66问答网
所有问题
当前搜索:
正类的先验概率
如何看待金钱多少,满足的
概率
是
答:
平静,舒适的和谐生活是金钱赋予的神圣职责,同时金钱给予了犯罪借口,道德沦丧。金钱又能造成的梦
的先验
性,梦真的美妙与梦假的失落,梦真憧憬的实现与梦假憧憬的变质。有钱的那份暇逸,为钱而奔波的可遇不可求。金钱本身无对错,而人之所向是机体活生生的,才赋予金钱多少,满足的
概率
机械式的问题...
矩阵决策法中
概率
怎么计算?
答:
怎么计算的 核心思想:推荐系统用来学习的矩阵为R,其中Rij代表了用户i对物品j的评分。一般而言矩阵R是稀疏矩阵,有很多评分数据为0。此时通过引入用户特征矩阵和物品特征矩阵,使得R=UV(内积)。(涉及
先验
后验似然知识)。假设在U、V情况下,得到现有用户-物品矩阵R
的概率
服从正态
分布
,且假设U、V...
机器学习需要哪些数学基础?
答:
机器学习中的数学是重要的,当你尝试着去理解一个像机器学习(ML)一样的交叉学科的时候,主要问题是理解这些技术所需要的数学知识的量以及必要的水平。 线性代数:我的一个同事 Skyler Speakman 最近说过,「线性代数是 21 世纪的数学」,我完全赞同他的说法。在机器学习领域,线性代数无处不在。主成分...
标志与矿产的关系
答:
例如投掷钱币,
可能
出现正面,也可能出现反面,其机会是相等的,但在10次试验中,正、反面各出现5次的情况则不多见,而随着试验次数的增大,正、反面出现的次数将逐渐接近相等。表10—1是一些试验的结果。 表10—1 投掷钱币出现正面的频率 大家知道,矿产预测所用标志与待找矿产之间的关系是根据大量观测统计得来的,而不...
贝叶斯原理及应用
答:
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生
的可能性
。贝叶斯定理也称贝叶斯推理,早在18世纪,英国学者贝叶斯(1702~1763)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题:假设H[1],H[2]…,H[n]互斥且构成一个完全事件,已知它们
的概率
P(...
功能连接作为框架来分析脑环路对fMRI的贡献
答:
经典功能网络与我们的结构连接
先验
之间良好的对应关系支持了它们在评估功能激活区域之间连接概率方面的解剖有效性。图1 结构连通性独立分量的静息态网络的比较 2.4 功能连接体 基于这些先验,我们开发了一种方法,功能连接体,它结合了来自经典fMRI 4D体素的功能信号(图2a),使用它们
的概率
结构关系,由所涉及的脑回路的...
关于比特币的谜题(完结)
答:
你
可能
会想,矿工这么心甘情愿地消耗算力去维护区块链,是受到怎样的利益驱使呢?简单来说,矿工的收益来源有二:1、计算出工作量证明,创造一个新区块所获得的新币奖励;2、记账矿工费。 当矿工找到工作量证明、打包一个新区块,并把区块传送给他的所有对等节点。 每一个挖矿节点都独立验证新区块、把合格的新区块整合...
最小化交叉熵loss与MAP,MLE
答:
在进行MLE预估时,忽略了参数
的先验概率
p(theta),直接计算了p(D|theta)的乘积。MLE: argmax log(p(theta) p(D|theta)) = log(p(theta) + log(p(D|theta))当我们加上p(theta)后,loss=−ylog( ŷ )−(1−y)log( 1−ŷ ) - lambda * ...
高斯混合模型(GMM)详解
答:
在实际应用中,GMM与K-Means和KL散度有显著区别。例如,极大似然估计(MLE)与最大后验估计(MAP)在处理数据时,一个关注数据本身,另一个则考虑了
先验
知识。而在GMM的参数估计中,EM算法扮演了重要角色,特别是当面对未知参数时,通过log-likelihood函数的迭代,E步负责计算数据点的归属
概率
(gamma值...
棣栭〉
<涓婁竴椤
21
22
23
24
25
26
27
28
29
76
其他人还搜