踏入Python编程的世界之初，我便深刻地体会到了这门语言的独特魅力。Python凭借其简洁明了的语法与强大的功能性，迅速吸引了我的注意。相较于C语言等编译型语言，Python的语法更加接近自然语言，这使得即使是初次接触编程的人也能快速上手。Python的设计理念强调代码的可

0前言本文主要介绍极大似然估计的意义，并举出例题帮助读者理解。1思想极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）是一种在统计学中估计模型参数的方法。它的基本思想是：找到一组参数值，使得在这组参数下，观测到的数据出现的概率（即似然函数）最大。假如有一个黑盒子，里

7.21晚上加赛T2.七负我，做这题找到了性质发现需要求最大团，不会，爆搜，打假了，赛后改，对了，但时间复杂度大爆炸，看下发题解，有这么一句话：于是学习了一下。Bron-kerbosch算法-求图的最大团,极大团概念：团：每个顶点都两两相连（又叫完全子图）极大团：没有被包含在其他团中的团最大团：顶点数

7.18向量组的极大无关组660：311~317求极大无关组方法：将向量排列成矩阵初等行变换成行阶梯型等层梯子选一列，即为极大线性无关组其余向量用极大无关组表示：将向量组化为单位向量组的形式。  例： 基础解系  求齐次方程组通解系数矩阵A→行最简(只能行变换)写同解

异或最大值，考虑线性基；树上路径问题，考虑点分治于是不难得到，在某一次分治的时候，处理lca为当前根的所有询问。具体地，求出每个点到当前根的线性基，然后对于一对点，暴力合并两个线性基（也就是两个向量组的并集的极大无关组等于两个向量组的极大无关组的并集的极大无关组）即可这道题目显然

传送门题意：给定两个数组\(a_i,b_i\)，若\(a_i\leb_j\)，则他俩可配对。求极大匹配的方案数。（极大不是最大，最大一定是极大）先考虑最大匹配方案数怎么求。把\(a\)和\(b\)从小到大排序。则每个\(a_i\)能匹配的\(b\)都是一段后缀，且随着\(i\)增大，这个后缀越来越小。于是从

设有观测方程：Zi=g(xi)+vixi为待求量，vi为观测噪声，服从vi~N(0,Σ)*这里Z，x，v都是多维向量，而∑是协方差阵。贝叶斯估计： p(x)*p(z|x)=p(z)*p(x|z)=p(x,z)*人话：x与z同时达到某值的概率= x达到某值的概率* x达到某值的条件下,z达到某值的概率 p(x|z)=

1.向量组的秩极大线性无关组的定义：注意：同一个向量组可能有很多不同的极大线性无关组，但是这些无关组的向量个数一定是一样的。如果一个向量组只包含一个零向量，则它没有极大线性无关组若向量组本身就线性无关，则其极大线性无关组就是其本身。向量组的秩的定义：向量组的极大

一、似然在统计学中，似然性(likelihood)”和“概率”有明确的区分：概率，用于在已知一些参数的情况下，预测接下来在观测上所得到的结果；似然性，则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对有关事物之性质的参数进行估值。以高斯分布为例，其可以用参数μ和σ来描述。采样和参数估计是互逆