mle 第8页

cf888G Xor-MST 异或最小生成树

ai≤230Solution不妨从高到低贪心，我们把最高位按01分开两半分治，跨越两半的就在trie上贪心，这样做是O(nlog⁡2n)O(n\log^2n)O(nlog2n)的一开始分治结束条件漏了MLE

olahiuj·2020-08-01 12:22

EM和PCA和LDA和Ensemble Learning

EM琴生不等式JensenInequality参考下图黑洞传送门MLE最大似然估计一个数据集出现了，我们就最大化这个数据集的似然概率。数据集中每个点都是独立出现的，因此可以概率连乘。

大宝贝儿的波妞·2020-08-01 10:20

监督学习

文章目录1.监督学习特点2、线性模型2.1线性回归2.2逻辑回归3.支持向量机SVM3.1最优间隔分类器3.2核函数4.贝叶斯分类器4.1极大似然估计MLE4.2朴素贝叶斯分类器5.集成学习5.1装袋算法

分别，是为了更好的相遇。·2020-08-01 09:43

hdu5412--CRB and Queries（整体二分）

题目链接：点击打开链接题目大意：给出n个数的初始序列，有两种操作，1lv将第l个数换成v，2lrk问在区间[l,r]内的第k大是多少，并输出经典的题目，但是树状数组+主席树（TLE）伸展树（MLE），听说他们用的块状链表

刀刀狗0102·2020-08-01 02:01

hdu 4906——Our happy ending

没有优化空间导致MLE了一次。在求可以到达的状态的时候，一位一位来求没有直接一次位移解决TLE了一次。。。代码如下：#inclu

ACM_Nestling·2020-08-01 01:46

A. Remove a Progression

*///一开始用map开了个MLE了//然后弄了一个1到n的循环，超时了//后来才找到规律，真的是wa了好几发#include#includ

YoRoll_町·2020-07-31 13:38

[jzoj NOIP2018模拟 11.01]

想必是比上次惨的，考场上就写了两题而这两题都因为MLE爆零了。而且我T2还码了7k自信满满可以A掉，但实际上因为常数太大解决掉MLE的锅之后也只有50分，以后大概要失去在考场上码300多行的勇气了。

weixin_30598225·2020-07-30 02:53

第十四届黑龙江省大学生程序设计竞赛游记队伍名:可持久化金清树

挖坑填坑2019.05.13热身赛忘记测环境了真是尴尬问学长知道如果MLE会返回RE然后正式赛赛前失眠只睡了3个小时早上起床还留了好多鼻血开场前说了几句策略感觉没啥问题然后比赛就开始了开始翻题面的时候我翻到了

ljq--linuxer·2020-07-29 10:45

主席树/函数式线段树/可持久化线段树

我们当然可以对每个状态都造一棵完整的线段树，但是显然会MLE啊，怎么办？

linkfqy·2020-07-29 05:11

2018年清华大学软件学院夏令营机试题解

我觉得作为一道正常的题目，a到1e7就够了吧，硬要卡MLE就是狗了思路：我的想法是，因为凸函数的任何极小值也是最小值。严格凸函数最多有一个最小

oj让我卡过一条吧·2020-07-28 23:58

Ceres优化

Cartographer的优化模块中均使用了CeresSolver.有关为何SLAM问题可以建模为最小二乘问题，进而使用最优化方法来求解，可以理解这一段话：Maximumlikelihoodestimation(MLE

weixin_33744854·2020-07-28 17:18

常用的机器学习&数据挖掘知识(点）总结

Basis(基础)：MSE(MeanSquareError均方误差)，LMS(LeastMeanSquare最小均方)，LSM(LeastSquareMethods最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihoodEstimation

初仔仔·2020-07-28 16:22

SLAM中边缘化与一致性

文章目录基于图的SLAM[^1]马尔科夫毯上通过边缘化移除节点边缘化后的先验分布相对MLE公式备注边的稀疏化在线确定稀疏拓扑构建一致稀疏因子解耦稀疏化和边缘化VO中的滑窗介绍[^2]滑窗VOBA旧状态边缘化估计的一致性物理解释性能改进办法举例

啊啦啦工业·2020-07-27 16:23

万字总结复杂而奇妙的高斯过程！

手动实现使用`Scikit-learn`实现高斯过程小结高斯过程GaussianProcess高斯过程的理论知识非参数方法的基本思想在监督学习中，我们经常使用包含参数的参数模型:来解释数据，并通过最大似然估计（MLE

Sim1480·2020-07-16 02:09

最大似然估计理解

最大似然估计：MaximumLikelihoodEstimation，简称MLE；要理解此概念首先要看下什么叫贝叶斯公式，如下：P(θ|D)=P(D|θ)P(θ)P(D)我们把D看作是样本，θ看作是这个样本所服从分布的参数

freenl·2020-07-15 23:11

EM算法推导详解

Expectation-Maximizationalgorithm,EM），或Dempster-Laird-Rubin算法，是一类通过迭代进行极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE

