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番目に小さい値を求めるアルゴリズムとしては、平均で線形時間のものが知られている。k 番目に小さい値や一度に複数の順序統計量を最悪でも線形時間で探すことも可能である。選択は最近傍探索問題や最短経路問題のようなもっと複雑な問題の部分問題である。
〖algorithm〗
expectation, E) ステップと最大化 (英: maximization, M)ステップを交互に繰り返すことで計算が進行する。Eステップでは、現在推定されている潜在変数の分布に基づいて、モデルの尤度の期待値を計算する。Mステップでは、E ステップで求まった尤度の期待値を最大化するようなパラメータを求める。M
state[4], ... を実装することで、許容する挿入文字数を増やした検索が可能になる。 #実装例のコードのハイライト部分をこのフローに従って修正すると以下のようになる。 # 実際にtextと照合させる distance = 2 # 許容する挿入文字数 state = Array.new(distance
未送信データが最大セグメントサイズ以上になる 過去の送信パケットで ACK が未受信の物がなくなる(TCP遅延ACKに注意) タイムアウトになる 擬似コードでは以下の通り: if 新しいデータを送信するとき if ウィンドウサイズ >= 最大セグメントサイズ(MSS) and 送信データ >= 最大セグメントサイズ 最大セグメントサイズ分を即座に全て送信
は計算上実用的ではない。グリッドによって課されるこの解決限界を克服するために、確率的最尤コスト関数を反復的に最小化することによって位置推定を精緻化する格子フリーのSAMV-SML(反復疎漸近最小分散 - 確率的最尤)が提案される 単一のスカラーパラメーターに対して。
〔「じゃく」は呉音〕
二つ以上のものの中から条件に合ったもの, また, よりよいものを選び出すこと。