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一文看完《统计学习方法》所有知识点

E步:θ(i)为第i次迭代参数θ的估计值,在第i+1次迭代的E步,计算 ? ,P(Z|Y,θ(i))是在给定观测数据Y和当前参数估计θ(i)下隐变量数据Z的条件概率分布....高斯混合模型参数估计的EM算法: 取参数的初始值开始迭代 E步:计算分模型k对观测数据yj的响应度 ? M步:计算新一轮迭代的模型参数 ? 重复2和3直到对数似然函数 ? 收敛....隐马尔可夫模型有三个基本问题,即概率计算问题,学习问题,预测问题. 概率计算问题:给定模型 ? 和观测序列 ? ,计算在模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ).....减少计算量的原因在于每一次计算直接引用前一个时刻的计算结果,避免重复计算. 后向算法:定义在时刻t状态为qi的条件下,从t+1到T的部分观测序列为oi+1~oT的概率为后向概率,记作 ?...计算每个样本点和各个质心的距离,将样本点标记为距离最小的质心所对应的簇. 重新计算每个簇的质心,取该簇中每个点位置的平均值. 重复2,3,4步直到k个质心都没有发生变化为止.

1.2K21

机器学习笔记之梯度下降算法原理讲解

1.2 梯度下降 梯度下降的基本过程就和下山的场景很类似。 首先，我们有一个可微分的函数。这个函数就代表着一座山。我们的目标就是找到这个函数的最小值，也就是山底。...因为梯度的方向就是函数之变化最快的方向(在后面会详细解释) 所以，我们重复利用这个方法，反复求取梯度，最后就能到达局部的最小值，这就类似于我们下山的过程。...梯度是微积分中一个很重要的概念，之前提到过梯度的意义 在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率 在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向...**我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。...在下一次观测之前的时间就是有我们算法中的学习率α所定义的。 可以看到场景假设和梯度下降算法很好的完成了对应！

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超全总结！一文囊括李航《统计学习方法》几乎所有的知识点！

E 步：θ(i) 为第 i 次迭代参数θ的估计值，在第 i+1 次迭代的E步，计算 ? P(Z|Y，θ(i)) 是在给定观测数据 Y 和当前参数估计 θ(i) 下隐变量数据Z的条件概率分布。...高斯混合模型参数估计的 EM 算法： 取参数的初始值开始迭代 E 步：计算分模型k对观测数据 yj 的响应度 ? M 步：计算新一轮迭代的模型参数 ? 重复2和3直到对数似然函数 ? 收敛。...隐马尔可夫模型有三个基本问题，即概率计算问题，学习问题，预测问题。 概率计算问题：给定模型 ? 和观测序列 ? ，计算在模型λ下观测序列 O 出现的概率 P(O|λ) 。...减少计算量的原因在于每一次计算直接引用前一个时刻的计算结果，避免重复计算。...计算每个样本点和各个质心的距离，将样本点标记为距离最小的质心所对应的簇。 重新计算每个簇的质心，取该簇中每个点位置的平均值。 重复2，3，4步直到 k 个质心都没有发生变化为止。

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社招前端一面react面试题汇总

也就是key值不一样的时候通常我们输出节点的时候都是map一个数组然后返回一个ReactNode，为了方便react内部进行优化，我们必须给每一个reactNode添加key，这个key prop在设计值处不是给开发者用的...什么情况下使用异步组件提高页面加载速度，使用reloadable把各个页面分别单独打包，按需加载React中keys的作用是什么？...如果计算的代价比较昂贵，也可以传一个函数给 useState。...这里也可以使用 useMemo 优化每一个节点。render：这是函数组件体本身。...，在异步中如果对同一个值进行多次 setState，setState 的批量更新策略会对其进行覆盖，去最后一次的执行，如果是同时 setState 多个不同的值，在更新时会对其进行合并批量更新合成事件中是异步钩子函数中的是异步原生事件中是同步

3K20

PLC-LiSLAM：线-面-圆柱体-激光SLAM（RAL 2022）

d.观测 在观测中，平面线和圆柱体统一用m表示，假设 是第j个地标，并且 是在位姿 处观测到，那么在 处观测到的所有 可以形成一个 大小的点集 ，将这些所有点按照齐次坐标存储，可以得到一个...e.优化 LM算法用来解决上述观测的最小二乘问题，但是因为观测得到的矩阵过于庞大，所以计算量很大。...重复该步骤，直到所有点都被处理过。 2)线检测 对于属于第 i 条扫描线的点 p0 ∈ E，首先在第 (i + 1) 条扫描线中找到最近的点 p1 ∈ E。使用 p0 和 p1 计算线 l。...首先计算 Si+1 的集合 E 和 F，分别为 E 和 F 构建两个 KD 树。假设 P 是 mj 在 Si 中的观测值。...并且在给定的情况下， 和 都是独立于点的数量的。

