\cdotsw_{i-1})\\\{MLE
10382·2020-06-14 22:00

FreeAnchor：抛弃单一的IoU匹配，更自由的anchor匹配方法 | NIPS 2019

论文抛弃以往根据IoU硬性指定anchor和GT匹配关系的方法，提出FreeAnchor方法来进行更自由的匹配，该方法将目标检测的训练定义为最大似然估计(MLE)过程，端到端地同时学习目标分类、目标检测以及匹配关系
VincentLee·2020-06-06 07:42

贝叶斯分类器（2）极大似然估计、MLE与MAP

根据上一篇贝叶斯分类器（1）贝叶斯决策论概述、贝叶斯和频率、概率和似然，我们对贝叶斯分类器所要解决的问题、问题的求解方法做了概述，将贝叶斯分类问题转化成了求解的问题，并提出了第一个求解方法：极大似然估计，也对似然的概念做了一定的理解，在本篇中，我们来介绍极大似然估计的原理、使用方法及其与最大后验估计MAP的区别。1极大似然估计1.1极大似然估计的步骤我们已经知道，似然即参数的似然，表示给定样本下，
蛋仔鱼丸·2020-05-15 17:43

FreeAnchor：抛弃单一的IoU匹配，更自由的anchor匹配方法 | NIPS 2019

论文抛弃以往根据IoU硬性指定anchor和GT匹配关系的方法，提出FreeAnchor方法来进行更自由的匹配，该方法将目标检测的训练定义为最大似然估计(MLE)过程，端到端地同时学习目标分类、目标检测以及匹配关系
晓飞的算法工程笔记·2020-05-11 14:00

机器算法第一次作业

—数据请理——特征工程——数据建模机器学习的方法：线性回归、EM算法、GMM与图像、图像的卷积、去均值ICA分离、带噪声的信号分离、SVM：高斯核函数的影响RBF、Crawler爬取数据、HMM分词：MLE
zlkang·2020-04-08 18:00

DALS018-统计模型1-二项分布与泊松分布，MLE

title:DALS018-统计模型1-二项分布与泊松分布，MLEdate:2019-08-1812:0:00type:"tags"tags:统计模型MLE二项分布categories:DataAnalysisforthelifesciences
backup备份·2020-04-08 10:42

最大似然估计与最大后验估计

MLEVSMAP最大似然函数（MLE）和最大后验概率估计（MAP）是两种完全不同的估计方法，最大似然函数属于频率派统计（认为存在唯一真值θ），最大后验估计属于贝叶斯统计（认为θ是一个随机变量，符合一定的概率分布
renyuzhuo·2020-04-06 19:58

[洛谷P3919][题解]可持久化数组&&主席树讲解

MLE等着你先丢一张图：看起来很毒瘤对不对，其实我们只要一步步来拆分就好啦~首先，这是一棵正常的线段树：
Konnyaku_ajh·2020-04-04 14:00

最大似然估计与最大后验估计

MLEVSMAP最大似然函数（MLE）和最大后验概率估计（MAP）是两种完全不同的估计方法，最大似然函数属于频率派统计（认为存在唯一真值θ），最大后验估计属于贝叶斯统计（认为θ是一个随机变量，符合一定的概率分布
renyuzhuo·2020-04-04 08:00

机器学习概述

—数据请理——特征工程——数据建模机器学习的方法：线性回归、EM算法、GMM与图像、图像的卷积、去均值ICA分离、带噪声的信号分离、SVM：高斯核函数的影响RBF、Crawler爬取数据、HMM分词：MLE
M.R.J·2020-04-03 19:00

逻辑回归-二分类问题

解释变量和预测变量可以为分类变量或者连续变量（线性回归中预测变量一定是连续变量）MLE(ma
FLL_SEA·2020-03-25 08:20

机器学习算法之EM算法

例子：现在随机抽取100个人的身高；其中男生身高服从N1的正态分布，女生服从N2的正态分布；如果我们很明确知道我抽到的是100个男生身高（或者女生），那么我可以利用MLE极大似然估计估计出其分布参数；但是随机给一个身高
冰鋒·2020-03-17 03:59

