# observation:[batch_size,num_step,output_dims] 神经网络输出 # transition:[output_dims,output_dims] 转移矩阵 # pi:[batch…

用途： 同牛顿法，解f(x)的极值，解决了牛顿法求海瑟矩阵逆慢的问题 限制 f(x)必须是凸(凹)函数，且二阶可导(是否与海瑟矩阵正定等价？) 算法 原理 DFP 用 模拟 BFGS用 模拟 每一次迭代，不需要重新计算矩…

适用问题 带有隐变量(无法直接观测的变量)的条件概率 P(Y,Z∣Θ) Y是可观测变量，Z是隐变量， Θ 是模型参数 通过提供 观测变量Y的观测值、Z的取值范围、 P(Y,Z∣Θ) 、 P(Z∣Y,Θ) , 计算出模型参…

用途： 给定函数f(x)，输出其极值 约束 : f(x)必须是凸(凹)函数，且二阶可导 优点 二阶收敛，收敛速度比批下降快（因为考虑到了二阶方向，能够在宏观上选择下降速度最快的方向） 缺点 计算黑塞矩阵的逆需要时间过长 …

适用问题 高斯混合模型： P(y∣θ)=∑k=1Kαkϕ(y∣θk) 可以视为由不同模型参数 θk=(μk,σ2k) 构成的不同高斯分布，由不同的权重 αk 来共同决定y的概率。 算法需要输入观测数据 y1,y2....…

private int minPoint[]; private int belongs[]; public static void main(String[] args) { int times[] = { 10, 11…

适用问题 A:状态转移矩阵 B:观测概率矩阵 π :初始状态概率分布 O:观测序列 模型： λ(A,B,π) 概率计算：通过模型，计算O出现的概率 学习问题：用O，极大似然估计模型的参数A,B, π 预测（解码）问题：给…

用途： 给定训练数据集,得到能够将数据线性划分的超平面wx+b=0，从而对输入数据进行判别，一般用于二分类问题。 适用范围 仅在线性可分的情况下可行 缺点 没有加入防止过拟合的机制 算法 原始模型 对偶模型 此处可以把内…

图解法 将约束条件在座标系中画出，找到围成的图形（可行域），再做目标函数图像，并向值变大的方向移动，直到可行域边界，交点称为最优解 凸集：在点集中任取两点，则其连线仍在其中（即没有凹入的部分；没有空洞）。 ①若LP问题的…

#include <iostream> using namespace std ; #include <vector> void merge (vector < int >& …

      线索二叉树：(threaded binary tree)：n个结点的二叉链表中含有n+1(2n-(n-1)=n+1)个空指针域。利用二叉链…

import java.io.*; import java.util.*; class order{ public LinkedList<String> minutes=new LinkedList<S…