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最大似然估计(ML)
1 说明 最大似然估计 Maximum Likelihood Estimation ML 是一种在给定观察数据情况下 来评估模型参数的算法 它属于一种统计方法 用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数 例如 统计全校人口的身高 我们已知身高
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概率分布
机器学习之条件随机场CRF一点理解
1 前言 最近看了一些有关于CRF的论文 基本概念懂 但是到求解的部分有些疑惑 CRF问题容易构成NP hard问题 求解过程还需要再学习 下面稍微介绍一些CRF的学习吧 这里前面CRF内容主要参考了下面博文 讲的非常好 http blog
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Plackett-Luce模型算法介绍
1 简介 最近学习了一下机器学习上经典的排序融合算法 Rank Aggregation Plackett Luce模型 它的核心思想已经深深融入到我们生活的每个角落 大到总统选举 小到生活上小抉择 虽然目前来看 P L算法算是最简单的一种排
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计算机视觉算法——基于Transformer的语义分割(SETR / Segmenter / SegFormer)
计算机视觉算法 基于Transformer的语义分割 xff08 SETR Segmenter SegFormer xff09 1 SETR1 1 网络结构及特点1 1 1 Decoder 1 2 实验 2 Segmenter2 1 网络结
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