首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

关于平面图到对偶图的转化

哇对偶图真的是个好东西, 昨天考NOI2010的时候前两道很快做完了, 看着t3发呆了1个多小时, 啥也想不出来. 看着网格图突然想到听说bzoj1001狼抓兔子可以用对偶图求解. 对偶图是啥我也不知道, 听说把面看成点, 连边后跑一边最短路就可以了. 但是当时想到这个突然发现自己不会建对偶图, 看时间还有一个多小时, 于是建了8种可能的图, 每一个都跑一遍spfa, 发现有一个可以过样例, 手动模拟一下觉得这种建图没错, 就交上去了. 没想到居然还对了, 哈哈NOI2010我居然290(spfa被卡了一个点), 心中狂喜, 但是一想到t1做过, t3蒙对也就不敢说什么了, 而且这是10年的题了, 时代在进步啊…

02

【数据挖掘】主题模型的参数估计-最大似然估计(MLE)、MAP及贝叶斯估计

以PLSA和LDA为代表的文本主题模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类主题模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型,然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了主题模型和相应的模型参数,我们可以有很多重要的应用,比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 1、最大似然估计MLE 首先回顾一下贝叶斯公式 这个公式也称为逆概率公式,可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式,即

07
领券