/cherry）使用了朴素贝叶斯模型算法，经过简单的优化，使用 1000 个训练数据就能得到 97.5% 的准确率。...虽然现在主流的框架都带有朴素贝叶斯模型算法，大多数开发者只需要直接调用 api 就能使用。但是在实际业务中，面对不同的数据集，必须了解算法的原理，实现以及懂得对结果进行分析，才能达到高准确率。...贝叶斯模型 其实关键字算法已经接近贝叶斯模型的原理了，我们再仔细分析下关键字算法。关键字算法的问题在于只对输入句子中的部分词语进行分析，而没有对输入句子的整体进行分析。...判断类别 训练完数据，得到词语对应概率之后，判断类别就非常简单，只需要把输入句子进行相同的分词，然后计算对应的词语对应的概率的乘积即可，得到乘积最大的就是最有可能的类别。..._ps_vector: # 计算每个词语对应概率的乘积 final_vector = i[0] * self.word_vec # 获取对分类器影响度最大的词语
cherry分类器使用了贝叶斯模型算法，通过简单的优化，使用了1000个训练数据得到97.5%的准确率，并且提供了混淆矩阵和ROC曲线便于分析。...虽然现在主流的框架都带有贝叶斯模型算法，大多数开发者都是直接调用api。但是在实际业务中，面对不同的数据集，必须了解算法的原理，实现以及懂得对结果进行分析，才能达到高准确率。...贝叶斯模型 其实关键字算法已经接近贝叶斯模型的原理了，我们再仔细分析下关键字算法。关键字算法的问题在于只对输入句子中的部分词语进行分析，而没有对输入句子的整体进行分析。...判断类别 训练完数据，得到词语对应概率之后，判断类别就非常简单，只需要把输入句子进行相同的分词，然后计算对应的词语对应的概率的乘积即可，得到乘积最大的就是最有可能的类别。..._ps_vector: # 计算每个词语对应概率的乘积 final_vector = i[0] * self.word_vec # 获取对分类器影响度最大的词语
与 OLS 相比，我们有一个模型参数的后验分布，它与数据的似然和参数的先验概率的乘积成正比。在此，我们可以看到贝叶斯线性回归主要的两个好处。...贝叶斯线性模型的应用 我将跳过本文的代码部分（请参阅 PyMC3 中的代码实现），但是实现贝叶斯回归的基本流程是：指定模型参数的先验（在这个例子中我使用正态分布），创建将训练数据中的输入映射到输出的模型...，接着用一个马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法从模型参数的后验分布中抽取样本。...这些是 MCMC 进行了 1000 步的结果，表示算法从后验分布中采样了 1000 步。 ?...从贝叶斯模型中得到的消耗卡路里的后验概率密度 我们看到，消耗掉的卡路里在 89.3 左右的达到概率的峰值，但是完整的估计是一系列的可能值。
一、题目 1、算法题目 “给定一个整数数组，找出数组中乘积最大的非空连续子数组，并返回该子数组所对应的乘积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 152....乘积最大子数组 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。...测试用例的答案是一个 32-位 整数。 子数组 是数组的连续子序列。 示例 1： 输入: nums = [2,3,-2,4] 输出: 6 解释: 子数组 [2,3] 有最大乘积 6。...二、解题 1、思路分析 遇到这种枚举所有答案的问题，就可以考虑一下是否可以使用动态规划。 这道题的题意是要求遍历数组计算乘积最大的值。...空间复杂度：O(1) 只需要常量级的空间储存变量。 三、总结 这道题就是求数组中子区间的最大乘积。 对于乘法，负负得正，所以对于这道题要维护两个变量，一个最大值一个最小值。
分治算法是把原问题分解为若干子问题，自顶向下，求解子问题，合并子问题的解从而得到原问题的解。...动态规划也是自顶向下把原问题分解为若干子问题，不同的是，然后，自底向上，先求解最小的子问题，把结果存储在表格中，在求解大的子问题时，直接从表格中查询小的子问题的解 ，避免重复计算，从而提高了算法效率。...五部曲 判断题意是否找出一个问题的最优解。 从上往下分析问题，大问题可以分解为子问题，子问题中还有更小的问题。 从下网上分析问题，找出这些问题之间的关联(状态转移方程)。 讨论底层的边界问题。...，这两段的乘积最大值已经在之前求出来并且存到了temp中对应的位置上了， 我们只需要对比这几种分割(分成两段的不同情况，这两段最大的乘积都是多少)选出最大的， 放到该长度n，在temp数组中的位置即可...例： 4 可以分为1 3，2 2 ，3 1 1、2、3分成的乘积最大值，在之前已经求出来了，最需要分成这两种的乘积即可。
