叶斯算法

‘壹’ 谁知道乔治城大学 的计算机咋样

乔治敦大学成立于1789年，是美国历史最悠久的大学之一。乔治敦大学位于华盛顿特区，是一个完整的网页，在私立大学排名第20位，我们是2017-2018年的第一名。
乔治敦大学位于白宫西北两千里左右。利申教授在国外学习360年，他引述乔治敦大学远在政治、国际关系和社会科学领域的其他IVY联盟学校前面。耶斯在这里学习，使大学具有强大的国际风味，因此赢得了乔治敦大学的“政治家天堂”的声誉。由于其规模小，美国新闻排名第20位，但乔治敦大学与美国的一些学校竞争。Ivy League在美国，特别是在政治和外交领域。乔治敦大学的许多学生转到Ivy League学习政治和外交。
乔治敦大学是沃尔什外交学院，与哈佛大学肯尼迪政治学院、约翰霍普金斯大学是保罗·尼采高级国际研究学院和哥伦比亚大学国际和公共事务学院一道，介绍了许多杰出的领导人。安美奇直达天下广告平台将采用“云搜索”和“微广告”技术为大家提供精确的搜索直达服务和专业的广告宣传策划方案。
乔治敦大学是一个着名的爱国者联盟。除了乔治敦大学外，该联盟还包括12所精英大学，包括麻省理工学院、西点军事学院和美国海军学院，这些机构的共同特点是规模小，而且高度精英。
美国前总统比尔·克林顿、前国务卿奥尔布赖特、中国外交部长王毅和其他政治家和外交官在乔治敦大学学习。

乔治敦大学的信息技术
以下是乔治敦大学信息技术系的毕业后课程：
计算机博士：对于4-7岁的人（根据毕业论文），申请者必须获得本科学位，在计算机、计算机工程、信息系统、电气工程或类似领域有专业背景。INCE，设备，建筑，算法和数学，如数学，线性代数，概率和统计理论。如果你没有上过这些课程，你必须在其他学校填写或考虑在乔治敦大学申请高等教育证书。如果申请者只接受初级课程和计算机课程的介绍，他们也可以被录取。RTS和GPA3.0初级科学或要求提交GRE点。虽然没有最低要求，但入学的学生通常读GRE的80%以上，读GRE的90%以上。文件.信息技术部向博士生提供奖学金，主要是奖学金。
计算机科学硕士：1至2年期间，总共需要30笔经费。申请者需要获得本科学位。他们有计算机、计算机工程、信息系统、电气工程或类似领域的专业背景。UIVI有单独的结构课程、硬件、建筑、算法和数学，如数学、线性代数、概率理论和统计。如果你没有上过这些课程，你必须在其他学校填写或考虑在D大学申请高等教育证书。e Georgetown.如果只有一个不符合入学考试前算法的要求，但需要在Georgetown开设其他初级算法课程。

‘贰’ 数据挖掘有哪些算法啊

算法有很多阿，比如神经网络，遗传算法，回归算法，聚类分析算法，贝耶斯算法

‘叁’ 2016年里约热内卢女排b组美国队比赛结果

1、2016年8月7日，美国队对波多黎各，总比分75–56，美国3–0获胜；

2、2016年8月9日，美国队对荷兰，总比分104–96，美国3–2获胜；

3、2016年8月11日，美国队对塞尔维亚，总比分96–79，美国3–1获胜；

4、2016年8月13日，美国队对意大利，总比分98–89，美国3–1获胜；

5、2016年8月15日，美国队对中国，总比分97–80，美国3–0获胜。

(3)叶斯算法扩展阅读：

北京时间2016年5月21日，2016里约奥运会女排落选赛暨亚洲区资格赛第6轮角逐在日本结束，女排项目的12支参赛队已确定了11支，分别是中国、韩国、日本、塞尔维亚、俄罗斯、荷兰、意大利、巴西、阿根廷、美国、波多黎各和喀麦隆。

