mle

【Luogu P1265】公路修建

LuoguP1265本来一开始我用的Kruskal……但是由于double类型8字节，所以MLE了。很容易发现这是一道最小生成树的题目。
Nanjo·2019-11-29 14:00

P1983 车站分级 思维+拓扑排序

但是重复建边vector会弄的很大，导致MLE(我debu
Zzqf·2019-11-22 23:00

[考试反思]1104csp-s模拟测试100： 终结

真的我以后只要不MLE还是多开一点数组吧不会锅的。而且好好看题好好看数据范围！！！T2乱搞+剪枝，数据水就过了。关键是T3。如果T3打个特别简单的暴力拿40就滚的话就是并列rank1
DeepinC·2019-11-04 21:00

最大似然估计

求解过程：（1）写出似然函数（2）对似然函数进行取对数（3）对参数进行求导（4）解似然方程假设Data：X-N*PΧi~(iid)N（μ，σ2）θ=(μ，σ2)MLE:θMLE=argm
陈奋斗·2019-11-04 07:00

GMM的世界，你不懂？(下篇)

(上篇)，最大似然估计的2种论证），已经说明了如何把最小二乘法OLS，工具变量IV，最大似然估计MLE，如何囊括在MME的旗下，而GMM中的第一阶段就是MME，这样基本就靠MME大统一了OLS，MLE，
史春奇·2019-11-03 20:14

EM算法

MLE的通用步骤：Steps:写出似然函数；对似然函数取对数，并整理；求导数，令导数为0，得到似然方程；解似然方程，得到的参数即为所求；然而有的时候我们会陷入困境，因为似然方程没法求解，比如Mixtures
三鲜豆皮·2019-10-18 17:00

EM算法之不同的推导方法和自己的理解

对于简单的模型，根据极大似然估计的方法可以直接得到解析解；可以在具有隐变量的复杂模型中，用MLE很难直接得到解析解，此时EM算法就发挥作用了。
SpringC·2019-10-07 21:00

概率论的学习笔记

主要推导了一个公式即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。
向阳小木·2019-10-04 22:00

luogu P5471 [NOI2019]弹跳

luogu因为是一个点向矩形区域连边,所以可以二维数据结构优化连边,但是会MLE.关于维护矩形的数据结构还有\(KD-Tree\),所以考虑\(KDT\)优化连边,空间复杂度\(m\sqrtn\),无法通过进一步的
✡smy✡·2019-10-03 22:00

最大似然估计（MLE）、最大后验估计（MAP）和贝叶斯估计

参数估计常见的参数估计类型有：离散型随机变量：二项式分布，多项式分布连续型随机变量：高斯分布他们都可以看作是参数分布，因为他们的函数形式都被一小部分的参数控制，比如正态分布的均值和方差，二项式分布事件发生的概率等。因此，给定一堆观测数据集（假定数据满足独立同分布），我们需要有一个解决方案来确定这些参数值的大小，以便能够利用分布模型来做密度估计，这就是参数估计。首先需要说明的是，这三种方法都是用来参
mch2869253130·2019-09-25 14:26

A*学习笔记

（不是不定终点or起点的K短路：hdu6705）结果还是MLE了，有一个样例过不了。本来就是因为想逃避可持久化堆才来学A*，结果等弄完才发现，题解的关于A*的题解都被hack了.......
草丛怪·2019-09-25 00:00

专业实践技能

(1.0分)A.50～100mLB.100～200mLC.300～500mLD.800～1000mLE
我们村我最帅·2019-09-21 21:05

JSOI2018真题感悟

D1T1潜入行动：大水题，可是本菜鸡手一抖MLE了，GG#include#include#definellintlonglongintusingnamespacestd;constllintmaxn=200005
Zm19900711·2019-09-21 14:00

从今以后的刷题记录

开始时间：2019/9/16Problem错误原因做法提交次数[PA2014]Pakowanie数组开小，n和m大小不同状压DP5[Haoi2016]字符合并MLE+没开longlong区间状压DP4cf600ELomsatgelral
pigzhouyb·2019-09-16 07:12

最大似然法

原文链接：http://txshi-mt.com/2017/06/24/edx-columbia-1-Intro-MLE/最大似然法概率模型是概率分布p(x|θ)的集合。
进阶女学霸·2019-09-10 09:00

CodeForces 689B Mike and Shortcuts spfa最短路

一开始写的不是TLE就是MLE，怎么都想不通哪里有问题，后来看了大佬博客Orzhttp://www.21ic.com/tougao/article/13224.html，猛然发现边加多了。
Cc_Sonia·2019-09-09 17:25

R语言Wald检验 vs 似然比检验

所以MLE只是观察到的比例。Wald置
qq_19600291·2019-09-04 15:30

机器学习系列之极大似然估计（MLE）

核心在统计学中，极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）是用来估计模型参数的一种方法，就是利用已知样本的结果信息，反推出最有可能导致这样结果的模型参数值。一般情况下，我们用θ\thetaθ来表示模型的参数，所以解决问题的本质就是求θ\thetaθ。举例1现在假设有一枚不均匀的硬币，然后我们做了100次实验，一共60次正面，40次反面；我们设θ\thetaθ为硬币朝上的
筱踏云·2019-09-04 11:58

