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马尔科夫蒙特卡洛(MCMC)蒙特卡洛模拟方法的原理是当问题或对象本身具有概率特征时,可以用计算机模拟的方法产生抽样结果,根据抽样计算统计量或者参数的值;(2)实现从已知概率分布抽样:构造了概率模型以后,由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的,因此产生已知概率分布的随机变量(或随机向量),就成为实现蒙特卡罗方...
Python LZW 算法 | 菜鸟教程Python LZW 算法LZW 压缩算法。dictionary = {i:chr(i) for i in range(97,123)}last = 256arr = [97, 97, 98, 256, 258, 257, 259] result = []p = arr.pop(0)result.append(dictionary[p]) for c in arr: if c in dictionary: entry = dictionary[c] result.append(entry) dictionary[last] = dic...
不到20行代码,用Python做一个智能聊天机器人。下面我们将会实现第一个聊天机器人,该机器人是wxpy内集成的图灵机器人,由于图灵机器人的高度专业,所以制作出来的聊天机器人交流也非常的顺畅。图灵聊天机器人的代码和效果图如下图所示:下面我们不依托于图灵机器人,而是依靠ChatterBot来制作一款机器人,这款机器人,虽然效果较上一款性能差...
2019 年,TensorFlow 被拉下马了吗?Keras和fastai还为评估TensorFlow和PyTorch提供了可以参考的评估范围。所以,作者以「机器学习 TensorFlow」评估TensorFlow。过去六个月里,作者使用Medium.com的谷歌站点搜索,结果发现TensorFlow和Keras发表的文章数量相当,而PyTorch相对较少。TensorFlow有接近3000篇文章,在这方面占有很大优势,大多数...
机器学习成才之路:这是一条GitHub高赞的学习路径。其中在机器学习工程师需要从基本的工具、传统机器学习到深度学习打造完整的知识体系,同时也要知道如何工程化地开发和部署模型。机器学习路径。2. 用 Scikit-Learn 库进行机器学习。如果需要走机器学习之路,除了 Python 外,首先就需要知道如何使用数值计算库 NumPy、可视化库 Matplotlib 和...
图论常用算法 版权声明:本文为博主原创文章,可随意转载https://blog.csdn.net/weixin_38686780/article/details/77244247.图论常用算法。求无向图的割点和桥 2. 求无向图的双连通分量 3. 求有向图的强连通分量 4. 拓扑排序 5. 二分图判断 最小生成树 最短路径。Dijkstra算法 Bellman-Ford算法(SPFA...
超级预测法-贝叶斯定理。我们看用贝叶斯定理预测太阳升起的寓言,其实有一个很明显的结论,就是太阳一定会在未来某一天消失,这个我们是知道的,也就是说这个预测其实是没有实际意义的,这里涉及到贝叶斯定理的试用范围问题,不是所有问题都可以用贝叶斯定理去做预测,一个关键原因就是结论已经注定。
贝叶斯定理:我们几乎每天都在使用的数学工具。贝叶斯定理最著名的运用之一是在二战期间被用来破解纳粹的恩尼格码密码。贝叶斯定理。当一个不合理的解释与一个新的证据完美契合时,贝叶斯定理和频率论者的方法之间的区别尤为明显。△贝叶斯推理考虑了假设符合现有知识的程度以及它符合新证据的程度。贝叶斯定理再次起到作用。贝叶斯定理再次告...
用语言解释就是:在B出现的前提下,A出现的概率等于A和B都出现的概率除以B出现的概率。这个小学一年级一共100人,其中有男生30人,穿白袜子的人数一共有20个,这20个人里面,有5个是男生。那么请问,男生里面穿白袜子的人的出现概率为多少?穿白袜子的人是男生这件事出现的概率是0.25 —— P(B|A)。请问你,一个人是男生又穿白袜子的出现概率 —...
贝叶斯不仅仅代表参数的值和每个参数的真实值有多大,而是认为分布描述了我们对参数的确信度。似然分布以参数值范围的形式总结了数据可以告诉我们什么,而参数值中的每个参数解释了我们正在观察的数据的可能性。02 MCMC方法。有了蒙特卡洛模拟和马尔可夫链的一些知识,我希望MCMC方法的零数学解释是非常直观的。这个诀窍就是,对于一对参数值,...
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