最大概率路径算法_最大概率分词算法_最大后验概率算法map - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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力扣1514——概率最大的路径

本题主要和图的遍历求解最短路径相关，可以用 Dijkstra 或者 Bellman-Ford 算法进行解决。...指定两个节点分别作为起点 start 和终点 end ，请你找出从起点到终点成功概率最大的路径，并返回其成功概率。如果不存在从 start 到 end 的路径，请返回 0 。...而边 m 与点 n 的关系，m 最小是 0（也就是点之间没有线），最大是 (n - 1) * n / 2，每个点之间都有连线。因此可以预见，这样的算法效率确实很差。...Dijkstra 算法定义概览 Dijkstra (迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。...算法思想设 G=(V,E) 是一个带权有向图，把图中顶点集合 V 分成两组：第一组为已求出最短路径的顶点集合（用 S 表示，初始时 S 中只有一个源点，以后每求得一条最短路径 , 就将加入到集合 S

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最大前驱路径

最大前驱路径是什么呢?...比如, 用户在页面中的访问路径是 1,2,3,4 但是,用户不会按照正常设定好的路径进行访问, 用户的访问路径可能是 1,2,5,2 这时候,我们就要从访问路径中提取出 1,2,5 起始仔细观察发现也很简单..., 思路如下: 输入 1,2,5 当再次输入 2 时,我们发现这是一个回退事件, 进行回退, 并处理本条路径 1,2,5, 完美是不是很简单, 但是,路径肯定是不止一条的, 可能用户的访问路径是这样的...扩展当然, 肯定不是这么简简单单的处理, 对于序列的处理, 可以用一个树来进行保存, 最后生成的就是一个最大前驱路径的树树中的节点, 也可以使用类, 将事件的状态也保存进去, 如点击次数,浏览时间等等...还有一种情况, 就是可以将回退事件的状态也加进去, 为了避免对已处理过的事件进行重复处理, 需要增加一个记录上次处理到状态序列下标的变量, 这样, 每次都将事件状态加到树中, 最后生成的最大前驱树,

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概率论--最大似然估计

最大似然估计在此类模型中用于确定各个类别的概率分布，并通过最大化似然函数来估计模型参数。 Naive Bayes分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类器，最大似然估计用于估计条件概率分布。...具体步骤包括：推导似然函数：首先需要推导出时间序列数据的概率密度函数或概率质量函数。最大化似然函数：通过选择合适的优化算法（如牛顿-拉夫森法、梯度上升法等），求解使得似然函数最大化的参数值。...然而，由于其随机性，SGD的路径可能更不稳定。适用场景：适用于大规模数据集，因为SGD能够快速处理大量数据，并且在某些情况下比GD更有效。...期望最大化算法（Expectation-Maximization, EM）：效率：EM算法在每次迭代中分别计算期望值和最大化值，因此其效率相对较高。但是，EM算法可能需要多次迭代才能收敛。...适用场景：适用于存在隐变量的概率模型参数估计。例如，在混合高斯模型中，EM算法通过交替计算隐变量的期望和参数的最大化来优化模型。

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中奖概率算法 JavaScript

简述 1-10 平均 100 / 10 = 10%/个数的概率总共有 10 项结果每项都有 10% 的中奖概率最低就是 10% / 项的中奖概率但如果把 10项分成 5项每份，那么就有...2项 100 / 2 = 50% 的概率也就是说把 1-5 数字所执行的方法改成一样的，把 6-10 所执行的方法改成一样的默认是 50% 的中奖概率代码部分代码 ...10 + 1); // 测试 alert(suiJiGaiLv); // 判断概率...10 + 1); // 测试 alert(suiJiGaiLv); // 判断概率

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概率论-最大似然估计

https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78776283 机器学习EM算法以及逻辑回归算法模型参数的求解都用到了最大似然估计，本文讲解其原理...极大似然估计，通俗理解来说，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！...最大似然估计通常是将目标函数转化为对数的形式，大大的简化了参数求解的运算。 ? ? ? ? 下面给出两个示例，一个离散变量，一个连续变量的参数估计。 ? ? ? ? ?...---- 参考: 本部分内容基本来源于盛骤, 谢式千, 潘承毅《概率论与数理统计第四版浙江大学》

