极大专题
机器学习案例｜使用机器学习轻松预测信用卡坏账风险，极大程度降低损失
01、案例说明 对于模型的参数，除了使用系统的设定值之外，可以进行再进一步的优化而得到更好的结果。RM提供了几种参数优化的方法，能够让整体模型的效率提高。而其使用的概念，仍然是使用计算机强大的计算能力，对于不同的参数组合进行准确度评估，使用硬算的方式选出最优的参数。这个也是机器学习里面的另外一个特点与优势。 本案例讨论的是：对于信用卡公司需要判断客户会不会变成坏账（Default），从而预先防
ArrayList正确的使用可以极大的提示添加效率
1、ArrayList原理 ArrayList底层使用可变长度数组存储元素 在初始化ArrayList时，如果没有指定初始化容量或者指定0为初始化容量，那初始化容量将默认为10 在每次添加元素时，首先校验容量是否满足，如果不满足使用Arrays.copyOf方法，以原来容量的1.5倍扩容 涉及到内存操作（创建新的数组，丢掉老的数组）导致效率比较低 在每次删除元素时，使用Arrays.co
寻找平面上的极大点（信息学奥赛一本通-T1230）
【题目描述】 在一个平面上，如果有两个点(x,y),(a,b),如果说(x,y)支配了(a,b)，这是指x≥a,y≥b; 用图形来看就是(a,b)坐落在以(x,y)为右上角的一个无限的区域内。 给定n个点的集合，一定存在若干个点，它们不会被集合中的任何一点所支配，这些点叫做极大值点。 编程找出所有的极大点，按照x坐标由小到大，输出极大点的坐标。 本题规定：n不超过100，并且不考虑点的坐标为负数
非极大抑制（Non-maximum suppression）
一、Nms主要目的 在物体检测非极大抑制应用十分广泛，主要目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。 如上图中：虽然几个框都检测到了人脸，但是我不需要这么多的框，我需要找到一个最能表达人脸的框。下图汽车检测也是同样的原理。
贝叶斯学习--极大后验假设学习
我们假定学习器考虑的是定义在实例空间X上的有限的假设空间H，任务是学习某个目标概念c:X→{0,1}。如通常那样，假定给予学习器某训练样例序列〈〈x1，d1，〉…〈xm，dm〉〉，其中xi为X中的某实例，di为xi的目标函数值（即di=c(xi)）。为简化讨论，假定实例序列〈x1…xm〉是固定不变的，因此训练数据D可被简单地写作目标函数值序列：D=〈d1…dm〉。 基于贝叶斯理论我们可以设计一
贝叶斯学习--极大后验概率假设和极大似然假设
在机器学习中，通常我们感兴趣的是在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。 所谓最佳假设，一种办法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识条件下的最可能（most probable）假设。 贝叶斯理论提供了计算这种可能性的一种直接的方法。更精确地讲，贝叶斯法则提供了一种计算假设概率的方法，它基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率、以及观察的数据本身。 要
代码生成器，极大简化你的工作
代码生成器，极大简化你的工作 在web开发中，模块化开发非常普遍。在最近的毕业设计中，自己基于spring mvc + mybatics + liger ui开发了一个网站，里面也使用模块化来组织代码。于是每一个模块的操作，基本上都是大同小异，无非就是增删改查。下面先观察下代码的包组织结构，以及jsp文件组织结构：如下图所示。 从图中可以看出
极大提高Web开发效率的8个工具和建议（含教程）
面对复杂的 Web 应用的开发，良好的流程和工具支持是必不可少的，它们可以让日常的开发工作更加顺畅、更加高效。本文介绍了6个Web开发利器以及相关的教程，帮助你在开发、调试、集成和发布过程极大地提高效率。 Sublime Text SublimeText 是一款非常精巧的文本编辑器，适合编写代码、做笔记、写文章。它用户界面十分整洁，功能非同凡响，性能快得出奇。这些非常棒的特性包括任意跳转（G
漫步最优化十一——局部极小与极大的充分必要条件(上)