2018年同等学力申硕临床医学每天一练123

A、安乃近2mlB、肝素10UC、5%碳酸氢钠液200mlD、10%葡萄糖酸钙10mlE、6-氨基己酸3g3、输血可传播以下哪种疾病（）。
学苑教育·2020-03-16 08:52

LDA 与PLSA

lda先验为0的时候就是plsa,lda只不过是plsa加了dirichlet先验，一个是MLE,一个是bayesian。数据量很多时，bayesian趋向于mle。而PLSA并行比LDA简单许多。
chaaffff·2020-03-11 20:15

2020-03-02 powerbuilder单窗口应用程序实例（一）

一个菜单，界面如下：窗口1.png菜单视图.png二、菜单事件脚本1、菜单new的click事件代码如下：file_name="未命名"w_sdi.title="正在编辑_"+file_namew_sdi.mle
余生还长你别慌·2020-03-11 18:22

学习笔记-拉普拉斯先验与L1正则化和高斯先验与L2正则化

拉普拉斯先验与L1正则化拉普拉斯分布拉普拉斯先验假设数据服从拉普拉斯分布，即参数遵循拉普拉斯分布2.1将式（1.1）中的替换为2.2取log2.3设2.4令从这里我们可以看出拉普拉斯先验等同于常数+L1正则化，即MLE
Pluto_wl·2020-03-07 21:31

week25 信息基础II备考

expectationmaximizationalgorithmMLE：maximumlikelihoodestimation最大似然估计利用已知的样本估计出最有可能导致这种样本分布的参数即模型已知参数未知mle
胖亲胖亲胖亲·2020-03-02 02:17

P3740 [HAOI2014]贴海报

Miku----------------------------这道题比想象的要水，虽然说标签有个离散化，但是事实上根本不用但是这道题的空间范围很苛刻，倘若写记录每个点的左右子节点的线段树写法的话，可能会MLE
Simex·2020-02-25 19:00

ybt1224 最大子矩阵（一个做了4遍的励志故事）

输入的第一行给出N(019’)#include#include#include#includeusingnamespacestd;intn,ans=0,f[105][105][105][105];//四维数组，MLE
Wild_Donkey·2020-02-18 20:00

JC2 递推，递归与分治

注意递归的结束，否则MLE或TLE后果自负。那么，
-墨宇-·2020-02-14 00:00

动态规划（二）

初值：转移方程：目标：ps：注意需要使用滚动数组防止MLE，加入剪枝（如果目前状态方案数为0则不转移）防止TLE，加入清空滚动数组的操作防止WA。
云中翻月·2020-02-12 13:42

不是海誓山盟，是那枚MLE，让我决定和他爱一辈子！

没有太多的轰轰烈烈、没有太多的惊天动地，有的只是流水一般绵延不断的感觉；没有海誓山盟、没有花前月下，有的只是你为我戴上一枚MLE超级婚戒；并说了句“嫁给我吧”！
BLUEBOX钻戒定制中心·2020-02-12 10:04

洛谷P1855 榨取kkksc03

二维背包，加一个维度就好，这个时候就体现出来一维数组做背包多重要了，三维数组什么的，绝对要mle#include#include#include#include#includeusingnamespacestd
Vetsama·2020-02-09 19:00

G++与C++的一些坑点。。。

字典树模板题交G++，MLE到怀疑人生，今天和一个dalao讨论，dalao说C++可以过。。一交++过。。。所以的写法都过了。。。。
40f3f7fb0434·2020-02-09 00:50

Palindrome

in：5Ab3bdout：2解释如：dAb3bAd做法：将给出的字符串反向存一遍，然后找最长公共子序列，用原长减去该长度就是需要添加的字符数由于长度n为[3，5000]；开5000的二维数组会mle，所以我们用滚动数组
remarkableboy·2020-02-06 20:00

洛谷P3796

不然会mle！血的教训，找了半天原因，结果是初始化放进函数忘记调用了_''）1#include2usingnamespacestd;34constintmaxn
tle选手的成长之路·2020-02-05 00:00

