怎么给别人讲懂你的算法

【算法系列】终于有人把隐马尔可夫链的前向后向算法讲懂了! 现在我们已经掌握了,在给定隐马尔科夫链参数的条件下,如何计算获得当前观测的概率,对应这组观测序列,有很多可能得状态序列,比如:0,1,0,1,0;1,1,1,0,1;1,1,1,1,1等等,哪一条才是最有可能得到这组观测的状态序列呢?这就是预测问题,我们将在下一篇文章介绍解决这个问题的经典算法-维特比算法。 阅读详情

                     给别人讲懂一个算法,前提是你得真正理解那个算法(即什么都不看自己心里都能想出来)。最后我们需要一些技巧(我个人的看法)。

       第一:我们需要说明算法的需求背景,即在什么环境下提出来的。这样,既可以吸引听众,又可以使算法立体,便于理解和记忆。

       第二:讲述算法流程,不能直接用代码表示出来,不然听众会不知所云。我们应该用语言或图形先把算法流程讲出,这样比直接看代码会好很多。

       第三:写代码。代码格式要严谨、简洁,必要步骤需要注释,但注释过多也不好,会分散注意力,所以要把握。

       第四:测试结果。我们要讲明测试数据和测试结果,体现算法完整性。给听众以直观的感受。

       最后:总结。这也很重要,既回顾了算法思想,又突出算法优缺点。

【算法系列】一文彻底讲懂隐马尔可夫模型 视频讲解在我女朋友的B站马尔科夫链或者马尔科夫性是一个非常重要的数学概念,大家在做科研或者学习过程中或多或少都听过,马尔科夫性在中也是非常重要的,iSAM中的因子图也是在此基础上改进而来。很多人觉得这是一个非常复杂、难懂的概念,特别是它的一些相关概念,性质,包括前向后向算法等等。本篇文章将为大家详细讲解马尔科夫链、马尔科夫性、以及隐马尔可夫链的相关概念和问题,下一篇文章将会以一种通俗易懂的方式,为大家讲解隐马尔可夫链的前向后向算法和维特比算法。 阅读详情

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