学习和练习回溯和递归可以帮助你解决许多复杂的组合问题。可以从以下几个步骤和练习方向入手： 理解递归的基本概念递归是函数自己调用自己的过程。理解递...

回溯法解决N皇后问题是经典的组合优化问题之一。其目的是在N×N的国际象棋棋盘上放置N个皇后，使得它们彼此之间不在同一行、列或对角线上。回溯法通过...

Transformer 是一种深度学习模型，最早由 Vaswani 等人在 2017 年提出的，它彻底改变了自然语言处理 (NLP) 和其他领域...

极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，简称MLE）是统计学中用于估计模型参数的一种方法。它通过寻找能够使得观...

在AI模型中，embedding（嵌入）是一种将高维数据映射到低维空间的技术，目的是将离散的、稀疏的数据转换为连续的、密集的向量表示，使得这些数...

要检验数据是否符合泊松分布，可以使用以下几种常见的方法： 泊松拟合的可视化检查：通过绘制数据的直方图并将拟合的泊松分布叠加在图上，进行直观比较。...

如果你只有一组数据，并且想要估计该数据是否服从泊松分布以及估计其参数（即泊松分布的 (\lambda) 参数），可以使用极大似然估计法或基于样本...

生成对抗网络（GANs）是一种强大的深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目...

log_likelihood 函数的目的是计算给定参数下数据的对数似然函数。对数似然函数是贝叶斯推断中用来评估模型参数（如均值和方差）的重要工具...