C++-POJ1015-Jury Compromise

Java实现会MLE那我也没办法了1//辩方总分和控方总分之差简称为“辩控差”2//辩方总分和控方总分之和简称为“辩控和”3//现用f(j,k)表示，取j个候选人，使其辩控差为k的所有方案中，辩控和最大的那个方案
Jason-Cow·2020-02-03 20:00

机器学习基础·参数估计

摘要极大似然估计(MLE)，贝叶斯估计(BE)，最大后验估计(MAP)，共轭先验正文问题描述假设观测数据是由生成的，现在需要估计参数。
jiangweijie1981·2020-02-02 21:04

「luogu3402」【模板】可持久化并查集

至于路径压缩，ta好像会因为某些原因而MLE和TLE其实我也没试过那么我们在合并的时候就只需要借助主席树完成单点查询和修改就好了。注意一个地方值得注意，就是在修改时
Sangber·2020-02-01 21:00

Tarjan缩点

T1MLE，T2没写，T3RE+WA+TLET1dp写挂了，肝了2小时，以为自己写出来了，结果还是错了，而且还MLE了。所以洛谷测的20分，但是lemon上0分。
P-Y-Y·2020-01-31 18:00

CF1293A - ConneR and the A.R.C. Markland-N 题解

显然\(O(tn)\)的暴力做法无法通过此题,因为\(t\)和\(n\)已经分别达到了\(10^3\)和\(10^9\)的级别,纵使CF的评测机跑得飞快也无法AC.然后就有了一个桶排的思想,但是显然会MLE
xhw_233·2020-01-28 20:00

机器学习基础系列--先验概率 后验概率 似然函数 最大似然估计(MLE) 最大后验概率(MAE) 以及贝叶斯公式的理解

目录机器学习基础1.概率和统计2.先验概率（由历史求因）3.后验概率（知果求因）4.似然函数（由因求果）5.有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE)-贝叶斯公式总结
zhoubin_dlut·2020-01-08 22:00

可持久化数组

每次修改暴力复制并修改，每次查询暴力扫描，时间复杂度是\(O(m*n)\)的，但这显然是不行的.这个时候其实很容易想到线段树，但线段树维护的是当前状态而无法维护历史状态，一种暴力的想法是开\(m\)棵线段树，但这样\(MLE
Sweetness·2020-01-08 16:00

将tensorflow.Variable中的某些元素取出组成一个新的矩阵示例

在神经网络计算过程中，经常会遇到需要将矩阵中的某些元素取出并且单独进行计算的步骤（例如MLE，Attention等操作）。那么在tensorflow的Variable类型中如何做到这一点呢？
耳东鹿其·2020-01-04 09:28

sicily_1151 魔板

题目见sicily_1150简单魔板仅仅是最大步数可以超过10.思路直接剪枝bfs，然而很不幸地楼主一直MLE……使用康托展开公式来检查一个节点是否已经遍历过。
我什么都不知道呀·2020-01-02 17:01

如何快速理解极大似然估计

极大似然估计，英文名称为MaximumLikelihoodMethod，简称MLE。在统计中应用很广。这个方法的思想最早由高斯提出来，后来由菲舍加以推广并命名。极大似然估计主要是在讲一件什么事情呢？
晓满未满·2019-12-31 06:24

一文读懂最大似然估计(附R代码)

【嵌牛正文】：为什么要使用最大似然估计(MLE)？假设我们想预测活动门票的销售情况。数据的直方图和密度如下。你将如何为这个变量建模？该变量不是正
羽_71ba·2019-12-29 21:20

最大似然估计和最小二乘法

先看看百度的解释：最大似然估计(maximumlikelihoodestimation,MLE)一种重要而普遍的求估计量的方法。
theodore的技术提升之路·2019-12-26 06:50

最大似然估计(MLE)VS最大后验估计（MAP）

概念介绍1.最大似然估计（MLE，MaximumLikelihoodEstimation）：模型(x)已定,参数y未知2.最大后验概率（MAP，Maximumaposterioriestimation）
小小orange·2019-12-25 09:20

