这是人工智能的一个方向，主要是在跟计算机在下棋，所以你应该从计算机的角度去思考问题，下面这篇文章是转载滴：这样策略本质上使用的是深度搜索策略，所以一般可以使用递归的方法来实现。在搜索过程中，对本方有利的搜索点上应该取极大值，而对本方不利的搜索点上应该取极小值。（主要是指计算机方）极小值和极大值都是相对而言的。在搜索过程中需要合理的控制搜索深度，搜索的深度越深，效率越低，但是一般来说，走法越好。极大
转载
2023-07-04 19:30:33
143阅读
目录第一阶段 优化sql和索引第二阶段 搭建缓存第三阶段 读写分离第四阶段 利用分区表第五阶段 垂直拆分第六阶段 水平拆分大家在面试的时候，是否遭遇过，面试官询问你们是如何进行数据库优化的?那这个问题应该怎么答呢？其实写这个题材的原因是我这几天看到各公众号转的一篇数据库调优的知识（不上链接了），我就稍微翻了几下，上面动不动就来说要对数据库进行水平拆分，我就想反问各位读者，你们几个人经历过水平拆分?
定理10有一个非常重要的应用，它给我们提供了确定函数极大值与极小值的方法。我们期望从单变量函数的相关知识来得出二阶导数的判定准则，所以我们先回顾一下实变量实况。如果f:R→R在x0处有一个局部极大或极小，并且f在x0处可微，那么f′(x0)=0。更进一步，如果f 二次连续可微，并且若f′′(x0)<0，那么x0是局部最大值，若f′′(x0)>0，那么它是局部最小值。为了将这些事实推广到
DavidPierce最近在连线杂志中写道，当今的科技公司所打造的产品都是一样的，都是同样的流服务音乐，同样的效率应用(ProductivityApps)，甚至连最近炙手可热的可穿戴设备看上去也是有着同样的价值主张的。难道创新的硝烟从此就湮灭了吗？不尽然。在本文中，我将对Pierce的观点进行相应的扩展，向大家强调清楚，通过对成功的商业模式的探索和创新，胜出者将会把山寨它们的企业吞噬的骨头都不剩，
原创
2021-02-06 05:51:32
99阅读
一、频率学派和贝叶斯派1. 频率学派他们认为世界是确定的。也就是说事件在多次重复实验中趋于一个稳定的值p，这个值就是该事件的概率。
参数估计方法-极大似然估计（MLE）
特点：这种方法往往在大数据量的情况下可以很好的还原模型的真实情况。2. 贝叶斯学派认为世界是不确定的，对世界先有一个预先的估计，然后通过获取的信息来不断调整之前的预估计。
参数估计方法-最大后验概率估计(MAP)
特点：在先验假设
转载
2024-01-17 16:33:28
36阅读
前言非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）是有anchor系列目标检测的标配，如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层，例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。当然NMS在目前最新的anchor-free目标检测算法中(CornerNet、CenterNet等)并不是必须
转载
2024-02-17 17:19:32
281阅读
在机器学习算法中，你能经常看到极大似然估计这个词语。比如在对逻辑回归求解全局最小值的时候就需要用上极大似然估计。极大似然估计是机器学习算法中必须掌握的一个知识点。极大似然估计是什么意思？首先，根据字面上来看，极大和估计都比较好理解，极大即最大化，估计即大约计算出来的样子。那么似然是什么意思呢？似然，即(likelihood)，牛津词典的解释为可能性（同义词为probability）。所以极大似然估
转载
2024-04-22 23:02:30
32阅读
极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称为最大概似估计或最大似然估计，其作用是通过采样的样本分布去估计整个数据中的某些参数。简单点说，现在已知一个数据的概率分布，这个概率分布中有一些参数是未知的，那么我们如何通过采样的几个样本来估计这些参数呢，这个时候就要使用极大似然估计。其实极大似然估计很多时候和我们的直觉是一样的，比如有一个系统会随机输出1-6的数
转载
2024-05-07 19:03:53
42阅读
数据类型和变量： 整数：Python可以处理任意大小的整数，当然包括负整数，在程序中的表示方法和数学上的写法一模一样，例如：1，100，-8080，0，等等。 计算机由于使用二进制，所以，有时候用十六进制表示整数比较方便，十六进制用0x前缀和0-9，a-f表示，例如：0xff00，0xa5b4c3d2，等等。 浮点数：浮点数也就是小数，之所以称为浮点数，是因为按照科学记数法表示时，一个浮点数的小
转载
2024-10-07 16:05:20
15阅读
下周组会要讲朴素贝叶斯，朴素贝叶斯之前西瓜书上先是介绍了最大似然估计，但是我完全不知道那个理论的东西的到底能干嘛，然后找了一些资料看了下，最主要的是B站的一个视频，连接放在最后面。这个视频比较清楚的解释了极大似然估计到底是什么，它的含义是什么。视频链接：https://www.bilibili.com/video/av56378793?p=1&t=541 极大似然估计Maximu