最大子数组和 1.题目简介 53. 最大子数组和 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组是数组中的一个连续部分。...2.解题思路 3.代码 class Solution { public: int maxSubArray(vector& nums) { //以i元素为结尾的连续数组的最大和...环形子数组的最大和 1.题目简介 918. 环形子数组的最大和 给定一个长度为 n 的环形整数数组 nums ，返回 nums 的非空 子数组 的最大可能和 。...子数组 最多只能包含固定缓冲区 nums 中的每个元素一次。...乘积最大子数组 1.题目简介 152. 乘积最大子数组 给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。
动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，在以后尽可能多地利用这些子问题的解。...这也是该问题可用动态规划算法求解的又一显著特征。 用动态规划算法解此问题，可依据其递归式以自底向上的方式进行计算。 在计算过程中，保存已解决的子问题答案。...动态规划算法，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，当再次需要解此子问题时，只是简单地用常数时间查看一下结果。 4.1.3 备忘录方法 备忘录方法是动态规划算法的变形。...当xm≠yn时，必须解两个子问题，即找出Xm－1和Y的一个最长公共子序列及X和Yn－1的一个最长公共子序列。这两个公共子序列中较长者为X和Y的一个最长公共子序列。...试设计一个算法，计算出从三角形的顶至底的一条路径，使该路径经过的数字总和最大。
本文是Java代码！！ 152....乘积最大子数组 - 力扣（LeetCode） 一、题目详情 给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的非空连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。...测试用例的答案是一个 32-位 整数。 子数组 是数组的连续子序列。 示例 1: 输入: nums = [2,3,-2,4] 输出: 6 解释: 子数组 [2,3] 有最大乘积 6。...提示: 1 <= nums.length <= 2 * 104 -10 <= nums[i] <= 10 nums 的任何前缀或后缀的乘积都 保证 是一个 32-位 整数 二、算法讲解 题目求解的是乘积...，乘积可以为正，也可以为负，为了区分这两种状态，我们创建两个表： f[i] 表示以i-1位置为结尾时的最大乘积； g[i] 表示以i-1位置为结尾时的最小乘积。
A和B的乘积矩阵C中元素C[i][j]定义为: 采用传统方法，时间复杂度为：O(n3) 因为按照上述的定义来计算A和 B的乘积矩阵c,则每计算C的一个元素C[i][j]，需要做n次乘法运算和n-1次加法运算...为解决计算计算效率问题，Strassen算法由此出现，该算法基本思想是分治，将计算2个n阶矩阵乘积所需的计算时间改进到0(nlog7) = 0(n2.81) 我们知道，C11=A11*B11+A12*B21...矩阵A和B的示意图如下： 传统方法： 2个n阶方阵的乘积转换为8个n/2 阶方阵的乘积和4个n/2阶方阵的加法。...使用与上例类似的技术，将矩阵A，B和C中每一矩阵都分块成4个大小相等的子矩阵。由此可将方程C=AB重写为： 2个n阶方阵的乘积转换为7个n/2 阶方阵的乘积和18个n/2阶方阵的加减法。...伪代码如下： // 递归维度分半算法： public void STRASSEN(n,A,B,C); { if n=2 then MATRIX-MULTIPLY(A，B，C) / /结束循环，计算
一个新的弱学习器加到实体上，并且调整加权向量，作为对前一轮中错误分类的样例的回应。得到的结果，是一个比弱学习者分类器有更高准确性的分类器。 AdaBoost有助于将弱阈值的分类器提升为强分类器。...上面的图像描述了AdaBoost的执行，只用了简单易于理解的代码在一个文件中就实现了。这个函数包含一个弱分类器和boosting组件。弱分类器在一维的数据中尝试去寻找最理想的阈值来将数据分离为两类。...聚类算法的特点在于从数据点中发现模式。像回归分析一样，聚类算法是指一类方法和问题。典型的聚类算法有层次聚类，基于质心的聚类算法。这些算法都关注数据的内在模式，完美地把数据分解成拥有最大相似性的簇。...K-均值，多分类神经网络（Multi-class Neural Network）是最常用的算法。 K-均值算法 K-均值是著名聚类算法，它找出代表聚类结构的k个质心。...对于任一算法，最大的挑战是利用基于图像的模型来做特征选择和预测。 环境的可重复性，对回归算法为图像和该图像中某物体位置之间的关系，构建统计模型起了杠杆作用。
