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{| class="wikitable" align="right" |- | style="background:#FF6600" align= center| '''<big>线性对数 </big> ''' |- | [[File:Vcx5432.jpg|缩略图|居中|[http://pics6.baidu.com/feed/e850352ac65c10385cb6571f8f35fa14b27e89ca.jpeg?token=57e986d36b9488286643dd0c40ed4712 原图链接][https://www.so.com/s?src=lm&ls=s112c46189d&q=%e7%ba%bf%e6%80%a7%e5%af%b9%e6%95%b0&lmsid=409d3ebe8b803703&lm_extend=ctype:3 图片来源]]] |- | style="background:#FF6600" align= center| |- | align= light| 中文名 : 线性对数 |} '''对数线性'''模型的主要优点是灵活性,意思是模型可以采用非常丰富的特征。最大熵模型、最大熵马尔可夫模型和条件随机场都属于对数线性模型,掌握一般化的对数线性模型很有必要。 =简介= 线性对数〔或称对数线性、拟线性、超线性〕的形式为 n · log n ,是线性函数及对数函数相乘的结果,在计算复杂度理论中常用线性对数来描述一些算法的时间复杂度。 若以渐进符号表示,线性对数 n · log n的复杂度为 ω(n), o(n2), 及 Θ(n · log n)。线性对数成长的比线性函数 n 快,但比平方函数 n2 慢。 许多算法的时间复杂度为O(n · log n ),例如: 快速排序法的一般情形 快速傅里叶变换<ref>[https://wenku.baidu.com/view/2ee633b565ce0508763213a4.html 线性与对数模型比较分析(附图)], </ref> =参考来源= [[ Category:310 數學總論 ]]
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