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《统计学习方法》 ( 李航 ) 读书笔记

E 步：θ(i) 为第 i 次迭代参数θ的估计值，在第 i+1 次迭代的E步，计算 P(Z|Y，θ(i)) 是在给定观测数据 Y 和当前参数估计 θ(i) 下隐变量数据Z的条件概率分布。...高斯混合模型参数估计的 EM 算法： 取参数的初始值开始迭代 E 步：计算分模型k对观测数据 yj 的响应度 M 步：计算新一轮迭代的模型参数 重复2和3直到对数似然函数 收敛。...隐马尔可夫模型有三个基本问题，即概率计算问题，学习问题，预测问题。 概率计算问题：给定模型 和观测序列 ，计算在模型λ下观测序列 O 出现的概率 P(O|λ) 。...，避免重复计算。...计算每个样本点和各个质心的距离，将样本点标记为距离最小的质心所对应的簇。 重新计算每个簇的质心，取该簇中每个点位置的平均值。 重复2，3，4步直到 k 个质心都没有发生变化为止。

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【响应式编程的思维艺术】 （5）Angular中Rxjs的应用示例

开发中Rxjs几乎默认是和Angular技术栈绑定在一起的，笔者最近正在使用ionic3进行开发，本篇将对基本使用方法进行演示。...涉及的运算符 bufferWithTime(time:number)-每隔指定时间将流中的数据以数组形式推送出去。...使用Rxjs构建Http请求结果的处理管道 3.1 基本示例 尽管看起来Http请求的返回结果是一个可观测对象，但是它却没有map方法，当需要对http请求返回的可观测对象进行操作时，可以使用pipe操作符来实现...4.1 shareReplay与请求缓存 开发中常会遇到这样一种场景，某些集合型的常量，完全是可以复用的，通常开发者会将其进行缓存至某个全局单例中，接着在优化阶段，通过增加一个if判断在请求之前先检查缓存再决定是否需要请求...http请求,Rxjs中通过shareReplay( )操作符将一个可观测对象转换为热Observable（注意：shareReplay( )不是唯一一种可以加热Observable的方法），这样在第一次被订阅时

6.6K20

CVPR 2021 | PixLoc: 端到端场景无关视觉定位算法(SuperGlue一作出品)

PixLoc端到端地学习了从像素到位姿的数据先验，这种能力可以在新的场景以及模型下表现优异。本文算法不仅能够在给定粗略姿先验的情况下定位，而且能够对位姿以及特征点进行联合优化。...于是对于所有的 个观测的残差可以定义为如下形式： 其中 表示代价函数， 表示每个残差的权重（后续介绍），通过LM算法迭代优化得到待优化位姿。...pixloc-fig4 将优化器与数据相匹配：LM是一种通用的优化算法，其中包括很多启发式的操作，例如代价函数 的选择，阻尼参数 的选择等。...相比于需要大量训练的强化学习的方式而言，本文端到端的方式可微分并且操作简单。 PixLoc vs....重复的纹理如窗户在一开始会被忽略但到后期会被用来做优化。不同是，对于城市场景E，网络更加关注于固定的建筑物而不是大树。 ?

1.4K20

Rxjs 响应式编程-第二章：序列的深入研究

合并运算符采用两个不同的Observable并返回一个具有合并值的新Observable。 interval运算符返回一个Observable，它在给定的时间间隔内产生增量数，以毫秒为单位。...这段代码和后面的代码使用的logValue函数： var logValue = function(val) { console.log(val) }; 有些情况下，我们传递给map的函数会进行一些异步计算来转换值...计算序列的平均值也是一个聚合操作.RxJS提供了实例运算符的平均值，但是为了本节的目的，我们想看看如何使用reduce实现它。...即使用户尚未完成行走，我们也需要能够使用我们目前所知的速度值进行计算。我们想要实时记录无限序列的平均值。...使用from，我们可以从数组，类似数组的对象（例如，arguments对象或DOM NodeLists）创建Observable，甚至可以实现可迭代协议的类型，例如String，Map和Set Rx.Observable.range

4.1K20

机器学习 学习笔记（12） EM算法

在实际情况中，往往会遇到未观测变量，未观测变量的学名是隐变量（latent variable）。令X表示已观测变量集，Z表示隐变量集， ? 表示模型参数。若欲对 ?...事实上，隐变量估计问题也可以通过梯度下降等优化算法进行求解，但由于求和的项数会随着隐变量的数目以指数级上升，会给梯度计算带来麻烦，而EM算法可以看做一种非梯度优化方法。...的估计值，在第i+1次迭代的E步，计算： ? 这里 ? 是在给定观测数据Y和当前的参数估计 ? 下隐变量数据Z的条件概率分布 （3）M步：求使得 ? 极大化的 ?...，确定第i+1次迭代的参数的估计值 ? ? （4）重复（2）和（3）直至收敛。 ?...收敛到某一值 （2）在函数 ? 与 ? 满足一定条件下，由EM算法得到的参数估计序列 ? 的收敛值 ? 是 ? 的稳定点 高斯混合模型参数估计的EM算法 输入：观测数据 ?

