import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.ticker import...
一元线性回归分析 只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布。 2....多元线性回归分析 使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 变呈筛选方式 选择最优回归方程的变呈筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法、...Logistic回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况 分类：Logistic回归模型有条件与非条件之分...分类： 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系 多因素有交互方差分析：一项实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系...正态性检验 很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。 常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。
在本文中，研究者则提出了一个非常快速的变分信息瓶颈方法，能够用非线性的方式压缩这些嵌入，仅保留能够帮助句法解析器的信息。研究者将每个词嵌入压缩成一个离散标签，或者一个连续向量。...而在连续模式中，研究者通过实验说明，适当地压缩词嵌入可以在 8 种语言中产生更精确的语法解析器。这比简单的降维方法要好。 图 1：研究者利用瓶颈变量 T 来实例化信息瓶颈。...图 2： FashionMNIST 数据集上用于 2D 模式拟合的多点优化方法。...在本文中，研究者检验了单一变量，即训练难度，对学习率的影响。在很多情况下，他们发现存在一个「甜蜜点」，其中训练既不是太简单也没有太困难，并且学习进程最快。...图 1：置信学习（CL）流程以及置信节点 和估计联合分布 的示例。
正态性检验 很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。 常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。...有以下几种分类： 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系...多元线性回归分析 使用条件：分析多个自变量与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量y或其残差必须服从正态分布 。...变呈筛选方式选择最优回归方程的变里筛选法包括全横型法（CP法）、逐步回归法，向前引入法和向后剔除法 横型诊断方法： 残差检验：观测值与估计值的差值要艰从正态分布 强影响点判断：寻找方式一般分为标准误差法...Logistic回归分析 线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变里，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
在机器学习里用到的概率论知识点有: 随机事件的概念，概率的定义与计算方法 随机变量与概率分布，尤其是连续型随机变量的概率密度函数和分布函数 条件概率与贝叶斯公式 常用的概率分布，包括正态分布，伯努利二项分布...，均匀分布 随机变量的均值与方差，协方差 随机变量的独立性 最大似然估计 这些知识不超出普通理工科概率论教材的范围。...凸优化是机器学习中经常会提及的一个概念，这是一类特殊的优化问题，它的优化变量的可行域是凸集，目标函数是凸函数。凸优化最好的性质是它的所有局部最优解就是全局最优解，因此求解时不会陷入局部最优解。...通过变换原始优化变量和拉格朗日乘子的优化次序，进一步将原问题转换为对偶问题，如果满足某种条件，原问题和对偶问题是等价的。这种方法的意义在于可以将一个不易于求解的问题转换成更容易求解的问题。...概率图模型、流形学习中基于图的模型会用到图论的一些基本知识，如果学习过离散数学或者数据结构，这些概念很容易理解。
为了简单起见，假设这只是一个单一的变量： 第一步，我们需要为每个进程创建自己的会话。（假设 sess1 在一个进程中创建，而 sess2 会在另一个进程中创建）。...而另一种计算图间的分布式会在每一个计算服务器上创建一个独立的 TensorFlow 计算图，但不同计算图中的相同参数需要以一种固定的方式存放到同一个参数服务器中。...即使我们尝试使用连接到第一个任务的会话来评估它，它仍然在第二个任务上运行。 变量 2 亦是如此。 计算图 分布式 TensorFlow 处理图的过程有几点需要注意。 谁构建了这个图？...首先，尽管在整个集群中共享变量值，但图并不会自动共享。 我们用两台服务器创建一个新的集群，然后用显式创建的图设置第一台服务器。 如果我们创建连接到第二台服务器的会话，请注意图不会自动获取镜像。...要访问共享变量，我们必须手动添加一个同名的变量到第二个图中。 只有如此我们才可以访问它。 关键是：每个服务器负责创建自己的图。 所有服务器上的图都必须一样吗？