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a*算法最短路径_最长路径算法

> #include #include #define N 1000 #define inf 1<<30; using namespace std; /* a星算法...，找寻最短路径算法核心：有两个表open表和close表将方块添加到open列表中，该列表有最小的和值。...如果T已经在open列表中：当我们使用当前生成的路径到达那里时，检查F（指的是和值）是否更小。如果是，更新它的和值和它的前继。

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算法提高概率计算

问题描述　　生成n个∈[a,b]的随机整数，输出它们的和为x的概率。输入格式　　一行输入四个整数依次为n，a，b，x，用空格分隔。...输出格式　　输出一行包含一个小数位和为x的概率，小数点后保留四位小数样例输入 2 1 3 4 样例输出 0.3333 数据规模和约定　　对于50%的数据，n≤5.

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概率随机数算法

0-1等概率问题问题描述一个随机数产生器以概率P生成0，以概率(1-P)生成1，怎样生成等概率的0和1？...主要思路借用蓄水池算法。先定义一个1~n-1的数组，然后从中抽样K个数。...主要思路利用蓄水池算法。先生成一个大小为1000的数组，将前1000个关键字填入数组中，随后的关键字随机进行交换。在半径为1的圆中随机选取一点主要思路假设圆心(0,0)。...*y = random() % 10000; *x = (2 * r / (*x)) - r; *y = (2 * r / (*y)) - r; }} 蓄水池算法...算法实现： int impounding_reservoir(int *array,int length, int k) { if (k <= 0 || array == NULL

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最大后验概率（Maximum a posteriori estimation | MAP）

文章目录百度百科版本统计学中，MAP为最大后验概率（Maximum a posteriori）的缩写。估计方法根据经验数据获得对难以观察的量的点估计。...它与最大似然估计中的 Fisher方法有密切关系，但是它使用了一个增大的优化目标，这种方法将被估计量的先验分布融合到其中。...所以最大后验估计可以看作是规则化（regularization）的最大似然估计。查看详情维基百科版本在贝叶斯统计，一个最大后验概率（MAP）估计是未知数，即等于的估计模式的的后验分布。...它与最大似然（ML）估计方法密切相关，但采用了包含先验分布的增强优化目标（量化通过相关事件的先前知识获得的额外信息）超过想要估计的数量。因此，MAP估计可以被视为ML估计的正则化。查看详情

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贝叶斯估计、最大似然估计、最大后验概率估计

引言贝叶斯估计、最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP)这几个概念在机器学习和深度学习中经常碰到，读文章的时候还感觉挺明白，但独立思考时经常会傻傻分不清楚(?)...频率学派的代表是最大似然估计；贝叶斯学派的代表是最大后验概率估计。...最大后验概率估计(MAP) 最大后验概率估计，英文为Maximum A Posteriori Estimation，简写为MAP。...最大后验概率估计可以看作是正则化的最大似然估计，当然机器学习或深度学习中的正则项通常是加法，而在最大后验概率估计中采用的是乘法，P(θ)P(\theta)P(θ)是正则项。...最大似然估计、最大后验概率估计中都是假设θ\thetaθ未知，但是确定的值，都将使函数取得最大值的θ\thetaθ作为估计值，区别在于最大化的函数不同，最大后验概率估计使用了θ\thetaθ的先验概率。

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【游戏概率】游戏中的常见概率设计分析，游戏概率常用算法整理

二、开箱子or大转盘三、抽卡保底算法四、洗牌算法五、组合随机算法总结 ---- 前言概率在游戏中可以说是最玄学的东西了，只要涉及到游戏，基本上就跟概率是离不开关系的。...---- 一、独立随机算法每个怪物都会携带一些游戏道具（装备，宝石，金币，道具，任务物品等），被击败后，会根据概率随机掉落。...浮动概率。这种方案有点类似于PRD算法。这种抽卡的机制在于每次抽完卡后调整所有卡牌的比例，让单人整体抽卡的感觉更趋近与高斯分布，但是收敛的方式会更快，从而让最终的结果接近于期望。...对 10连抽卡保底模型感兴趣的小伙伴可以参考下这篇文章：《10 连抽保底的概率模型》 ---- 四、洗牌算法洗牌算法最典型的应用莫过于音乐播放器的随机播放。...那么，既然伪随机费时费力，还反自然，为什么在应用领域还要引入各种伪随机的算法呢？其目的就在于——让用户得到更好的体验。真随机，就是原始时代的怪物掉落，掉不掉全看运气。每次概率都是一模一样。