一个新的弱学习器加到实体上，并且调整加权向量，作为对前一轮中错误分类的样例的回应。得到的结果，是一个比弱学习者分类器有更高准确性的分类器。 ? AdaBoost有助于将弱阈值的分类器提升为强分类器。...上面的图像描述了AdaBoost的执行，只用了简单易于理解的代码在一个文件中就实现了。这个函数包含一个弱分类器和boosting组件。弱分类器在一维的数据中尝试去寻找最理想的阈值来将数据分离为两类。...聚类算法的特点在于从数据点中发现模式。像回归分析一样，聚类算法是指一类方法和问题。典型的聚类算法有层次聚类，基于质心的聚类算法。这些算法都关注数据的内在模式，完美地把数据分解成拥有最大相似性的簇。...K-均值，多分类神经网络（Multi-class Neural Network）是最常用的算法。 K-均值算法 K-均值是著名聚类算法，它找出代表聚类结构的k个质心。...对于任一算法，最大的挑战是利用基于图像的模型来做特征选择和预测。 环境的可重复性，对回归算法为图像和该图像中某物体位置之间的关系，构建统计模型起了杠杆作用。
朴素贝叶斯有许多变种算法，在这里，我们将讨论其中的三个：多项式朴素贝叶斯，二值化的多项式朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯。请注意，由于它们使用完全不同的模型，因此每个变种会呈现完全不同的结果。...尽管这个假设通常是错误的，但贝叶斯分类问题的相关分析显示，如Zhang(2004)所述，朴素贝叶斯分类器不合理的显著高效性是存在理论因素的 。...为了避免这种情况，我们对其取对数，最大化对数的总和，而非最大化概率的乘积： [a22ba0e150.png] 因此，我们选择的类别为对数和最大，而不是概率最高。...下面以伪代码的形式介绍算法的训练和测试过程： [7xd21x2prj.png] 二值化（布尔）多项式朴素贝叶斯模型 Dan Jurafsky所描述的这种模型与多项式朴素贝叶斯模型是一样的，但是只观测在文档中词语是否出现...算法的训练和测试过程如下： [ul4o4l0u89.png] 在对长文档进行分类时，由于没有考虑到单词多次出现，伯努利模型存在许多错误。另外值得注意的是，该模型对噪声性的特征特别敏感。
具体问题的解决方法 最大子数组和问题（Maximum Subarray Sum） 问题描述： 给定一个整数数组，找出和最大的连续子数组，并返回其最大和。...算法原理： 状态表示：dp[i]表示以i位置为结尾时所有子数组的和中最大的那个。...f[i]表示以i位置为结尾的子数组中的最大乘积的那个，g[i]表示以i位置为结尾的子数组中最小的乘积的那个。...算法原理： 状态表示：由于两个负数相乘也是正数，所以状态表示的时候我们也要记录负数的状态，f[i]表示以i位置为结尾的所有子数组中乘积是正数的最长的子数组的长度，g[i]]是以i位置为结尾的子数组中乘积为负数的最长子数组的长度...这些问题在实际生活中的数据处理、优化等场景中有着广泛的应用。动态规划通过将问题分解为子问题，保存子问题的解，避免了重复计算，从而大大提高了算法的效率。
中去，请参考之前推送： 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到希尔排序做的那些改进 归并排序算法的过程图解 不基于比较的基数排序原理图解 常用排序算法代码兑现...接下来，要学习一种算法优化的思路。 暴力枚举，一般比较容易想出来，是解决问题最直接的方法，但是往往不是高效的算法，找出暴力枚举的问题所在，以此为突破口，才有可能想出更高效的算法。...显然不一定，(n-1)一定是最大值，但是 Min( h(0), h(n-1)) 未必是最大值，所以两者的乘积不一定是最大值。...如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。 我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。...不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。
题目 给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。...image.png 解题思路 注意点 本题要求的是乘积最大的连续子数组而不是乘积最大的子序列，因此要求子数组中的元素在原数组中是连续的。...整数数组 nums 只包含一个元素 */ if (size == 1) { return nums[0]; } /* maxRes 记录整数数组 nums 中乘积最大的连续子数组的乘积...*/ int maxRes = nums[0]; for (int i = 0; i < size; ++i) { /* curMax 记录整数数组 nums 中当前乘积最大的连续子数组的乘积...如果连续子数组中的元素存在负数，正数乘以负数就成负数，那么最大值乘以负数就变成了最小值，因此需要同时考虑当前连续子数组乘积的最大值curMax和最小值curMin。