邱之涵0·2020-07-15 16:23

【hdu2896】病毒侵袭

AC自动机模板题一开始给每个叶子开了26个儿子，后来RE了，发现没有规定必须是小写字母，然后改成130，突然觉得这道题卡内存啊，写完之后果真MLE了，看了别人的博客发现跟我开同样大的数组大小没有事，猛然想到去掉

黑猫black·2020-07-15 12:55

CodeForces - 839C Journey 期望 dfs

首先这个题很简单n个结点，n-1条边，不会出现环我写MLE了，因为我很自信的在dfs里面判v的父结点的时候判成了第1个结点，所以，，GG要是说求期望的话推一下就能发现答案就是到每个结点的概率之和#include

冰冰的小宝贝·2020-07-15 10:48

EM算法、变分推断(VBEM)、F函数的极大极大算法（EM算法的推广）

那么一般的MLE存在的问题就是当likelihood-function存在log-sum项时，变得极难求解，这时候就要换一种思路，引入隐变量Z，和Z的某种分布q(Z)。

InceptionZ·2020-07-15 08:22

力扣周赛189

因为scala在做竞赛题时，会出现MLE，优化会浪费很多时间。

lizju·2020-07-15 07:38

模式识别与机器学习笔记（二）机器学习的基础理论

一、极大似然估计（MaximamLikelihoodEstimation，MLE）在了解极大似然估计之前，我们首先要明确什么是似然函数（likelihoodfunction），对于p(x∣θ)p(x|θ

BJ_BUPT_Cai·2020-07-15 06:06

并查集与路径压缩

哇MLE（爆内存）！于是我们有一种新的方法——并查集。分析一下这道题，我们发现题

weixin_30609287·2020-07-15 03:58

1856-More is better-基础并查集

【水过代码下面是正经的AC代码，其实这道题不用离散化，因为即使离散化还是要开多两个10^7的数组，之前就是因为酱紫MLE了，后来只是改变了路径压缩的方式，把原本的记录高度改成记录树里的节点数，道理是一样的

candy糖酱·2020-07-15 00:52

搞笑的文本集合

TLE，亦我所欲也，MLE，亦我所欲也，二者不可得兼，舍其而CE者也Codinglifeby童话镇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

eternal风度·2020-07-14 20:45

HDU - 5390 tree 线段树套字典树（看题解）

这样还会被卡MLE。。需要分层优化一下。#pragmaGCCoptimize(2)#pragmaGCCoptimize(3)#includ

weixin_30266885·2020-07-13 16:07

原创 | 常见损失函数和评价指标总结（附公式&代码）

损失函数1.1回归问题1.2分类问题二、评价指标2.1回归问题2.2分类问题参考资料一、损失函数1.1回归问题1.平方损失函数（最小二乘法）：回归问题中常用的损失函数，在线性回归中，可以通过极大似然估计（MLE

数据派THU·2020-07-13 14:27

Gibbs Sampling不完全攻略

MLE代表观察值最有可能出现次数的情况。先自定义一个抛掷硬币的场景,我们想要知道出现head的概率是多少？

workerwu·2020-07-12 15:16

[机器学习]线性回归(Linear regression)及代码实现

MLE+高斯分布(误差满足均值为0,方差为斯塔平方的正太分布)能推出目标函数为误差平方和.具体推到如下图.对数似然取对数仅仅是一种求解手段而已.线性回归可以对样本非线性.只要对参数斯塔线性就行.例如Y=

chaowu1993·2020-07-12 11:43

02 EM算法 - K-means算法回顾、EM概述

01EM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)K-means算法回顾：03聚类算法-K-means聚类K-means算法，也称为k-均值聚类算法，是一种非常广泛使用的聚类算法之一

白尔摩斯·2020-07-12 07:09

一种改进的逻辑斯蒂回归

LogisticRegression的本质不是MLE嘛LR的一个很大的缺点就是单个trainingexample的likelihood很小时它的cost可能会很大，这样的话，单个trainingexample

瓜瓜_·2020-07-12 02:38

POJ3624---01背包入门 dp+滚动数组+重复利用一维数组

题意：01背包入门题（入门必做）思路：dp，用二维数组会MLE（超内存），由于每个状态只与前一状态有关，故可开滚动数组压缩空间,也可以重复利用一个一维数组。

Soar-·2020-07-11 22:15

2018年同等学力申硕临床医学17924

.＜500mlB.500～1000mlC.1000～1500mlD.1500～2000mlE.2000～2500ml3．★★★男，50岁。

学苑教育·2020-07-11 21:12

数据挖掘习题汇总：线性回归、KNN、K-means、决策树、关联规则

文章目录作业清单（4/20）作业清单（4/22）csv、线性回归【3】思考最大似然估计MLE和最小二乘之间的关系？

步步咏凉天·2020-07-11 19:30

POJ 2279

线性DP本题的正解是杨氏矩阵与钩子定理但是这道题用DP的思想非常好但是这样会MLE...