即便没有那么多浪漫的话， \textbf{即便没有那么多浪漫的话，} 我也想与你走过每个冬夏。 \textbf{我也想与你走过每个冬夏。} 你的出现是我唯一的心动， \textbf{你的出现是我唯一的心动，} 你的与众不同让我难以忘记每个笑容。 \textbf{你的与众不同让我难以忘记每个笑容。} 越相处越习惯你， \textbf{越相处越习惯你，} 越想
杂记——极大似然估计的渐近正态性
结论 假设 x 1 , ⋯ , x n x_1, \cdots, x_n x1,⋯,xn是来自 f θ ( x ) f_{\theta}(x) fθ(x)的独立同分布样本， θ ^ M L E \hat{\theta}_{MLE} θ^MLE是参数 θ \theta θ的极大似然估计，那么 θ ^ M L E ∼ ˙ N ( θ , 1 n I ( θ ) ) (1) \hat{\t
CSP认证 201803-4 棋局评估(极大极小值搜索)
题目链接：http://118.190.20.162/view.page?gpid=T70 题目大意：给一个3*3棋盘，问按照最优策略下，如果1能赢输出赢后剩余未下的格子数+1,2能赢输出赢后负的剩下未下的格子数-1，平局输出0 题目思路：3*3很小，直接暴力所有情况，先手下尽可能想让值高，反手下尽可能想让值低，所以只用在所有可能中尽可能取利于自己的情况即可 以下是代码：
一文搞懂极大似然估计
极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！ 换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。 可能有小伙伴就要说了，还是有点抽象呀。我们这样想，一当模型满足某个分布，它的参数值我通过极大似然估计法求出来的话。比如正态分布中公式如下： 如果我通过极大似然估计，得到模型
数据结构图中极大连通子图和极小连通子图的区别
极大连通子图要求该连通子图要包含其所有的边 极小连通子图是在保持图连通的情况下，使得边数最少（即删除多余的边） 极小连通子图可以看作在极大连通子图的基础上删除多余的边
StableDiffusion Web UI开启FP8，极大节约显存
升级了Pytorch后，StableDiffusion最新版本就可以有使用FP8的基础了，因此把秋叶的LINUX包也升级到了最新的版本。 升级Pytorch参考我的升级记录： ComfyUI SDWebUI升级pytorch随记-CSDN博客 然后下一步就是如何开启FP8了。与ComfyUI不同，SDWebUI不是通过启动参数来开启，而是在配置界面找到这个位置： 记得点保存生效。
极大提高工作效率的 Linux 命令
作为一名软件开发人员，掌握 Linux 命令是必不可少的技能。即使你使用 Windows 或 macOS，你总会遇到需要使用 Linux 命令的场合。例如，大多数 Docker 镜像都基于 Linux 系统。要进行 DevOps 工作，你需要熟悉Linux，至少要了解一些常用命令。 自定义bash提示符 嗯，这个主题本身可以是一篇冗长的文章。不过，我们不需要学习所有的内容。在大多数情况下，我们
还在被机组组合问题困扰？快来试试这个用处极大的考虑安全约束机组组合模型！
前言 所谓安全约束机组组合，即在满足电力系统安全性约束的条件下，以系统购电成本最低等为优化目标，制定多时段的机组开停机计划。 机组组合(Unit commitment, Uc)优化问题旨在电力系统运行时，安全给定以及调整发电机组的启/停与实时出力，使发电机组的总运行成本最小。研究UC问题的混合整数规划方法，主要涉及机组组合模型紧且简洁的重构--紧性能减少求解器搜索空间，简洁性提高求解器搜索
基于极大极小算法和alpha-beta剪枝实现AI井字棋
关于极大极小算法和alpha-beta剪枝可以参考文章的参考资料，这里仅对其进行代码实现。 其实这个算法单纯的理解并不容易，下面用代码进行实现。 说一下实现这个AI井字棋的思路： 简单的来说就是计算机希望估值函数值最大，而下棋人希望这个估值最小，因此在计算机决策是就用递归的向前看，这里的递归其实蛮不好理解的，但是可以宏观的去理解。 下面是代码的构成： 一个ChessBoard的类用来处
