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
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
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2023-07-04 19:30:33
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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
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2024-10-07 16:05:20
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# 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 |
|------|------
# 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
# 极小极大算法在 Python 中的应用
极小极大算法（Minimax Algorithm）是一种用于决策树的算法，广泛应用于两个玩家的零和游戏（zero-sum game），如井字棋、国际象棋和围棋等。该算法的目标是最大化个体的最小收益，确保在对手的最佳策略下，仍能够获得最大的可能收益。本文将介绍极小极大算法的基本原理，并展示其在 Python 中的实现，包括代码示例和类图。
## 极小极
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
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2024-01-17 16:33:28
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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
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2024-04-22 23:02:30
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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
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2023-10-09 00:15:42
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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
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2023-09-27 21:13:03
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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
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2023-12-19 16:42:00
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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，
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2023-10-24 00:13:19
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# 极大后验估计（MAP）在Python中的实现
极大后验估计（Maximum A Posteriori estimation，MAP）是一种统计方法，常用于参数估计。它结合了先验分布与似然函数，能够提供更具鲁棒性的估计。本文将带你逐步实现MAP估计，以下是我们将要进行的步骤：
## 实现步骤
我们可以将整个实施过程分解为以下几步：
| 步骤 | 内容
# Python中的曲面极大值
在数学中，极大值是函数在给定区间内的最大值。而在多元函数中，我们常常需要求解曲面的极值点，即曲面上的最大值或最小值。Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们对曲面进行求解和可视化。
## 曲面极大值的概念
在三维空间中，曲面可以用一个函数来描述，即$z = f(x, y)$。曲面的极值点包括极大值和极小值。极大值点是函数在该点处的函数值大于或等于其邻域
原创
2024-05-20 06:47:44
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# Python 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）
## 引言
极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称 MLE）是一种统计方法，用于在给定观测数据的情况下估计模型参数。MLE 通过找到使观测数据出现的概率最大的参数值组合来工作。广泛应用于机器学习、统计推断和数据分析等领域。
本文将介绍极大似然估计的基本概念、数
# Python 极大后验估计实现流程
## 引言
Python 极大后验估计是一种常用的统计推断方法，用于从数据中估计参数的概率分布。对于刚入行的小白来说，了解如何实现这一方法是非常重要的。本文将介绍 Python 极大后验估计的实现流程，并提供每一步所需的代码和相应的注释。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[确定先验概率分布
原创
2023-12-25 09:17:01
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这次代码的修改点在交叉变异 函数中，做了其他修改：def crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE=0.015):
new_pop = []
for i in range(POP_SIZE//2-20):
fatherpoint = np.random.randint(low=0, high=POP_SIZE)
这篇介绍如何求约束问题的解。涉及到很多高等数学和线性代数的知识。 建议先读：支持向量机 数学推导Part1最优分离超平面的优化问题上一篇文章的最后我们发现要求最优分离超平面等价于求W最小的模。求这个模需要解决一个优化问题： 最小化在(w,b)(w,b)中的∥w∥‖w‖, 服从 yi(w⋅xi+b)≥1yi(w⋅xi+b)≥1 ， i=1,…,ni=1,…,n。 这个优化问题有n个约束。在解决
sift算法中有一步就是求空间极值点
import numpy as np
def getjizhi(inputs,pad=1,space=1):#输入矩阵，求取范围,边界距离
output=[]
inputs=np.array(inputs)
size=inputs.shape
if len(size) is 1:
pass
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2023-07-02 20:37:36
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这次为大家带来数论中一个比较简单但是很重要的专题。极值定理：<1>极大极小值定理： 极大值：如果N个正数的和X1+X2+X3+…+XN=S(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，乘积Z1Z2Z3…ZN有最大值：(S/N)N。 极小值：如果N个正数的积X1X2X3…XN=K(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，和X1+X2+X3+…+XN有最小值：。<2>最小数
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2024-04-24 12:54:14
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