已知数据X，去拟合某个概率模型的参数θ，是最基本的机器学习过程。 本文将入门讲解3个最基本的方法：最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation，简称MLE)，最大后验概率估计（Maximum a Posteriori estimation，简称MAP），以及贝叶斯估计。 下面的所有讲解都将用到这样的一组实验数据：抛一个硬币10次，得到如下结果： 正正反正反正正正反正 根
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。本文将通过6个步骤带领你学习朴素贝叶斯算法。 Step1什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类技术，假设在预测变量之间具有独立性。给定一个水果，如果水果是黄色的，圆形的，直径约30厘米，则可以认为它是橘子。即使
【算法设计】各种距离算法汇总 1. 欧氏距离，最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点 x = (x1,...,xn) 和 y = (y1,...,yn) 之间的距离为：(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离： (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离： (3)两个n维向量a(
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2023-10-19 00:01:13
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Spark工作原理1.MapReduce工作原理2.Spark工作原理1.Map阶段2.Reduce阶段3.Shuffle阶段3.Spark工作流程 1.MapReduce工作原理MapReduce计算模型主要由三个阶段组成：Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段。2.Spark工作原理Spark作业的工作原理时，通常会引入Hadoop MapReduce的工作原理作为入门比较，因为M
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2023-08-09 20:32:56
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这次主要想通过几个sicp的题目来说明递归计算过程和迭代计算过程。（1）阶乘;递归计算过程(define (factorial n) (if (= n 1) 1 (* (factorial (- n 1)) n)));迭代计算过程(define (fact-iter counter result) (if (= counter 1) result (fact-iter (- counter 1) (* counter result))))(define (factorial n) (fact-iter n 1)) （2）斐波拉契数列（...
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2013-08-09 23:48:00
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基本的机器学习算法：线性回归算法 Linear Regression支持向量机算法 (Support Vector Machine,SVM)最近邻居/k-近邻算法 (K-Nearest Neighbors,KNN)逻辑回归算法 Logistic Regression决策树算法 Decision Treek-平均算法 K-Means随机森林算法 Random Forest朴素贝叶斯算法 Naive
SPF的最基本思想： 根据LSDB里描述的拓扑信息构建SPT（最短路径生成树），然后将LSDB里描述的路由信息作为树上的叶子生成最终路由。ISPF:Inremental shortest path treee,当拓扑发生变化的时候，不需要重新计算整个网络拓扑，而只 是将变化了的少量拓扑进行修正。PRC：partial route calculate,当有
原创
2014-05-10 15:57:17
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OSPF计算过程
OSPF（Open Shortest Path First）是一种用于路由选择的动态路由协议，广泛应用于中大型网络中。它的计算过程是指根据网络拓扑和链路状态信息，确定最优路径的过程。在华为网络设备中，OSPF计算过程是由路由器自动执行的，本文将着重介绍OSPF计算过程的主要步骤和相关原理。
首先，OSPF计算过程从路由器收集链路状态信息开始。每个路由器通过发送LSA（Link
STP计算过程：一，选举根交换机（网桥）：(ROOT) 注意：1.根交换机具有抢占性 2.根交换机一般不在接入层上设置 &nb
原创
2023-09-06 08:57:40
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全连接神经网络（DNN）：每个神经元与前后相邻的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果，参数个数：∑（前层x后层+后层） ,(每层求和)之前输入的是黑白图片，当输入高分辨率的彩色图时，这时送入DNN的输入特征数过多，随着引出层数多，网络规模过大，待优化的参数过多容易导致模型的过拟合，实际应用时会先对原始图像进行特征提取再把提前到的特征送给DNN，让其识别结
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2023-07-10 00:10:27
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CNN反向传播计算过程传统的神经网络是全连接形式的，如果进行反向传播，只需要由下一层对前一层不断的求偏导，即求链式偏导就可以求出每一层的误差敏感项，然后求出权重和偏置项的梯度，即可更新权重。卷积神经网络有两个特殊的层：卷积层和池化层。池化层输出时不需要经过激活函数，是一个滑动窗口的最大值，一个常数，那么它的偏导是1。池化层相当于对上层图片做了一个压缩，这个反向求误差敏感项时与传统的反向传播方式不同
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2019-07-30 11:31:00
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想必大家都遇到过这样一个问题，就是想要让一个元素在另外一个元素中实现水平垂直居中（方法有很多，我之前总结了很多种，）。水平方向上我们可以让margin的值为auto实现水平居中，但是垂直方向上却不能设置margin的值为auto让其在垂直方向上居中，你有没有问过为什么呢？想知道为什么吗？叮叮叮，请看下面，揭秘时间想要知道为什么，首先我们要了解auto的计算过程啦对于块状元素，它要独占一行（在不给w
原创
2023-03-01 00:41:13
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OSPF（Open Shortest Path First）是一种基于链路状态的内部网关协议，用于在较大的IP网络中进行路由选择。在OSPF协议中，SPF（Shortest Path First）计算过程是非常重要的，它用于确定数据包在网络中的最佳路径。
SPF计算过程是根据网络拓扑信息来计算出从某个节点到其他所有节点的最短路径。这个计算过程是由路由器在接收到关于邻居节点的链路状态信息后执行的。
什么是K-邻近算法？K-邻近算法(k-NearestNeighbor)简称KNN，是分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离对新数据进行分类。简单来说就是通过与新数据点最邻近的K个数据点来对新数据进行分类和预测。K-邻近分类算法是数据挖掘（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。k-
一起学西瓜书04 决策树基本流程决策树是基于树结构来进行决策的,它有点类似于if else的结构,也跟人思考问题的思维非常类似,如下图是决策树学习的一个基本算法流程,如果看不懂没关系,在后文中会结合案例写出决策过程决策树的生成是一个递归过程.在决策树基本算法中,有三种情况会返回结果此时样本D中的样本全部都属于一种类别，比如都是好瓜，那么此时就说明不需要再划分了。如果此时属性集合为空或者此时所有的样
小编希望读者在阅读本篇文章之前是有一些简单编程算法的基础知识的，其中有小部分内容需要前导知识，不过多赘述，可以看其他文章。 文章目录分治2.0 什么是分治2.1 乘法2.2 递归关系2.3 归并排序2.4 中位数2.5 矩阵乘法2.6 快速傅立叶变换2.6.0 初步了解FFT2.6.1 多项式的替代表示2.6.2 由分治实现的求值计算（FFT）2.6.3 插值（FFT）2.6.4 关于FFT 分治
# 如何实现 Spark 计算过程图
在大数据处理中，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架。对于新手开发者来说，理解 Spark 的计算过程至关重要。本文将介绍如何实现 Spark 的计算过程图，并提供详细的步骤、代码示例和注释，帮助你更好地理解和掌握这个工具。
## 整体流程
下面的表格展示了实现 Spark 计算过程图的整体步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
参考了很多博客，主要解决RSA算法的计算过程。有详细的证明过程，包括一些数论的知识，个人只整理了RSA如何计算及RSA加解密，其他的细节参考原博六步生成密钥1.随机选择两个不相等的质数p和qp = 61q = 532.计算p和q的乘积nn = 61×53 = 32333. 计算n的欧拉函数φ(n)(这儿用到了欧拉定理)φ(n) = φ((p1-1)*(p2-1)) = φ(p1
原创
2022-10-21 16:12:15
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