這篇回答你絕對看得懂！如下圖抑党，假如你從S和E之間找一條最短的路徑，除了遍歷完所有路徑牧嫉，還有什么更好的方法烫映？ 答案：viterbi (維特比)算法让簿。 過程非常簡單： 為了找出S...
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最通俗易懂的解說viterbi維特比算法！ -
隱馬-維特比算法解碼隱藏狀態(tài)序列
維特比算法解碼隱藏狀態(tài)序列趴梢，即給定模型和觀測序列漠畜，求給定觀測序列條件下，最可能出現(xiàn)的對應(yīng)的隱藏狀態(tài)序列坞靶。 HMM模型的解碼問題最常用的算法是維特比算法憔狞，同時維特比算法是一個通...
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基因調(diào)控的數(shù)學模型——熱力學模型、布爾模型彰阴、微分方程模型原文：Mathematical modeling of gene expression: a guide for the perplexed biologistDOI: 10...
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序列比對(十一)——計算符號序列的全概率
原創(chuàng)：hxj7 前文介紹了在知道符號序列后用viterbi算法求解最可能路徑瘾敢。本文介紹了如何使用前向算法和后向算法計算符號序列的全概率。 如果一個符號序列中每個符號所對應(yīng)的狀...
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感知機模型(Perceptron)詳細解讀 | 統(tǒng)計學習方法學習筆記 | 數(shù)據(jù)分析 | 機器學習本文包括： 1.走近感知機 - 感知機與童話2.重要概念3.感知機模型的數(shù)學形式4.構(gòu)建感知機的損失函數(shù)5.如何取得損失函數(shù)最小值 - 隨機梯度下降法6.感知機模型對偶形式 ...
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公眾號：舟曉南，知乎：舟曉南妻味。國內(nèi)某頭部量化私募工作，分享數(shù)據(jù)分析欣福，機器學習责球，深度學習經(jīng)驗
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k近鄰(KNN)模型詳細解讀 | 統(tǒng)計學習方法學習筆記 | 數(shù)據(jù)分析 | 機器學習本文包含： 1.走近k近鄰 - 你周圍的人決定了你是怎樣的人2.重要概念3.k近鄰算法的數(shù)學形式4.k近鄰模型的直觀認識5.如何計算距離6.k值的選擇7.k近鄰算法的損失函數(shù)...
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一文搞懂HMM（隱馬爾可夫模型）（轉(zhuǎn)）什么是熵(Entropy) 簡單來說，熵是表示物質(zhì)系統(tǒng)狀態(tài)的一種度量拓劝，用它老表征系統(tǒng)的無序程度雏逾。熵越大，系統(tǒng)越無序郑临，意味著系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和運動的不確定和無規(guī)則栖博；反之，厢洞，熵越小仇让，系統(tǒng)...
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概率公理化
三大公理 “概率公理化”的核心是把 P 定義為一個函數(shù)。概率函數(shù)是抽象函數(shù)恋追。 這幾個公理和定義就是概率論的起點凭迹，也是本課程的邏輯起點罚屋，后面會推出一系列結(jié)論，再結(jié)合各個流派的觀...