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精读《算法题 - 二叉树中的最大路径和》

同一个节点在一条路径序列中至多出现一次。该路径至少包含一个节点，且不一定经过根节点。路径和是路径中各节点值的总和。给你一个二叉树的根节点 root ，返回其最大路径和。...大概率是暴力解法，因为必须遍历完所有节点，才知道是否有更大的值的可能性，而应对暴力解法最好的策略是动态规划，那么应该如何定义状态？...32 其实就是红色路径提供的路径和，对于纵向走位来说是最大的，但并不是本题最大的。...也就是说，在计算最大路径和时（重要内容字体加粗！）：经过该点的最大路径和，要同时考虑该点 + 左右子树最大贡献，也就是此时路径会形成类似倒扣的 U 型。...讨论地址是：精读《算法 - 二叉树中的最大路径和》· Issue #504 · dt-fe/weekly 如果你想参与讨论，请点击这里，每周都有新的主题，周末或周一发布。

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浅谈路径规划算法_rrt路径规划算法

当评估数据结构上面的这些操作时，必须考虑fringe(F)的最大值。另外，还有第四种操作，虽然执行的次数相对很少，但还是必须实现的。...未排序与排序数组的长度等于OPEN集的最大值，和它们不同，对所有的n，索引数组的长度总是等于max(i(n))。如果你的函数是密集的（没有不被使用的索引），max(i(n))将是你地图中结点的数目。...常数C是从一结点到邻近结点代价改变量的最大值。...当使用路径拼接时，应该给被拼接的路径一个比全路径（full path）小的最大长度。...一个简单的解决方法是，为搜索算法设置一个最大路径长度。如果找不到一条短的路径，算法返回错误代码；这种情况下，用重计算路径取代路径拼接，从而得到路径1-2-5-4.。

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深度优先遍历--最大路径和

对于每一个节点而言，都有一个停值和不停值，当前节点的停值=max(左孩子停值，左孩子不停值，右孩子停值，右孩子不停值，左孩子不停值+右孩子不停值+当前节点的值)...

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概率数据结构：Hyperloglog算法

，即本次我们要介绍的hyperloglog概率数据结构。...什么是hyperloglog结构 Hyperloglog(HLL)是指从Loglog算法派生的概率算法，用于确定非常大的集合的基数，而不需要存储其所有值。...作为低资源需求的代价，基数测量是概率性的，意味着具有小于2％的误差。...HyperLogLog基本原理 HLL的数学原理在这里不作解释，通俗来说HLL是通过散列中左边连续0的数量来估计给定集合的基数，因为一个好的哈希算法可以确保我们每个可能的散列具有大致相同的出现概率和均匀分布...分桶平均的基本原理是将统计数据划分为m个桶，每个桶分别统计各自的最大连续0个数并能得到各自的基数预估值，最终求其调和平均数即可，举个例子我们将集合划分为8个子集，那么需要将哈希值的前3位用于子集寻址，

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☆打卡算法☆LeetCode 124. 二叉树中的最大路径和算法解析

一、题目 1、算法题目 “沿父节点到任意子节点，求路径中各节点的总和，返回最大路径和。” 题目链接：来源：力扣（LeetCode）链接： 124....二叉树中的最大路径和 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述路径被定义为一条从树中任意节点出发，沿父节点-子节点连接，达到任意节点的序列。...同一个节点在一条路径序列中至多出现一次。该路径至少包含一个节点，且不一定经过根节点。路径和是路径中各节点值的总和。给你一个二叉树的根节点 root ，返回其最大路径和。...可以使用递归算法，得到子节点到根节点的节点值。如果节点值为正则记入最大路径和，否则不计入该节点的最大路径和。...维护一个全局变量maxSun存储最大路径和，在递归过程中更新maxSum的值。最后得到的maxSum的值即为二叉树的最大路径和。

