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K均值(k-Means)算法的推导 问题框架 要估计k个正态分布的均值= 观察到的数据是X={} 隐藏变量Z={}表示k个正态分布中哪一个生成xi 用于K均值问题的表达式Q(h’|h)的推导 单个实例的概率

作者：Tom Hardy Date：2020-2-19 来源：汇总|3D点云分割算法 前言 最近在arXiv和一些会议上看到了几篇3D点云分割paper，觉得还不错，在这里分享下基本思路。 1、SceneEncoder: Scene-Aware Semantic Segmentation of Point Clouds with A Learnable Scene Descriptor 除了局部特征外，全局信息在语义分割中起着至关重要的作用，而现有的研究往往无法明确地提取出有意义的全局信息并加以充分利用。本文提出了一个场景编码模块来实施场景感知指导，以增强全局信息的效果。该模块预测场景描述符，

PageRank、SVM、决策树、K均值、KNN、朴素贝叶斯、Apriori、EM、AdaBoost、Cart等算法的原理、实例及部分可用软件的介绍

用C#实现的经典排序算法汇总大全,以及调用方法和C#实现的二分查找算法.

里面收藏了一些信息学竞赛常用到的算法，根据历年竞赛所编的，很不错的，现与大家共享

该程序包含7大排序算法: # sort.bubbleSort() #冒泡排序 # sort.shellSort() #希尔排序 # sort.insertionSort() #插入排序 # sort.Selectionsort1() #选择排序 # sort.heapSort() #堆排序 # sort.countSort() #计数排序 # sort.quickSort() #快速排序 该排序算法把每次的排序结果都列出来,可供初学者学习。 self.arr存放的是待排序列表,可改成自己的数据

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置信区间 通常描述某估计的不确定性的方法是使用置信区间，真实的值以一定的概率落入该区间中，这样的估计称为置信区间估计 定义：某个参数p的N%置信区间是一个以N%的概率包含p的区间 由于估计量errorS(h)服从二项分布，这一分布的均值为errorD(h)，标准差可由式5.9计算，因此，为计算95%置信区间，只需要找到一个以errorD(h)为中心的区间，它的宽度足以包含该分布全部概率的95% 这提供了一个包围errorD(h)的区间，使errorS(h)有95%机会落入其中，同样它也指定了errorD(h)有95%的机会落入包围errorS(h)的区间的大小

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