58630

基于MAP-MRF的视差估计

其基本思路为，在给定数据样本的情况下，最大化模型的后验概率。...假设利用Y表示观测值，X表示待求量，则在观测数据条件下的待求量的条件概率为P(X | Y),由贝叶斯公式可得(式2),后验概率正比于似然函数P(Y|X)和未知变量的先验概率P(X)的乘积。 ?...，从而在数据量不足的情况下，选择MAP估计可以得到一个更为优化的结果(式3)。...这里需要注意，在数据集给定的情况下，观测变量是确定的常值，观测变量的后验概率P(Y | X)可以认为是观测变量退化的似然表示。因此，在未知变量给定标号的时候，P(Y | X)实际上是一个可求的定值，。...所以用能量函数表示时，往往将观测值的后验概率和未知量的先验概率的一元能量合并。 ?

93410

【机器学习】隐马尔可夫模型

本文介绍了隐马尔可夫模型，首先介绍了隐马尔科夫模型定义，核心思想是引入了隐状态序列（引入隐状态是所有隐因子模型最巧妙的地方，如：隐因子分解，LDA），然后介绍了隐马尔科夫模型要解决的三个问题，1）在参数已知的情况下计算可观测序列的总概率...，2）在给出观测序列数据时学习模型的参数，3）在参数已知的情况下通过维特比解码预测出所有产生可观测序列中概率最大的一条不可观测序列，即序列标注问题。...其中关键是状态序列是满足马尔科夫性质的，且可观测序列是由隐藏的状态序列以一定的概率随机生成。 在自然语言中文分词中，由于自然语言是有明显的上下文关系的，即当前字与其前后出现的字都是有关系的。...学习问题，假设在不知道模型参数的情况下，而我们有大量的观察序列，那么这些大量的观察序列一定不是偶然是这样,而不是那样的。从概率的角度来讲，是这样，而不是那样的原因就是，是这样的概率大于是那样的概率。...下面介绍隐马尔可夫概率计算问题中的前向-后向算法 前向概率：在给定模型的参数和观察序列下，表示时刻的前向概率（从时刻到时刻观察序列）: 由前向递推关系等于在所有可能的前一状态转移到当前状态（同时t时刻发射出观测值

85910

构建流式应用：RxJS 详解

RxJS · 流 Stream RxJS 是 Reactive Extensions for JavaScript 的缩写，起源于 Reactive Extensions，是一个基于可观测数据流在异步编程应用中的库...学习 RxJS，我们需要从可观测数据流(Streams)说起，它是 Rx 中一个重要的数据类型。 流是在时间流逝的过程中产生的一系列事件。它具有时间与事件响应的概念。...JavaScript 中像 Array、Set 等都属于内置的可迭代类型，可以通过 iterator 方法来获取一个迭代对象，调用迭代对象的 next 方法将获取一个元素对象，如下示例。...complete() 当不再有新的值发出时，将触发 Observer 的 complete 方法；而在 Iterator 中，则需要在 next 的返回结果中，当返回元素 done 为 true 时，则表示...复杂的数据来源，异步多的情况下才能更好凸显 RxJS 作用，这一块可以看看民工叔写的《流动的数据——使用 RxJS 构造复杂单页应用的数据逻辑》 相信会有更好的理解。

7.2K31

赌5毛钱，你解不出这道Google面试题

要想防止无限循环的话，就必须标记在这些情况下该图片格所处的位置。 此外，像这样的数据通常会分配某些 ID、哈希值或其他值。它是一个唯一的标识符，因此，我们可以通过某种方式来标识特定的节点。...在此步骤中，我们不会对 X 和 Y 的值进行参数传递。 获取基本 ID 之后，再将它们转换为一个 adjacentIds 数组，这个数组只包含那些具有值的邻接数组。...ID 列表，而是从 remainingNodes 数组中拼接出值来，但是我不建议大家这样做。...通过将节点拆分成 3 个更小的数组，我们可以减少内存占用，以及需要在列表的列表中执行的循环次数。尽管如此，这并不能解决所有颜色都相同的情况下会出现的问题，因此我们并不会使用此方法修改递归版本。...与我之前的文章不同的是，即使增加了行和列，所有的三个版本都会变慢。 我本来可以做很多优化，但要以代码的可读性为代价，这不是我想要的。