aiwa6731·2020-07-11 01:55

HashMap通过value反查key

这是今天做了一道字符串的问题，一直MLE，所以想到了减少Map里对应关系数量来降低内存开销。随手谷歌，整理出了如下资料。如果效率优先的话还是写俩Map吧。

weixin_34112181·2020-07-10 08:45

贝叶斯网的R实现（ Bayesian networks in R）bnlearn(3)

4.1参数学习的基本方法bnlearn包的参数学习函数是bn.fit,其参数method给出了两种具体的方法：“mle”为极大似然估计；"bayes"为贝叶斯后验估计（采用无信息先验分布）。

junli_chen·2020-07-09 18:44

uniform机器学习极简入门1--极大似然法

1极大似然法的通俗理解最大似然估计法(MLE:maxlikelihoodestimation)其实就是希望通过样本来估计总体的参数。已知一个袋子，里面分别装

uniform斯坦·2020-07-09 16:36

频率派vs贝叶斯派 —— MLE（最大似然估计） vs MAP（最大后验估计）

代表就是MLE和MAP两种概率估计的方法频率派vs贝叶斯派在概率估计或者机器学习里的参数估计上，有两个方法，MLE（最大似然估计）和MAP（最大后验估计），其实代表了概率论里的两个派别，频率派和贝叶斯派往大里说

OldBibi·2020-07-08 22:25

数据预处理之缺失值处理

数据预处理.1缺失值处理删除法删除小部分样本，在样本量大时（删除部分所占比例小于5%时）可以使用插补法—均值插补：分为定距型（插入均值）和非定距型（众数或者中值）—回归插补：线性和非线性回归—极大似然估计MLE

陈嘉琪·2020-07-08 20:04

【Abee】吃掉西瓜——西瓜书学习笔记（六）

贝叶斯分类器目录【内容包含第七章】贝叶斯决策论（Bayesdecisiontheory）极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）朴素贝叶斯分类器（naiveBayesclassifier

AnnieBee·2020-07-08 19:03

TOJ题目部分题解

某些词语解释：ac->Accepted通过；wa->WrongAnswer错误答案；tle->TimeLimitExceeded超时；mle->MemoryLimitExceeded超

weixin_30376323·2020-07-08 13:01

【图解例说机器学习】参数估计 (MLE and MAP)

下面，我们介绍在机器学习中常用的参数估计：极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)，最大后验概率估计(MaximumAPosterior

nineheaded_bird·2020-07-08 07:27

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

最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）和最大后验概率估计（Maximumaposterioriestimation,简称MAP）是很常用的两种参数估计方法，如果不理解这两种方法的思路

耐耐~·2020-07-07 07:04

详解高斯混合模型与EM算法

一维高斯分布多维高斯分布混合高斯模型（Gaussianmixturemodel,GMM）混合高斯模型产生的原因直观理解高斯混合模型一维混合高斯模型二维空间3个高斯模型混合极大似然估计(MaximumLikehoodEstimate,MLE

Avery123123·2020-07-06 20:50

EM算法

如果数据没有混合在一起，那么MLE直接分别对男生数据和女生数据应用即可。现在的问题是：男生女生的身高数据混合在一起了。此时该怎么办？此时，我们除了识别这两个分布各自的均值、方差我们其实还面临着一

Frank（Zhiyang-Dou）·2020-07-06 15:31

主席树（Lights，HDU 5820）

平时没怎么关注空间复杂度，一般MLE都是写错了导致的。如果

冷月残星·2020-07-06 09:59

Dijkstra求最短路径&例题

讲了半天好像也许maybe听懂了一点，先写下来233先整理整理怎么存（开始绕）最简单的是邻接矩阵存，但是开到10000*10000就MLE了,所以我们用链式前向星存（据说是叫这个名字吧）这是个什么鬼玩意呢

weixin_30307267·2020-07-05 20:07

估计理论—从经典到贝叶斯

1.从最大似然估计看经典估计理论最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）是一种很经典的估计方法。顾名思义，就是最大化似然函数的一种估计方法。

weixin_30294021·2020-07-05 20:54

HDU 4534

我一开始多设计一维状态记录之前用了多少个删除操作，MLE，其实这个状态不需要记录的，作为一个待求最值的变量。

Benzema67·2020-07-05 19:54

数学建模--数理统计

数理统计习题：[p,ci]=mle('norm',x,0.1)%均值和方差[h,sig,muci]=ztest(x,m,sigma,a,1)%用于测试在某一水平上是否可靠（均值和方差）[H,P,JBSTAT

zz_Outlier·2020-07-05 05:02

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