极大似然估计 (MLE) 及 Stata 实现

 作者：郭李鹏Stata连享会：知乎||码云|CSDN 连享会计量方法专题…… MLE简介最大似然估计(MLE)在计量经济学中有广泛的应用。
stata连享会·2019-06-22 19:39

Stata：GMM 简介及实现范例

内生性问题及估计方法专题连享会-内生性专题现场班-2019.11.14-17 1.GMM简介广义矩估计(GeneralizedMethodofMoment,简称GMM)是一种构造估计量的方法，类似于极大似然法(MLE
stata连享会·2019-06-22 19:20

【BZOJ1001】最小割 or 对偶图最短路

然后就MLE了。辣鸡vector敲了个前向星就过了。但是，这个题目可是BZOJ1001！是具有划时代意义的一个题目。我们观察到数据范围是1000，但
ACgay_caoyue·2019-06-12 13:40

GAN生成对抗网络：数学原理

文章目录1.极大似然估计2.相对熵，KL散度3.KL散度与交叉熵的关系4.JS散度5.GAN框架判别器的损失函数生成器的损失函数1.极大似然估计GAN用到了极大似然估计（MLE），因此我们对MLE作简单介绍
随风秀舞·2019-05-31 23:16

HDU 6184 Counting Stars 三元环计数

直接开bitset，然后&一下，飞快的过了样例，交上去，飞快的MLE了。那咋办啊？问大佬去了，大佬直接一句三元环傻逼题，就把我扔走了，，，w(ﾟДﾟ)w留下了自己想。发现那样的子图不就是共用一条边的
AC部警告·2019-05-29 11:54

机器学习： 回归

文章目录Github前言数学基础概率和似然最大似然估计MLE最小二乘法高斯分布中心极限定理与大数定理浅谈回归基本概念线性回归最小二乘法意义下的解析解LASSO回归，岭回归梯度下降算法Logistic回归参数估计与线性回归的关系
Chris_zhangrx·2019-05-28 21:07

机器学习： 回归

文章目录Github前言数学基础概率和似然最大似然估计MLE最小二乘法高斯分布中心极限定理与大数定理浅谈回归基本概念线性回归最小二乘法意义下的解析解LASSO回归，岭回归梯度下降算法Logistic回归参数估计与线性回归的关系
Chris_zhangrx·2019-05-28 21:07

花样丢分集锦

（同样不开O2）（模拟赛正解挂成60）9、正确使用数组你可听说过MLE这种本机编译通过、对拍拍不出来的东西？交题前一定要检查空间！
p_b_p_b·2019-05-06 20:00

歌颂洛谷

听说津津为课程烦恼金明一家住进了新房听说丁丁玩数字游戏火柴棒能搭出新天地听说校门外正在砍树大家一起做靶形数独听说旅行者在赚差价潜伏者正在破译着密码只有无尽的代码知道津津摆脱了学习的烦恼金明开心地走进商店挑选着书桌和电脑总有一种算法能够让你成功拿到分无论是贪心还是动规或者将答案二分思如泉涌掀起波涛又汇成一个新的算法让所有TLE所有MLE
weixin_30604651·2019-04-28 13:00

线性回归中 LSE MLE MAP之间的关系

)=w⊤X{f(X)=w^\topX}f(X)=w⊤X，其中w{w}w为P{P}P维向量，X{X}X为大小为N×P{N\timesP}N×P的矩阵xi{x_i}xi对应的真实值为yi{y_i}yi一、MLE
SoCalledHBY·2019-04-06 20:50

频率学派和贝叶斯学派(含有一些MAP与MLE）

由于贝叶斯学派引入了先验概率，因此可以通过经验把预测结果不断向正确值调整靠近因此：在样本比较少的时候bayes估计很占优势频率学派：事件本身是服从某种分布的，这种分布的参数是固定的，频率即概率，在极限情况下（数据量足够多）的情况下，频率可以近似看做概率，且概率是不变的，事件A在n次独立重复试验中发生的频率趋于极限p，那么此时频率可以看做该事件的概率。贝叶斯学派：我们无法确定这些参数(服从某种分布的
Piggy、、·2019-04-04 13:18

省选の注意事项

(注意卡内存的题要算一下空间不能MLE)，注意不同变量的取值范围，开相应的空间，题中没有给定范围的一些数组
ccosi·2019-04-01 14:43

详解最大似然估计（MLE）、最大后验概率估计（MAP），以及贝叶斯公式的理解

本文原始地址：http://blog.csdn.net/u011508640/article/details/72815981最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE
Candy_GL·2019-03-30 13:47

最大似然估计（MLE）

1、前言MLE：MVU估计量的一种替代形式。在MVU估计量不存在或者存在但无法求解情况下，MLE十分有效。它是居于最大似然原理的估计，是最通用的获取实用估计的一种方法。
GongPF·2019-03-26 21:46

极大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)、贝叶斯估计(BE)