：数值、日期、字符、逻辑 字符型变量：别名、数值拆分 数值型变量：数值分段（创建级） 创建：新变量（创建计算字段）、数据组 隐藏数据列 1.3 重复测量数据的记录方式 宽型：每一个个体被记录为一个Case...添加其余变量、统计量到表格中。 对表格的附加文本和格式进行修饰。 最后审核绘制的表格，查缺补漏。 3.绘图 3.1 统计图的分类框架 根据呈现变量的数量，将统计图分为单变量图、双变量图和多变量图。...饼图：饼块大小代表频数/构成比大小。 气泡图：气泡大小代表频数/构成比大小。 3.3 单个-数值变量 直方图 对数值进行分组频数汇总，呈现整个取值区间上的数据分布特征。...散点图：呈现连续自变量的影响 3.5 分类因变量 基本使用各类条图对数据进行呈现。 复式条图：呈现两个分类变量各个类别组合情况下的频数分布。...树状图：将两个分类变量置于同等地位，直接显示各个组合单元格所占百分比。 3.6 更复杂的图形 呈现多个变量的关系：用线图/条图的组合对二维图进行扩充。
每条发布到 Kafka 集群的消息都会打上一个名为 Topic（逻辑上可以被认为是一个 queue）的类别,起到消息分布式分发的作用。 Jop 消息分发。...2、一个用户的内存尽量放到栈上 内存创建在对应的用户 Goroutine（Go 程）中。 3、内存由自己控制 主要是针对 Comet 模块所做的优化，可以查看模块中各个分配内存的地方，使用内存池。...模块优化的三个方面，主要考虑的问题就是，分布式系统中会出现的单点问题，即当一个用户在建立链接后，如果出现故障，其余用户建立的链接不能被影响。...图 5 针对单点 IDC 流量不足的问题，B 站采用了多点 IDC 接入的方案。一个机房的流量不够，那么就把它分散到不同的机房，看看效果如何。...图中将 IP 段进行了城市的划分，将某一个城市的一些用户信息链接到一个群组（GroupID），群组下有一个或多个 Comet ，把属于这个群组的物理机全部分给 Comet 。 ?
这篇文章描述了贝叶斯分析的各个阶段，从指定先验和数据模型，到推断、模型检验与改进，探讨了先验和后验预测检验的重要性，选择恰当的技术从后验分布、变分推断和变量选择中采样。...然后是确定似然函数，将似然函数结合先验得到后验分布（或后验）。先验和似然函数对于确定后验分布非常重要。这篇文章提供了多个示例来展示整个流程。 第一个示例是关于博士延毕的。...一个典型的例子就是变分自编码器，它已经成功地应用于多个领域，比如单细胞基因组学，为这些领域提供一个通用的建模框架。...底层的统计模型是一个简单的贝叶斯分层潜变量模型，将高维观测值映射到通过 DNN 定义的函数假定正态分布的低维潜变量。变分推断被用于近似潜变量的后验分布。...然而，在标准变分推断中，我们为每个潜变量引入一个局部变分参数，在这种情况下，计算需求将随着数据样本的数量的变化呈线性增长。
A：运行geom_point()函数，分别映射一个变量到x，一个变量到y heightweight %>% select(ageYear,heightIn)#heightweight数据包含学龄儿童的身高体重...A：边际地毯图实际上是一个一维的散点图，可以用于展示每个坐标轴上数据的分布情况，调用geom_rug（）函数即可。...当x轴y轴都是分类变量的时候，气泡图可以表示网格点上的变量值 ##使用数据集HairEyeColor包含了592个学生头发眼睛颜色的分布 # 创建一个数据框，对男性组和女性组计数求和 hec <- HairEyeColor...A：使用geom_boxplot()函数，分别映射一个连续变量和一个离散变量到y和x即可 #依旧使用MASS包里的小孩数据集（小孩体重太低的因素，比如之前我们一直谈的小孩们妈妈抽烟） low age...A：使用geom_violin()函数即可 小提琴图是一种用来对多个数据分布进行比较的方法.使用普通的密度曲线来对数个分布进行比较往往有一定困难，因为图中的线条会彼此干扰。
初始分布称之为先验分布，使用过训练数据拟合参数的分布叫做后验分布。后者用于取样和获得输出数据。 模型的拟合效果怎么样呢？一般的框架叫做变分推理。...我们不去深入了解细节，在这里我们需要寻找的模型是可以最大化似然函数log p_w(z|x)的, w 是模型的参数（分布参数），z是隐藏变量（隐藏神经元输出，从参数为 w 的分布中取样得到的），x是输入数据样本...这就是我们的模型。 在Pyro库中我们引入了一个实例作为这个模型的指导，指导中包括一些对所有隐藏变量q_ф(z)的分布，其中 ф叫做变分参数。这个分布必须近似于拟合数据最好的模型参数的“真实”分布。...因为我们通常将这种概率模型（比如神经网络）描述为从一个变量到另一个变量的有向图，这样我们就可以直接表示变量的依赖性： 最初这种概率编程语言被用来定义这些模型并对其进行推断。 为什么用概率编程？...我对于使用贝叶斯模型没有太多经验，但就我从Pyro和PyMC3学习中可以知道，训练过程耗时很长而且很难定义准确的先验分布。此外，处理分布的多个样本会导致误解和歧义。
