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数学における凸包(とつほう、英: convex hull)または凸包絡(とつほうらく、英: convex envelope)は、与えられた集合を含む最小の凸集合である。例えば X がユークリッド平面内の有界な点集合のとき、その凸包は直観的には X を輪ゴムで囲んだときに輪ゴムが作る図形として視認することができる。
〖algorithm〗
(1)盛りあがった状態であること。
(1)突き出ていること。 また, そのもの。
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。