文章目录生成过程与估计过程极大似然估计(MLE)似然函数极大似然估计实际应用最大似然估计与极大似然估计(MLE)常见的概率分布模型直观理解最大后验概率估计(MAP)贝叶斯估计(BE)三者的比较频率派VS
Leon_winter·2019-03-22 23:36

MLE 和 MAP 之间的联系

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai最大似然估计（MLE）和最大后验概率（MAP）都是用于在概率分布或者图模型的设计中估计一些变量的方法。
coderpai·2019-03-09 21:05

机器学习面试必知：MLE最大似然估计与MAP最大后验概率

MLE模型已定，参数未知，MLE的目标就是找出一组参数，使得模型产生出的观测数据的概率最大argmaxup(X;u)arg\\underset{u}{max}\p(X;u)argumaxp(X;u)假设抛十次硬币
Neekity·2019-03-07 15:18

最大似然估计（MLE）的一些公式与定理（python实践）

分享一下我老师大神的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.csdn.net/jiangjunshow单参的情况给定观察集D=(Fi,ei)deflog_likelihood(theta,F,e):   return-.5*np.sum(np.log(2*np.pi*(theta[1]**2+e**2))+(F-thet
阿拉斯加的狗·2019-02-25 15:38

4.机器学习——统计学习三要素与最大似然估计、最大后验概率估计及L1、L2正则化

“最大似然估计”（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）与“最大后验概率估计”（MaximumAPosterioriEstimation,MAP）的历史可谓源远流长，这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础
把子肉爱上热干面·2019-02-14 16:00

POJ 1159（最长公共子序列+滚动数组）

交一发MLE……5000*5000的int数组超内存，只能思考用滚动数组来解决。
Dilly__dally·2019-01-13 14:06

深度强化学习用于对话生成（论文笔记）

一、如何定义一个好的对话尽管SEQ2SEQ模式在对话生成方面取得了成功，但仍出现了两个问题（图1）：通过使用最大似然估计(MLE)目标函数预测给定会话上下文中的下一个对话转角来训练SEQ2SEQ模型。
渣渣宇·2018-12-28 16:03

极大似然估计（MLE）

一、原理极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的一种方法。
Di_Wong·2018-12-27 15:49

极大似然估计（MLE）

一、原理极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，是求估计的一种方法。
Di_Wong·2018-12-27 15:49

最大似然估计的理解(Maximum likelihood estimation）

直观理解先上个wiki里的定义：Instatistics,maximumlikelihoodestimation(MLE)isamethodofestimatingtheparametersofastatisticalmodel
OldBibi·2018-12-26 20:44

概率图学习——Parameter Learning 参数学习

目录LearningBasics最大似然参数估计MaximumLikelihoodParameterEstimation（MLE）BayesianParameterEstimationMAPParameterEstimation
strongman1995·2018-12-23 12:30

极大似然估计（MLE）

上一篇文章我们已经了解了似然函数是什么，但怎么去把里面的θθθ给求出来是个更加关键的问题。这篇我们将来探讨下这个问题。还是先举一个例子，假设有一个造币厂生产某种硬币，现在我们拿到了一枚这种硬币，想试试这硬币是不是均匀的。即想知道抛这枚硬币，正反面出现的概率（记为θθθ）各是多少？这是一个统计问题，回想一下，解决统计问题需要什么？数据！于是我们拿这枚硬币抛了10次，得到的数据x0x_0x0是：反正正
_寒潭雁影·2018-12-18 22:01

01 EM算法 - 大纲 - 最大似然估计(MLE)、贝叶斯算法估计、最大后验概率估计(MAP)

1、最大似然估计在求解线性模型的过程中，我们用到了最大似然估计(MLE)的思想。EM算法达到的目的和最大似然估计是一样的，只不过EM算法可以帮助我们去计算一些隐藏变量的参数。
白尔摩斯·2018-12-12 19:45

20181211LVM管理

>Filesystem---->mount逻辑卷LVM---->Filesystem---->mountPE:Physicalextent物理扩展4M（默认）8M16M32M64M创建VG时指定-s8MLE
橙风破浪go·2018-12-11 21:03

【CYH-02】NOIp考砸后虐题赛:成绩：题解

其实空间都不需要那么大，我来提交界面一看一堆MLE的，于是还是良心的放开了时限。这么简单，就不做解释了。下面放出几种代码。
ShineEternal·2018-12-09 15:58

EM算法

这时候我们可以利用极大似然法（MLE），分别通过这50个男生和50个女生的样本来估计这两个正太分布的参数。但是现在，我们让这50个男生50个女生混在一起，当你
FSilverBullet·2018-12-08 15:41

最大似然估计(MLE)，最大后验概率估计（MAP），贝叶斯估计入门讲解

本文将入门讲解3个最基本的方法：最大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation，简称MLE)，最大后验概率估计（MaximumaPosterioriestimation，简称MAP
lsldd·2018-11-25 16:04

主席树入门详解+题目推荐

我们先来想想暴力怎么做，暴力存储第i个状态下每个数的值，显然这样做不是TLE就是MLE，我们不妨管这种状态叫做TM双LE。如果没有这
子谦。·2018-11-06 16:00
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他