问题描述：给定一个长度为 N 的整数数组，只允许乘法，不能用除法。计算任意 N - 1 个数的组合中乘积最大的一组，并写出算法的时间复杂度。...暴力法 最直观的解法是将全部组合找出来，一共是 N 个组合，分别计算他们的乘积， 然后计算最大值，一共有 N 个 N-1 个数字的组合，因此时间复杂度是O(N^2) 。...由于只需要 从有到尾和从尾部到头扫描数组两次即可得到数组l和r，进而可以在线性的时间复杂度获取到所有的乘积，然后在这个过程中我们就可以取出最大值，因此这样做的时间复杂度为O(N)。...通过上面的分析我们只要遍历一次找出这几个核心遍历，然后再来一次遍历算出乘积（乘积忽略前面计算出的需要忽略的索引）即可。...总结 子数组乘积问题有很多变种问题，今天我们讲的就是其中一中类型， 我们先通过朴素的解法，然后一步步分析问题的本质，通过空间换时间的解法 进一步减少了时间复杂度。
为了寻找出噪声子空间，需要构建一个包含噪声特征矢量的矩阵： 因为对应于信号分量的方向导引矢量与噪声子空间特征矢量相互正交，多个入射信号的DOA估计值就可以通过确定MUSIC空间谱的峰值而做出估计，这些峰值由...和 的正交性使得分母达到最小值，从而得到上式定义的MUSIC谱的峰值。MUSIC谱中d个最大峰值对应于入射到阵列上的d个信号波达方向。...3) 利用最小特征值 的重数K估计信号数目。 4) 计算MUSIC谱。 5) 找出 的 个最大峰值，得到波达方向的估计值。...从阵列天线的自由度的角度看，一个天线阵列的自由度等于它的阵元数目减1，而在波束空间算法中，其自由度等于波束数目。因此，实际上波束空间算法降低了天线的自由度。...假定入射信号为窄带信号，波长为 ，则M维接受信号矢量可以表示为 其中 是阵列方向向量： 从向量 中抽出一个L维的子向量 ( )，有 当满足 时， 当满足 时， 可以证明，向量 的子向量的相关矩阵C满足
题目描述 解题思路 代码 复杂度分析 GitHub LeetCode 项目 题目描述 题目链接 给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的连续子数组（该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积...示例 1: 输入：[2,3,-2,4] 输出：6 解释：子数组 [2,3] 有最大乘积 6。...解题思路 本题要求的是「乘积最大的子数组」，但是最大的乘积可能是两个正数相乘，也可能是两个负数相乘。定义 pi 为包含 i 的子数组最大乘积，ni 为包含 i 的子数组最小乘积。...则记数组 nums0:i 的最大乘积值为 m： pi = max(pi - 1 numsi, numsi, ni - 1 numsi) ni = min(pi - 1 numsi, numsi,...ni - 1 numsi) m = max(m, pi) 代码 class Solution { public int maxProduct(int[] nums) { int
3、机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数 线性代数在数学科学中的地位 马尔科夫模型 矩阵乘法的直观表达 状态转移矩阵 矩阵和向量组 特征向量的思考和实践计算 QR分解 对称阵、正交阵...、正定阵 数据白化及其应用 向量对向量求导 标量对向量求导 标量对矩阵求导 3、机器学习的数学基础3 - 数理统计与参数估计 统计量 期望/方差/偏度/峰度 中心矩/原点矩 矩估计 深刻理解最大似然估计...Net 梯度下降算法：BGD与SGD 特征选择与过拟合 Softmax回归的概念源头 最大熵模型 K-L散度 8、回归实践 机器学习sklearn库介绍 回归代码实现和调参 Ridge回归...EM与聚类的比较 Dirichlet过程EM 三维及等高线等图件的绘制 主题模型pLSA与EM算法 19、贝叶斯网络 朴素贝叶斯 贝叶斯网络的表达 条件概率表参数个数分析 马尔科夫模型...D-separation 条件独立的三种类型 Markov Blanket 混合(离散+连续)网络：线性高斯模型 Chow-Liu算法：最大权生成树MSWT 20、朴素贝叶斯实践 GaussianNB
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