MLE最大似然估计与MAP最大后验估计

1频率和贝叶斯两大学派的争论频率学派和贝叶斯学派对世界的认知有本质不同：频率学派认为世界是确定的，有一个本体，这个本体的真值是不变的，我们的目标就是要找到这个真值或真值所在的范围；而贝叶斯学派认为世界是不确定的，人们对世界先有一个预判，而后通过观测数据对这个预判做调整，我们的目标是要找到最优的描述这个世界的概率分布。在对事物建模时，用θ表示模型的参数，请注意，机器学习解决问题的本质就是求参数θ。(
高永峰_GYF·2019-12-22 14:17

最大似然估计 （MLE） 最大后验概率（MAP）

http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5058065.htmlhttp://m.blog.csdn.net/SmellyKitty/article/details/49130173先验概率：主观上的经验估计似然函数：给定输出x时，关于参数θ的似然函数L(θ|x)（在数值上）等于给定参数θ后变量X=x的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ).一般似然函数的值越大表
Kathy_66·2019-12-22 06:45

WC集训DAY2笔记 组合计数 part.1

，WC集训完可以愉快地vanyousee了（呜呜呜UPD2：由于我在弱校，是高中rk1（黄神MLE了...），苟进了NOIWC写笔记
lcyfrog·2019-12-20 17:00

纲

不等式组合数与信息熵概率论与贝叶斯先验古典概型贝叶斯公式先验分布/后验分布/共轭分布常见概率分布泊松分布和指数分布协方差(矩阵)和相关系数独立和不相关大数定律和中心极限定理的实践意义深刻理解最大似然估计MLE
机器智能·2019-12-19 08:04

概率派VS贝叶斯派

机器学习中的MLE和MAP两大学派的争论：频率学派-Frequentist-MaximumLikelihoodEstimation(MLE，最大似然估计)：频率学派认为世界是确定的，有一个本体，这个本体的真值是不变的
末日搭车指南·2019-12-18 01:00

【No3】极大似然估计（MLE）

概念：已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择小概率样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。定义：设总体分布为f(x,θ），x1,x2,x3,x4...xn为该总体采用得到的样本。因为x1,x2...xn独立分布，于是
白熊S·2019-12-17 09:02

[洛谷P1169][题解][ZJOI2007]午餐

显然的DP，讲几个重要的地方1.贪心：让吃饭时间长的先排队（证明从略）2.状态：f[i][j][k]代表前i个人，一号时间j，二号时间k显然MLE所以压缩成f[i][j]代表前i个人，一号时间j，用前缀和维护时间
Konnyaku_ajh·2019-12-14 20:00

EM算法

（离散的随机变量）(x,z):完全数据为什么用EM算法：因为在高维的高斯分布问题上，用MLE得不到解析解，首先log里面
Vophan·2019-12-12 20:57

MLE：快餐时代，何为真爱

一句“我爱你”，是否是从你的脑海迸发，涌入你内心后才说出口的？一句“我会照顾你一辈子”，你是否想过和另一半过柴米油盐的平凡日子？▼从恋爱到步入婚姻殿堂，小到只要拿着户口本去领结婚证这么简单，大到两个家庭和个人生、心态的巨大跨越。从懵懂时分到愈发成熟，你眼中的爱情到底是什么？是传说中的结婚必备两大件房子和车子，还是你和对方誓死都要在一起的决心？牵手不代表能坚守，如果没有坚持，爱情还能走多远？▼快餐时
MLE超级婚戒·2019-12-06 12:33

最大似然估计（MLE）

前言：学习《统计学习方法》，到了实现朴素贝叶斯分类器的时候了。网上博客资料稂莠不齐，介绍「最大似然估计」的时候喜欢和「贝叶斯公式」纠缠在一起，在我看来，完全没有必要。为什么要引进「最大似然估计」举个例子，「投硬币」（假设硬币可以不均匀）。投五次硬币，出现正正反反反的概率是多少（硬币均匀）？投了五次硬币，请问当出现正面的概率是多少时，出现正正反反反的概率最大（硬币不均匀）？为了解决类似已知数据反推最
madao756·2019-12-01 05:15

2018年8月10日

今天相当于又复习了一遍MAP和MLE的区别，以及正则化、频率主义vs贝叶斯学派，联合概率分布和条件概率分布的区别之类的←这些概念其实都是互通的，要牢牢记住。下午则
真昼之月·2019-11-30 09:18
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