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强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答1：强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验

其有可能得到更高的奖励，也有可能一无所有。 开发（exploitation）：在当前的情况下，继续尝试已知的可以获得最大奖励的过程，即选择重复执行当前动作。...部分可观测马尔可夫决策过程依然具有马尔可夫性质，但是其假设智能体无法感知环境的状态，只能知道部分观测值。...基于策略的（policy-based）：智能体会制定一套动作策略，即确定在给定状态下需要采取何种动作，并根据这个策略进行操作。强化学习算法直接对策略进行优化，使制定的策略能够获得最大的奖励。...状态是对环境的完整描述，不会隐藏环境信息。观测是对状态的部分描述，可能会遗漏一些信息。在深度强化学习中，我们几乎总是用同一个实值向量、矩阵或者更高阶的张量来表示状态和观测。...同时应满足所有状态是可重复到达的条件，即满足可学习条件。 3.4友善的面试官: 请问强化学习中所谓的损失函数与深度学习中的损失函数有什么区别呢？

38621

算法工程师-机器学习面试题总结(2)

将观测数据中的因变量值与对应的预测值做差，得到每个观测数据点的误差。 5. 计算误差的平方和。将所有观测数据点的误差平方相加，得到误差的平方和。 6. 最小化误差的平方和。...在实际应用中，还可以结合过采样和欠采样方法，采用混合采样的策略，或者使用其他的类别不平衡处理方法，如阈值调整、代价敏感学习等，以根据具体情况获得更好的效果。...此外，还可以通过网格搜索等方法在交叉验证过程中尝试不同的k值，找到在给定数据集上表现最佳的k值。 常用的距离衡量公式都有哪些？具体说明它们的计算流程，以及使用场景？...后验概率最大化是一种基于贝叶斯定理的决策准则，表示在给定一些先验信息和观测数据的情况下，选择使后验概率最大的假设或类别。...当我们面临一个分类或决策问题时，我们希望基于已有的观测数据来确定一个最优的类别或假设。使用贝叶斯定理，我们可以计算出在给定观测数据的情况下，每个类别或假设的后验概率。

42440

一道Google面试题：如何分解棘手问题（下）

在上一篇文章中，我们讲了创建数据模型，数据处理以及预处理优化，今天我们继续接下来的内容。...当我们将当前节点连接到连续的ID上时，就会发生这种情况。每次我们进一步重复，我们都要确保在循环其相邻节点之前将当前节点添加到连续ID列表中。 始终添加当前节点可确保不会无限重复。...我们没有添加到以前扫描的ID列表中，而是从remainingnodes数组中拼接出值。 太懒惰！我从来都不建议你这样做，但是创建这些示例时我已经到了山穷水尽的地步，我想尝试一些不同的方法。...数据特有的优化 对相似颜色分组 因为我们知道只有蓝色和蓝色匹配，所以我们可以将相似颜色的节点组合在一起，形成顺序迭代版本。 将它拆分为3个较小的数组，可以减少内存占用以及在列表中需要执行的循环量。...每次，我都会想出更好的想法，但一直遇到JavaScript速度限制。 我本来可以做的优化有一个完整的列表，但是以代码可读性为代价。我不想要那样（反正还是用过）。

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机器学习经典算法优缺点总结

场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测 优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 缺点： 容易过拟合...，使用概率模型参数估计 特点： E:给定参数与观测数据下对未观测数据的条件概率分布的期望 M：求使条件概率分布期望最大下的参数值 优点： 比K-means稳定、准确 缺点： 计算复杂且收敛慢，依赖于初始参数假设...，初值较敏感（使用AUTO-Encoder） 隐式马尔科夫（HMM） 特点： 隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。...特征设计灵活（与ME一样） 与MEMM比较:由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置（Label-bias）的缺点。...与ME比:CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。 缺点： 训练代价大、复杂度高

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主流机器学习算法优缺点总结，先从基础玩起！

作者|姚凯飞 整理|AI研习社 1.决策树:判别模型，多分类与回归，正则化的极大似然估计 特点： 适用于小数据集 优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征...，使用概率模型参数估计 特点： E:给定参数与观测数据下对未观测数据的条件概率分布的期望 M：求使条件概率分布期望最大下的参数值 优点： 比K-means稳定、准确 缺点： 计算复杂且收敛慢，依赖于初始参数假设...，初值较敏感(使用AUTO-Encoder) 14.隐式马尔科夫(HMM) 特点： 隐马尔可夫模型是一个双重随机过程—-具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。...特征设计灵活(与ME一样) 与MEMM比较:由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置(Label-bias)的缺点。...与ME比:CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。 缺点： 训练代价大、复杂度高

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