浅易理解：非极大抑制NMS
什么是非极大抑制NMS 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种在计算机视觉和图像处理领域中广泛使用的后处理技术，特别是在目标检测任务中。它的主要目的是解决目标检测过程中出现的重复检测问题，即对于同一个物体，算法可能会预测出多个重叠或相似的边界框（bounding boxes）。 在目标检测算法得出一系列候选边界框及其对应的类别得分（conf
先验分布、后验分布、极大似然的一点思考
今天和组里同事聊天的时候，无意中提到了贝叶斯统计里先验分布、后验分布、以及极大似然估计这三个概念。同事专门研究如何利用条件概率做系统辨识的，给我画了一幅图印象非常深刻： 其中k表示时序关系。上面这个图表示后验分布是由先验分布与似然估计一同获得的。 我们经常在代码里给神经网络的最后一层的各个unit的概率值叫likelyhood，其实就是指在当前输入样本下输出各个logit的概率，其含义与极大似
5. 数理统计---极大似然估计
这里写自定义目录标题 5.极大似然估计5.1 似然函数定义5.2 极大似然估计定义5.3 极大似然估计求解的一般过程5.4 极大似然估计的不变性 5.极大似然估计 Fisher的极大似然思想: 随机试验有多个可能结果, 但在一次实验中, 有且只有一个结果会出现. 如果在某次实验中, 结果 ω \omega ω出现了, 则认为该结果(事件{ ω \omega ω})发生的概率 P
基于极大似然算法的系统参数辨识matlab仿真
目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于极大似然算法的系统参数辨识。对系统的参数a1，b1，a2，b2分别进行估计，计算估计误差以及估计收敛曲线，然后对比不同信噪比下的估计误差。 2.测试软件版本以及运行结果展示 MATLAB2022a版本运行 3.核心程序
极大似然估计(MLE)和贝叶斯估计(MAP)
极大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（MAP） 标签（空格分隔）：机器学习笔记 极大似然估计与贝叶斯估计是统计中两种对模型的参数确定的方法，两种参数估计方法使用不同的思想。 前者来自于频率派，认为参数是固定的，我们要做的事情就是根据已经掌握的数据来估计这个参数（上帝眼中参数 θ \theta早已经固定了，带入 xi x_i样本来求 θ \theta，根据样本来求 θ \theta，最大的
概率基础——极大似然估计
概率基础——极大似然估计 引言 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是统计学中最常用的参数估计方法之一，它通过最大化样本的似然函数来估计参数值，以使得样本出现的概率最大化。极大似然估计在各个领域都有着广泛的应用，例如机器学习、生物统计学、金融等。本文将介绍极大似然估计的理论基础、公式推导过程，并通过案例和Python代码进行实现和模拟，以帮助读
Spark GraphX实现Bron–Kerbosch算法-极大团问题
首先，说明两个概念：团、极大团。 团（clique）是一个无向图（undirected graph ）的子图，该子图中任意两个顶点之间均存在一条边。又叫做完全子图。极大团（maximal clique）是一个团，该团不能被更大的团所包含，换句话说，再也不存在一个点与该团中的任意顶点之间存在一条边。 研究极大团的问题对社区发现等场景有较高的理论价值和现实意义。求一个无向图中的极大团问题是
【初中生讲机器学习】12. 似然函数和极大似然估计：原理、应用与代码实现
创建时间：2024-02-23 最后编辑时间：2024-02-24 作者：Geeker_LStar 你好呀~这里是 Geeker_LStar 的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~ 我是 Geeker_LStar，一名初三学生，热爱计算机和数学，我们一起加油~！ ⭐(●’◡’●) ⭐ 那就让我们开始吧！ 在上一篇 【初中生讲机器学习】11. 回归算法中常用的模型评价指标有哪些？here! 中
