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1. 马尔科夫随机场

  • 场: 在空间的某个区域内, 如果除了个别点以外, 其他的该区域内的每个点p都有一个确定的量 $f(p)$, 那么该区域称为 $f(p)$ 的场。

  • 随机过程: 设 $T$ 是一无限实数集, 把依赖于 $t \in T$ 的一族(无限多个)随机变量称为随机过程。即为

  • 随机场: 如果 $T$ 是 $n$ 维度空间的一个子集, 即 $t$ 是一个 $n$ 维向量, 此时随机过程称为随机场。

2. 条件随机场CRF (conditional random field)

定义: 设 $X=(x_1, x_2, …, x_n)$ 和 $Y=(y_1, y_2, …, y_n)$ 均为线性表示的随机变量序列。若在给定随机变量序列x的条件下。 随机变量序列 $Y$ 的条件概率分布 $P(Y|X)$ 构成条件随机场, 并满足马尔科夫性:

此时称 $P(Y|X)$ 为线性条件随机场。

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1. 马尔可夫性

如果某一时刻$t \geq 1$的随机变量 $xt$ 与其一时刻随机变量 $x{t-1}$ 之间有条件分布 $P({xt}|{x{t-1}})$, 如果 $xt$ 与 $t-1$ 时刻之前的状态都没有关系,仅与 $x{t-1}$ 状态有关, 这一性质成为马尔科夫性质。

2. 马尔科夫过程 or 马尔科夫链

具有马尔科夫性质的序列被成为马尔科夫链条。

3. 马尔科夫链中状态的计算

马尔科夫过程中的状态$t$ 的状态分布概率的计算,它可以由前一时刻$t-1$的状态分布和状态转移矩阵算出来。

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重载与重写的区别


类型 重载 重写
方法名 一定不能修改 一定不能修改
参数列表 必须修改 一定不能修改
返回类型 可以修改 可以不同,但必须是父类返回值的派生类
访问权限 可以修改 一定不能做更加严格的显示(可以降低限制)
抛出异常 可以修改 可以减少或者删除,不能抛出新的或者更广的异常
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Stack (栈, FILO)


  • 方法
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    Stack<Integer> stk = new Stack<>();
    (1) 栈顶添加元素: stk.push()
    (2) 取出栈顶元素(不删除): stk.peek()
    (3) 取出栈顶元素(并删除): stk.poll()
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热爱生命

我不去想,
是否能够成功 ,
既然选择了远方 ,
便只顾风雨兼程。

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