如果把网络看做一组相互依赖的分布，它首先是一个联合分布 p(y, z|x), 这里y是输出、z是模型“内部的”潜变量，依赖于输入 x (常规神经网络都可以这样看)。...如果不看细节我们可以假定，需要找到一个模型最大化对数似然 p_w(z|x), 这里w是模型参数 (分布的参数), z 是潜变量 (隐神经元的输出, 采样自参数w的分布) ，x是输入样本数据。...我们的模型就是这样的。在Pyro可引入这样一个实体作为该模型的guide，其中包含所有潜变量的分布q_ф(z), 此处 ф 称为变分参数。...通常这样的统计模型(神经网络)被描述为从一个变量到另一个变量的有向图, 这样直接显示变量的依赖: ?...这是很多正则化手段例如L2或Dropout处理的，将参数逼近至0，可以用变分推断实现! 隐层的情景就更有趣了。我们看一下权重向量图, 蓝色表示Keras权重, 橙色表示Pyro权重: ? ? ?
变分推断 贝叶斯公式 + KL散度 = 变分推断 贝叶斯分类器是贝叶斯推断的简单特例，它们的目标是计算出已知观测变量x时隐变量z的后验概率p(z|x)，从而完成因果推断 ?...不幸的是，单个高斯分布的建模能力有限，无法拟合多峰分布（概率密度函数有多个极值），如果将多个高斯分布组合起来使用则表示能力大为提升，这就是高斯混合模型。...高斯混合模型（GMM）通过多个正态分布的加权和来定义一个连续型随机变量的概率分布，其概率密度函数定义为 ?...它用图表示随机变量之间的概率关系，对联合概率或条件概率建模。在这种图中，顶点是随机变量，边为变量之间的依赖关系。如果是有向图，则称为概率有向图模型；如果是无向图，则称为概率无向图模型。...可见变量是神经网络的输入数据，如图像；隐藏变量可以看作是从输入数据中提取的特征。在受限玻尔兹曼机中，可见变量和隐藏变量都是二元变量，其取值只能为0或1，整个神经网络是一个二部图。
比如： 就一个服务部署在单机上，一次请求就访问一个服务，抗住的 QPS 肯定很高 但是如果是多个分布式服务，一次请求需要访问多个全链路服务，这时候 QPS 又跟业务服务数量等强相关 所以具体多少 QPS...我们可以拿多个机器来处理这些流量，我们可以把多个机器组成一个分布式集群来进行处理这些流量，这样的话流量就分摊到每个机器上去了，当然可能很多人就会问：机器挂了怎么办？分布式一致性怎么做？...怎么让流量到服务器上？这里不谈这些，因为这些点约谈越深，根本出不来。...这里谈的横向扩展包含了很多点，比如系统主服务扛不住可以加机器，数据库扛不住也可以加机器做分库分表等，接下来要说的缓存如果扛不住也可以机器。...异常处理 其实我们还需要思考很多点，很多异常情况，写好代码做好设计很简单，但是更难的是我们要如何做好异常处理进行兜底，比如： 以上机器挂了怎么办？
后者假设每类 样本的特征向量服从多维正态分布 ? 无论是哪种贝叶斯分类器，训练时模型的参数都通过最大似然估计得到。贝叶斯分类器可以看做是贝叶斯网络的简单特例，后者可以实现多个变量之间的因果推理。...具体的，递归地创建树（树天然是一种递归结构），建立每个非叶子节点的关键是寻找最佳判定规则。...可见变量与隐变量的联合概率为 ? 模型的参数通过最大似然估计得到。 我们还可以把多个RBM堆叠起来使用，实现逐级的特征抽取。这样就得到了深度玻尔兹曼机（DBM）。在这种结构中，各个层都是无向的。 ?...无向图模型的顶点同样是随机变量，但边不表示条件概率，而是各变量直接的概率依赖关系。 ? 概率无向图的典型代表是条件随机场，它对给定可见变量时隐变量的条件概率建模。...这里有两类典型的深度生成模型-生成对抗网络（GAN），以及变分自动编码器(VAE)。 ? GAN由一个生成模型和一个判别模型组成，是概率分布变换与神经网络相结合的产物。
创建这样的数据集需要花费大量的精力，同时也需要很多的时间。现在想象创建一个有1M个类的数据集。试想一下，对有100M数据帧的视频数据集的每一帧进行分类。该任务量简直不可估量。...对于一个非全连接的图模型，都可以根据条件独立性将联合概率分布进行因子分解，表示为一组局部的条件概率分布的乘积. 常见的概率图模型可以分为两类：有向图模型和无向图模型。...图模型的几个要素包括：图结构、推断、参数学习。 在上面的篇幅中介绍了图结构，推断是指给定一组变量，在观测到部分变量时，计算其他变量的后验概率分布。...贝叶斯网络中的节点可以看成是一个随机变量。在变分自编码器中，我们仅仅将隐藏编码对应的节点看成是随机变量，其它节点还是作为普通神经元。...这样，编码器变成一个变分推理网络，而解码器可以看作是将隐变量映射到观测变量的生成网络。 图中给出了变分自编码器的神经网络结构示例。 ?
