Police and wildlife experts are becoming "increasingly concerned" at the number of case...
P1: 硬幣1拋正面的概率
如何求呢?
P1 = (用硬幣1拋正面的次數(shù))/(用硬幣1拋的所有次數(shù))
概念的阻礙是次數(shù)是整數(shù),但這里引入了概率,所以有了0.14
原來(lái):要么是硬幣1,要么是硬幣2, 如果第一輪確定用硬幣1,則次數(shù)正面次數(shù)是3,反面是2
現(xiàn)在:用硬幣1的概率是0.14, 所以第一輪用硬幣1拋正面的次數(shù)是0.14 * 3, 反面是0.14 * 2
現(xiàn)在是對(duì)「次數(shù)」 乘了 「用硬幣1的概率」
但本質(zhì)上,還是用下面的公式在計(jì)算:
P1 = (用硬幣1拋正面的次數(shù))/(用硬幣1拋的所有次數(shù))
如何感性地理解EM算法?如果使用基于最大似然估計(jì)的模型,模型中存在隱變量,就要用EM算法做參數(shù)估計(jì)。個(gè)人認(rèn)為,理解EM算法背后的idea,遠(yuǎn)比看懂它的數(shù)學(xué)推導(dǎo)重要。idea會(huì)讓你有一個(gè)直觀的感受,從...
【總結(jié)些什么?】補(bǔ)充,如何將種子清單的七個(gè)問(wèn)題,下切到行動(dòng)指南中!以一個(gè)例子為說(shuō)明。GRE作文或者...?
種子清單:學(xué)習(xí)者的自我提問(wèn)清單學(xué)習(xí)的本質(zhì)是:連接&糾錯(cuò)&重復(fù)如果這些問(wèn)題,沒(méi)有向自己?jiǎn)栆槐椋悄愕膶W(xué)習(xí)效率很可能事倍功半。 這一篇文章試圖回答的問(wèn)題是:在學(xué)習(xí)一項(xiàng)技能前,最少必要了解的東西有哪些? 查理芒...
【補(bǔ)圖:一圖勝萬(wàn)言】每一個(gè)原則,補(bǔ)充一張圖。如知識(shí)結(jié)構(gòu),補(bǔ)充一個(gè)學(xué)科的知識(shí)結(jié)構(gòu)。而最少必要知識(shí)就是 「達(dá)到能夠自我糾錯(cuò)程度的知識(shí)」。
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【線:最少必要知識(shí)】再一條關(guān)于關(guān)于What, 這樣構(gòu)成 點(diǎn),線,面。本質(zhì),最少必要知識(shí),知識(shí)結(jié)構(gòu)。
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@夏日?qǐng)?jiān)果 ????
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今日得空整理往日思維導(dǎo)圖(兩年多時(shí)間里的作品挑選的),發(fā)現(xiàn)一條不錯(cuò)的自我成長(zhǎng)路線,好東西要分享,一起看看這條成長(zhǎng)路線適合你嘛。 ①這是去年聽(tīng)馬未都先生的節(jié)目畫的:聯(lián)合國(guó)教科文...
(一)問(wèn)題: 一萬(wàn)小時(shí)法則太久,只爭(zhēng)朝夕? 三萬(wàn)個(gè)單詞太多,畏難不前,10天還在abandon? (二)解決: 加速經(jīng)常性事件的速度可破魔咒。 這是在《計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)》學(xué)到的...
序言 我們認(rèn)為自己所知道的關(guān)于這個(gè)世界的任何東西都只是一個(gè)模型。雖然我們的模型確實(shí)與現(xiàn)實(shí)世界高度一致,但遠(yuǎn)未達(dá)到能完整地代表真實(shí)世界的程度。 本篇文章的目的是將書(shū)的作者所提到...