MT【26】ln(1+x)的对数平均放缩

[从最简单的做起]--波利亚 请看下面三道循序渐进不断加细的题. 评:随着右边的不断加细,解决问题的方法也越来越"高端".当然最佳值$ln2$我们可以用相对 容易的方法来证明: $\because ln(2k+1)-ln(2k-1)>\frac{1}{k}$两边$k$从$n+1$取到$2n$得$$ln2>\sum_{k=1}^{n}{\frac{1}{n+k}}$$

Updated: 留下邮件的同学,我已经将链接发到你们邮件了,没有留邮箱的同学,你们就自己到下面拿链接和密码下载吧.:) 园子里时不时就吹起一阵学英语的浪潮,不少同鞋表示一直想学,或者一直在学,就是效果不明显(你躺枪了么?)相信自己或者身边的人都或多或少吃了英语弱的当(你懂的,我们重点在说薪水的问题:).而各种英语成功学,方法论,版本是一个接一个层出不穷.今天我们不说为什么要学好英语,好处太多而且已经广为流传了,我们主要结合目标管理来讨论一下如何坚定不移的,快速的学好英语.以我自己的亲身经历作样

模型已定,参数未知 最大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法,假设我们要统计全国人口的身高,首先假设这个身高服从服从正态分布,但是该分布的均值与方差未知.我们没有人力与物力去统计全国每个人的身高,但是可以通过采样,获取部分人的身高,然后通过最大似然估计来获取上述假设中的正态分布的均值与方差. 最大似然估计中采样需满足一个很重要的假设,就是所有的采样都是独立同分布的.下面我们具体描述一下最大似然估计: 首先,假设为独立同分布的采样,θ为模型参数,f为我们所使用的模型,遵循我们上述的独

1. 逻辑回归是一种监督式的学习算法. ［ 监督式学习算法有两组变量:预测变量(自变量x)和目标变量(因变量y),通过这些变量(x,y),搭建一个可以由已知的预测变量值x,得到对应的目标变量值y. 重复训练这个模型,直到能够在训练数据集上达到预定的准确度.］ 2. 逻辑回归是一个分类算法. 利用已知的自变量,来预测一个离散型因变量的值(比如0/1, 是/否,真/假). 每个离散值的概率结果即是我们要预测的,可以通过一个逻辑函数(logit function),自然地,输出值在0到1之间. odd

园子里时不时就吹起一阵学英语的浪潮,不少同鞋表示一直想学,或者一直在学,就是效果不明显(你躺枪了么?)相信自己或者身边的人都或多或少吃了英语弱的当(你懂的,我们重点在说薪水的问题:).而各种英语成功学,方法论,版本是一个接一个层出不穷.今天我们不说为什么要学好英语,好处太多而且已经广为流传了,我们主要结合目标管理来讨论一下如何坚定不移的,快速的学好英语.以我自己的亲身经历作样板,以下情况全部属实,绝无虚构. 先说说我在开始学英语之前的情况: 时间:2012年2月,已工作4.5年 词汇量:小于15

致谢: CSDN开源夏令营马上就要结束了,随着ECharts专题列入百度ECharts官网,任务就算是基本完成了.再次谢谢林峰老师!回想两个月前听到CSDN要举办这个活动,第一感觉是非常棒,所有就积极看了看所有的项目,项目总体质量很棒,涉及的方面也很广,有云与大数据方面的.有前端与移动方面的.嵌入式与智能硬件方面的.其中linux方面的也很多,总之项目很丰富,也都很有挑战.CSDN是第一年举办这样的活动,虽然时间准备上有些仓促外,总体上组织的很好,在做项目的过程中CSDN的工作人员的服务态度也很

复习: 1.概率密度函数,密度函数,概率分布函数和累计分布函数 概率密度函数一般以大写“PDF”(Probability Density Function),也称概率分布函数,有的时候又简称概率分布函数. 而累计分布函数是概率分布函数的积分. 注意区分 从数学上看,累计分布函数F(x)=P(X<x),表示随机变量X的值小于x的概率.这个意义很容易理解. 概率密度f(x)是F(x)在x处的关于x的一阶导数,即变化率.如果在某一x附近取非常小的一个邻域Δx,那么,随机变量X落在(x, x+Δx)内的

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1568 输出前四位的方法想不到,于是转载了方法:(原文地址http://jingyan.baidu.com/article/f3e34a128e48acf5ea65355b.html) 题意:输出Fibonacci数组的前四位,n<=100000000;思路: 首先:看到这个题的数据范围,0(n)的时间复杂度是不行的. 然后想下数组可不可以用来储存呢?n<=100000000,数太大了,就算表示 ,

Display Advertising Challenge ---------2015/1/12 一:背景 CriteoLabs 2014年7月份在kaggle上发起了一次关于展示广告点击率的预估比赛.CriteoLabs是第三方展示广告的佼佼者,所以这次比赛吸引了很多团队来参赛和体验数据. 二:评估指标 比赛采用的评价指标是LoglLoss: 至于离线评估为何更倾向采用logloss,而不是采用AUC值.Facebook在他们发布的论文[1]中提到现实环境中更加关注预测的准确性,而不是相对的排