一、从Multinomial Logistic模型说起 1、Multinomial Logistic 令为维输入向量; 为输出label;(一共k类); 为模型参数向量； Multinomial Logistic模型是指下面这种形式:
双链表的插入我认为有点难理解，特别是那些指针，p->next , p->next->prior ,以及 s->next 这些 双链表有前驱结点，后驱结点 理解了p->next , p->next->prior ,以及 s->next 这些，那对双链表的插入就好理解了 有了以上的了解，那它的删除也好理解了
朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。对于大多数的分类算法，在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系，要么是
// 该程序使用带头结点的双向循环链表// 交换节点进行排序//补充：locate & Insert#include <stdio.h>#include <stdlib.h>typedef struct _Node{ int data; struct _Node *next; struct _Node *prior;}DNode;DNode *createList(){ DNode *head=(DNode *)malloc(sizeof(
1. 采用的方案：冒泡排序 和数组的冒泡排序的思想没有很大的区别。直接 看代码吧。 定义一下数据结构： typedef struct student{ int num; float score; struct student *pre; struct student *pnext;}node,*Node; 排序代码： Node sortt(Node head
转载： oracle中 connect by prior 递归算法 如果表中存在层次数据，则可以使用层次化查询子句查询出表中行记录之间的层次关系基本语法： [ START WITH CONDITION1 ]CONNECT BY [ NOCYCLE ] CONDITION2[ NOCYCLE ]参数暂时不解释例： select empno, ename, job, mgr, hiredate, sal, c
introduction 图像恢复目标函数一般形式： 前一项为保真项（fidelity），后一项为惩罚项，一般只与去噪有关。 基于模型的优化方法可以灵活地使用不同的退化矩阵H来处理不同的图像恢复问题，而判别学习方法通过训练图像对数据集来学习图像退化模型。 基于模型的优化方法可以灵活的