转载
2023-12-19 16:42:00
82阅读
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate）一、背景知识二、从概率模型理解极大似然估计三、极大似然估计的理论原理四、应用场景 一、背景知识1822年首先由德国数学家高斯（C. F. Gauss）在处理正态分布时首次提出；1921年，英国统计学家罗纳德·费希尔（R. A. Fisher）证明其相关性质，得到广泛应用，数学史将其归功于费希尔。研究问题本质背后的深刻原因在于，
转载
2023-10-24 00:13:19
114阅读
概念1 概率和统计：概率是已知模型和参数，推数据。统计是已知数据，推模型和参数； 2 极大似然估计(Maximum likelihood estimation，简称MLE)：俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值，换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”； 3 极大似然估计的前提假设：所
转载
2023-09-27 21:13:03
277阅读
Table of Contents一、思想理解二、求解过程三、总结一、思想理解极大似然估计法（the Principle of Maximum Likelihood ）由高斯和费希尔（R.A.Figher）先后提出，是被使用最广泛的一种参数估计方法，该方法建立的依据是直观的最大似然原理。总结起来，最大似然估计的目的就是：利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值。原理：极大似
转载
2023-10-09 00:15:42
287阅读
极大似然估计 标签（空格分隔）： 数学 最大似然估计（maximun likelihood estimate）是一种统计方法，它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。这个方法最早是遗传学家以及统计学家哦罗纳德·费雪爵士在1912至1922年间开始使用的。 似然是对likelihood的一种较为贴 ...
转载
2021-07-29 20:13:00
338阅读
贝叶斯决策我们都知道经典的贝叶斯公式：p(w∣x)=p(x∣w)p(w)p(x)p(w|x)=\
原创
2022-12-04 07:45:00
651阅读
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，其长度是 2 的幂。对 nums 执行下述算法： 设 n 等于 nums 的长度，如果 n == 1 ，终止 算法过程。否则，创建 一个新的整数数组 newNums ，新数组长度为 n / 2 ，下标从 0 开始。 对于满足 0 <= i < n /
原创
2022-08-20 06:55:33
108阅读
# 如何实现“极大值 Python”（Finding Maximum Value in Python）
在这篇文章中，我将向刚入行的小白介绍如何在 Python 中实现寻找最大值的功能。在我们开始之前，让我们先了解整个流程。
## 实现流程
下面是实现寻找极大值的基本步骤，你可以参考以下表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
# JAVA 极小极大算法科普
极小极大算法（Minimax Algorithm）是一种用于决定最优策略的算法，广泛应用于博弈论和人工智能的游戏中。它通过模拟敌方的最优策略来选择自己的最佳行动，确保在两位玩家（通常是“我”和“计算机”）之间实现最佳结果。本文将通过代码示例和图示来深入探讨这一算法，同时使用 Java 编写的相关实现。
## 极小极大算法的基本原理
极小极大算法的核心思想是：在
# Python极大释然估计科普文章
极大释然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）是一种常用的统计方法，用以估计模型参数，使得在给定数据的条件下，观测到的数据出现的概率达到最大。在机器学习和数据科学中，MLE是许多算法的重要基础。本文将通过Python代码示例，帮助您深入理解MLE的概念及其实现，并附加类图和流程图，帮助你理清思路。
## 什么是极大释然
# R语言中的极大值与极大值点求解
在数据分析和统计建模中，获取一个函数的极大值及其对应点常常是非常重要的环节。今天，我将带你学习如何在R语言中求出极大值及其点。为了让学习过程更加清晰，我会为你提供一个详细的步骤表，并且逐一解释每一步的代码。
## 解决过程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个函数（数学模型） |
| 2 | 计算函数的导