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【动态规划】【路径问题】不同路径和礼物的最大价值

不同路径 Ⅰ 62....不同路径算法原理确定状态表示 dp[i][j] 表示：走到 [i, j] 位置的时候，一共有多少种方式状态转移方程根据最近的一步，划分问题到达 [i, j] 位置之前的一小步，有两种情况...不同路径II 算法原理确定状态表示 dp[i][j] 表示：到达 [i, j] 位置的时候，一共有多少种方法状态转移方程 dp[i][j] 有障碍物==> 0 无障碍物==> dp[i...礼物的最大价值剑指 offer 47....礼物的最大价值算法原理确定状态表示 dp[i][j] 表示：走到 [i, j] 位置时，此时的最大价值状态转移方程 dp[i][j] 从 [i-1, j] 走过来==> dp[i

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路径规划算法之A*算法

这类问题中，都有两个关键问题需要解决：一是找到最短路径；二是避开障碍物。解决这类问题，不得不提的一个经典的算法就是A*算法。我们尽量以浅显易懂的语言讲解清楚A*算法的原理及实现过程。...首先，A*算法是什么？ A*算法是一种基于采样搜索的粗略路径规划算法，由stanford研究院的Peter Hart，Nils Nilsson以及Bertram Raphael发表于1968年。...A*算法的提出是想要解决移动机器人路径规划问题，也就是要在地图上找到一条从起点到终点的最短路径。其次，如何搜索？那么A*算法是如何去找到一条既短又无障的路径的呢?...A*算法总结 1.将地图网格化 2.创建openlist列表与close list列表 3.将起点加入openlist 4.遍历openlist，查找F值最小的节点，将它作为当前要检查的节点。...将终点加入到了open list中，此时路径已经找到了；查找终点失败，并且openlist是空的，此时意味着没有路径。 8.保存路径。

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极大似然估计与最大后验概率估计

-顾名思义：似然，可以简单理解为概率、可能性，也就是说要最大化该事件发生的可能性 -她的含义是根据已知样本，希望通过调整模型参数来使得模型能够最大化样本情况出现的概率。...所以我们要让模型产生这个整体事件的概率最大，我们把这十次抽取看成一个整体事件 A ，很明显事件 A 发生的概率是每个子事件概率之积。...② 最大后验概率估计（MAP） -她是贝叶斯派模型参数估计的常用方法。...-顾名思义：就是最大化在给定数据样本的情况下模型参数的后验概率 -她依然是根据已知样本，来通过调整模型参数使得模型能够产生该数据样本的概率最大，只不过对于模型参数有了一个先验假设，即模型参数可能满足某种分布...如果我们利用极大后验概率估计来看这件事，先验认为大概率下这个硬币是均匀的 (例如最大值取在0.5处的Beta分布)，那么P(p|X)，是一个分布，最大值会介于0.5~1之间，而不是武断的给出p= 1。

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路径规划算法

PRM算法是概率完备且不是最优的算法。 PRM算法流程： 1. 初始化，设G（V，E）为一个无向图，其中顶点集V代表无碰撞的状态点，连线集E代表无碰撞的路径。初始状态为空。 2....优点： 1）适用于高维空间和复杂约束的路径规划问题 2）搜索效率高，搜索速度快缺点： 1）概率完备但不是最优 2.2 RRT算法 RRT算法是适用于高维空间，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测，避免了对空间的建模...该算法是概率完备但不是最优的算法。 RRT算法以初始点qinit作为根节点，通过随机采样增加叶子节点的方式，生成一个随机扩展树，当目标点位于随机扩展树上时，能够找到一天初始点到目标点的路径。...ACO）是Dorigo在1992年提出的一种用来寻找优化路径的概率型算法，是由一群无智能或有轻微智能的个体通过相互写作而表现出智能行为，为求解复杂问题提供了一个新的可能性。...个体分布越均匀，种群多样性就越好，得到全局最优解的概率就越大，但是寻优时间就越长；个体分布越集中，种群多样性就越差，不利于发挥算法的探索能力。

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