根据规则，里约奥运会的女排分组将依照各队的世界排名蛇形排列，东道主巴西将以第一顺位进入A组，这就意味着目前世界排名前两位的美国和中国将一同分入B组。分组情况为：

A组：巴西、俄罗斯、日本、韩国、阿根廷、喀麦隆

B组：美国、中国、塞尔维亚、意大利、荷兰、波多黎各

在小组赛中，B组美国以5场5胜的成绩，成功进入四分之一决赛。

‘肆’ 统计机器翻译的模型

噪声信道模型假定，源语言中的句子f（信宿）是由目标语言中的句子e（信源）经过含有噪声的信道编码后得到的。那么，如果已知了信宿f和信道的性质，我们可以得到信源产生信宿的概率，即p(e | f)。而寻找最佳的翻译结果也就等同于寻找：
利用贝耶斯公式，并考虑对给定f，p(f)为常量，上式即等同于
由此，我们得到了两部分概率：
p(f | e)，指给定信源，观察到信号的概率。在此称为翻译模型。 p(e)，信源发生的概率。在此称为语言模型 可以这样理解翻译模型与语言模型，翻译模型是一种语言到另一种语言的词汇间的对应关系，而语言模型则体现了某种语言本身的性质。翻译模型保证翻译的意义，而语言模型保证翻译的流畅。从中国对翻译的传统要求“信达雅”三点上看，翻译模型体现了信与达，而雅则在语言模型中得到反映。
原则上任何语言模型均可以应用到上述公式中，因此以下讨论集中于翻译模型。在IBM提出的模型中，翻译概率被定义为：
p(f | e) = p(f,a | e)其中的a被定义为隐含变量——词对齐（Word Alignment），所谓词对齐，简而言之就是知道源语言句子中某个词是由目标语言中哪个词翻译而来的。例如右图中，一个词可以被翻译为一个或多个词，甚至不被翻译。于是，获取翻译概率的问题转化为词对齐问题。IBM系列模型及HMM, Model 6都是词对齐的参数化模型。它们之间的区别在于模型参数的数量，类型各不相同。例如IBM Model 1，唯一的参数是词翻译概率，与词在句子中的位置无关。也就是说：
其中(i,j)是词对齐中的一条连接，表示源语言中的第i个词翻译到目标语言中的第j个词。注意这里的翻译概率是词之间而非位置之间的。IBM Model 2的参数中增加了词在句子中的位置，公式为：
其中I,J分别为源、目标语言的句子长度。
HMM模型将IBM Model 2中的绝对位置更改为相对位置，即相对上一个词连接的位置，而IBM Model 3,4,5及Model 6引入了“Fertility Model”，代表一个词翻译为若干词的概率。
在参数估计方面，一般采用最大似然准则进行无监督训练，对于大量的“平行语料”，亦即一些互为翻译的句子(fs,es)
由于并没有直接的符号化最优解，实践中采用EM算法。首先，通过现有模型，对每对句子估计(fs,es)全部可能的（或部分最可能的）词对齐的概率，统计所有参数值发生的加权频次，最后进行归一化。对于IBM Model 1,2，由于不需要Fertility Model，有简化公式可获得全部可能词对齐的统计量，而对于其他模型，遍历所有词对齐是NP难的。因此，只能采取折衷的办法。首先，定义Viterbi对齐为当前模型参数θ下，概率最大的词对齐：
在获取了Viterbi对齐后，可以只统计该对齐结果的相关统计量，亦可以根据该对齐，做少许修改后（即寻找“临近”的对齐）后再计算统计量。IBM 3,4,5及Model 6都是采用这种方法。
目前直接采用噪声信道模型进行完整机器翻译的系统并不多见，然而其副产品——词对齐却成为了各种统计机器翻译系统的基石。时至今日，大部分系统仍然首先使用GIZA++对大量的平行语料进行词对齐。由于所面对的平行语料越来越多，对速度的关注使得MGIZA++，PGIZA++等并行化实现得到应用。噪声信道模型和词对齐仍然是研究的热点，虽然对于印欧语系诸语言，GIZA++的对齐错误率已经很低，在阿拉伯语，中文等语言与印欧语系语言的对齐中错误率仍然很高。特别是中文，错误率常常达到30%以上。所谓九层之台，起于累土，缺乏精确的词对齐是中文机器翻译远远落后于其他语言的原因。虽然目前出现了一些区分性词对齐技术，无监督对齐仍然是其中的重要组成部分。 在这个框架下，M个特征函数