它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边表示变量间的概率相关关系，即“变量关系图”。...对概率图模型，还需确定具体分布的参数，这称为参数估计或参数学习问题。 概率图模型的推断方法大致可分为两类： * 第一类是精确推断方法 希望能计算出目标变量的边际分布或条件分布的精确值。...变量消去是最直观的精确推断算法，也是构建其他精确推断算法的基础。 变量消去法有一个明显的缺陷：若需计算多个边际分布，重复使用变量消去法将对造成大量的冗余计算。 2....信念传播 信念传播（Belief Propagation）算法将变量消去法中的求和操作看作一个消息传递过程，较好的解决了求解多个边际分布时重复计算问题。...变分推断 变分推断通过使用已知简单分布来逼近所需推断的复杂分布，并通过限制近似分布的类型，从而得到一种局部最优、但具有确定解的近似后验分布。
如果一根物理专线需要打通多个 VPC，您需要通过不同的 VLAN ID 分别创建专用通道来连接多 个VPC。...图片.png 1.3.云联网概述 云联网（Cloud Connect Network，CCN）为您提供云上不同 VPC间、VPC 与本地数据中心间（IDC）内网互联的服务，具备全网多点互联、路由自学习、...2.VPC 与 IDC 间内网全互联：一个专用通道打通多个 VPC，实现单次接入全网互联，如混合云场景。...如果图2的专线1故障，就会有12Gbps的流量转发到专线2，最终导致专线2带宽拥塞而丢包影响业务； 2.4.当前互联架构的挑战 公有云VPC之间互通要建立全互连的对等连接，并且每次增加VPC都有增加大量对等连接和路由...，网关集群的带宽容量，底层路径MTU差异，云联网限速算法（截止2020年11月依然存在均分算法和分布式算法两种，出于带宽利用率最大化考虑建议分布式算法）等； 每次灰度迁移都需要有明确的变更步骤、验证步骤
台服务器 ● 人多力量大，群体提升并发与可用性 集群：每个节点运行的业务相同 分布式：每个节点运行的业务不同 ● 第一个任务使用 4 个人来做 ● 第二个任务使用了 1 个人来做 ●...第三个任务使用了 2 个人来做 那么这一张图就是一个 分布式的集群系统，总共有三个不同的业务（分布式），多人做同一个业务就是集群。...使用集群的优势 ● 提高系统性能 可以分发流量到各个节点，提高整个系统的性能 ● 提高系统可用性 不会像单体那样宕机之后就无法堆外提供服务了，就算有一两个节点宕机了，也不会影响其他节点提供服务...● 高扩展性 当预估到高流量的时候，可以适当的增加计算机节点，流量下去之后又可以去掉这些节点 使用集群的注意点 ● 用户会话 需要使用分布式会话，后续整合 redis 后，会通过 redis 来实现...● 定时任务 单体变集群环境时，某一个时间点的定时任务会被所有节点执行，某些任务是在同一时间点只能有一个节点执行的，像这种情况下也可以解决，比如下面的方案： ○ 使用分布式锁 ○ 把定时任务单独提取出来做成一个服务
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