一、问题描述：一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共需要多少种跳法。 思路：首先考虑n等于0、1、2时的特殊情况，f(0) = 0 f(1) = 1 f(2) = 2 其次，当n=3时，青蛙的第一跳有两种情况：跳1级台阶或者跳两级台阶，假如跳一级 ...

一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。 答案需要取模 1e9+7（1000000007），如计算初始结果为：1000000008，请返回 1。 示例 1： 输入：n = 2 输出：2 　　 示例 2： 输入 ...

　　题目一（青蛙跳台阶）： 　　一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。 　　分析： 　　假设只有一级台阶，则总共只有一种跳法； 　　假设有两级台阶，则总共有两种跳法； 　　假设有n级台阶，那么第一步就要分为跳一步和跳两步： 　　跳一步 ...

1.设置一个具有优先级的队列去存储所有扩展过的节点 2.设置启发式函数 3.设置起始点的状态state xs 4.设置起始点的G值为0，其他节点为无穷大。 循环： ...

首先介绍高斯混合模型： 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型： 一般其他分布的混合模型用相应的概率密度代替（1）式中的高斯分布密度即可。 给定训练集，我们希望构建该数据联合分布 这里，其中是概率 ...

对于高斯混合模型是干什么的呢？它解决什么样的问题呢？它常用在非监督学习中，意思就是我们的训练样本集合只有数据，没有标签。 它用来解决这样的问题：我们有一堆的训练样本，这些样本可以一共分为K类，用z(i)表示。，但是具体样本属于哪类我们并不知道，现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布 ...

： 1.到底什么是高斯混合模型？最好能一句话或者简单的话说明白，至少让我一辈子也忘不掉这个该死的算法。。。 ...

混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法 主要内容： 1、 概率论预备知识 2、 单高斯模型 3、 混合高斯模型 4、 EM算法 5、 K-means聚类算法 一、概率论预备知识 1、 数学期望/均值、方差/标准差 设离散型随机变量X ...