通过参数化公式
其中是每个特征函数的权重，也是模型所要估计的参数集，记为Λ。基于这个模型，获取给定源语言句子f，最佳翻译的决策准则为：
简而言之，就是找到使得特征函数最大的解。
原则上，任何特征函数都可以被置于此框架下，噪声信道模型中的翻译模型、语言模型都可以作为特征函数。并且，在产生式模型中无法使用的“反向翻译模型”，即p(f,e)也可以很容易的被引入这个框架中。目前基于短语的翻译系统中，最常用的特征函数包括：
1.短语翻译概率 2.词翻译概率（短语中每个词的翻译概率） 3.反向短语翻译概率 4.反向词翻译概率 5.语言模型 而一些基于句法的特征也在被加入。 优化准则指的是给定训练语料，如何估计模型参数Λ。一般来说，训练模型参数需要一系列已翻译的文本，每个源语言句子fs拥有Rs个参考翻译。
早期，区分性训练被置于最大熵准则下，即：
这一准则简单快速且由于优化目标是凸的，收敛速度快。然而，一个极大的问题是，“信息熵”本身和翻译质量并无联系，优化信息熵以期获得较好的翻译结果在逻辑上较难说明。借助客观评价准则如BLEU，希望直接针对这些客观准则进行优化能够提升翻译性能。由此而产生最小化错误率训练算法。通过优化系统参数，使得翻译系统在客观评价准则上的得分越来越高，同时，不断改进客观评价准则，使得客观评价准则与主观评价准则越来越接近是目前统计机器翻译的两条主线。
使用这些客观评价准则作为优化目标，即：
的一个主要问题是，无法保证收敛性。并且由于无法得到误差函数（即客观评价准则）的导数，限制了可使用的优化方法。目前常用的方法多为改进的Powell法，一般来说训练时间颇长且无法针对大量数据进行训练。 语料预处理阶段，需要搜集或下载平行语料，所谓平行语料，指的是语料中每一行的两个句子互为翻译。目前网络上有大量可供下载的平行语料。搜寻适合目标领域（如医疗、新闻等）的语料是提高特定领域统计机器翻译系统性能的重要方法。
在获取语料后，需要进行一定得文本规范化处理，例如对英语进行词素切分，例如将's独立为一个词，将与词相连的符号隔离开等。而对中文则需要进行分词。同是，尽可能过滤一些包含错误编码的句子，过长的句子或长度不匹配（相差过大）的句子。
获取的语料可分为三部分，第一部分用于词对齐及短语抽取，第二部分用于最小错误率训练，第三部分则用于系统评价。第二第三部分的数据中，每个源语言句子最好能有多条参考翻译。 首先，使用GIZA++对平行语料进行对齐。由于GIZA++是“单向”的词对齐，故而对齐应当进行两次，一次从源到目标，第二次从目标到源。一般来说，GIZA++需要依次进行IBM Model 1, HMM及IBM Model 3,4的对齐，因IBM Model 2对齐效果不佳，而IBM Model 5耗时过长且对性能没有较大贡献。根据平行语料的大小不同及所设置的迭代次数多少，训练时间可能很长。一个参考数据为，1千万句中文-英文平行语料（约3亿词）在Inter Xeon 2.4GHz服务器上运行时间约为6天。如果耗时过长可考虑使用MGIZA++和PGIZA++进行并行对齐（PGIZA++支持分布式对齐）。
其后，对两个方向的GIZA++对齐结果进行合并，供短语抽取之用。 最小化错误率训练通过在所准备的第二部分数据——优化集（Tuning Set）上优化特征权重Λ，使得给定的优化准则最优化。一般常见的优化准则包括信息熵，BLEU，TER等。这一阶段需要使用解码器对优化集进行多次解码，每次解码产生N个得分最高的结果，并调整特征权重。当权重被调整时，N个结果的排序也会发生变化，而得分最高者，即解码结果，将被用于计算BLEU得分或TER。当得到一组新的权重，使得整个优化集的得分得到改进后，将重新进行下一轮解码。如此往复直至不能观察到新的改进。
根据选取的N值的不同，优化集的大小，模型大小及解码器速度，训练时间可能需要数小时或数日。 使用经最小化错误率训练得到的权重，即可进行解码。一般此时即可在测试集上进行系统性能评价。在客观评价基础上，有一些有条件的机构还常常进行主观评价。