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2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr =

2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = 4, 2, 0, 3, 10 1 2 3 4把0想象成洞，任何非0数字都可以来到这个洞里，然后在原本的位置留下洞比如...最后比较这两种情况下的最小搬动次数，返回较小值即可。注意事项：需要记录每个数是否被遍历过，以防止重复计算。

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教程 | 如何使用深度学习为照片自动生成文本描述？

使用人力标注显然不现实，而随着深度学习技术的发展，使用机器为图像自动生成准确的文本描述成为了可能。...Jason Brownlee 博士的这篇文章对使用深度学习的图像描述进行了介绍，机器之心对本文进行了编译。图像描述涉及到为给定图像（比如照片）生成人类可读的文本描述。...最近，在为图像自动生成描述（称为「字幕」）的问题上，深度学习方法已经替代了经典方法并实现了当前最佳的结果。在这篇文章中，你将了解可以如何使用深度神经网络模型为照片等图像自动生成描述。...可以如何将这些模型元素组合到编码器-解码器（Encoder-Decoder）中，也许还会用到注意机制。概述这篇文章分为三部分，分别是： 1. 使用文本描述图像 2. 神经描述模型 3....这种模型的基础是将图像编码成紧凑的表征的卷积神经网络，后面跟着一个循环神经网络来生成对应的句子。这种模型的训练目标是最大化给定图像的句子的似然。

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2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = [4, 2, 0, 3,

2023-04-16：给定一个长度为N的数组，值一定在0~N-1范围，且每个值不重复比如，arr = [4, 2, 0, 3, 1] 0 1 2 3 4 把0想象成洞...最后比较这两种情况下的最小搬动次数，返回较小值即可。注意事项： 1. 需要记录每个数是否被遍历过，以防止重复计算。 2.

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如何使用AngularJS和PHP为任何位置生成短而独特的数字地址

在本教程中，您将开发一个Web应用程序，该应用程序使用Google Maps API为您选择的任何地址生成一个简短的数字地址。...在此注释下面添加以下行，该行检查fullAddress是否为null以外的任何值： . . . if (fullAddress !...让我们继续进行这些更改，并仔细研究这些地图代码是如何生成的。...要了解有关Mapcode如何使用此标准的更多信息，请查看“ 地区和标准代码”参考页。尽管应用程序在地图上显示位置的方式有所改进，但该应用程序仍未完全正常运行。...您的最后一项任务是启用此应用程序的第二个功能：使用相应的地图代码从数据库中检索地址。第10步 - 检索物理地址现在您可以从给定的物理地址生成地图代码，最后一步是检索从地图代码派生的原始物理地址。

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深度学习8:详解生成对抗网络原理

然后，在第2节中，我们将通过一个例子展示GAN试图解决的问题可以表示为随机变量生成问题。在第3节中，我们将讨论基于匹配的生成网络，并展示它们如何回答第2节中描述的问题。...逆变换方法逆变换方法的想法只是为了表示我们的复杂性 – 在本文中，“复杂”应该始终被理解为“不简单”而不是数学意义 – 随机变量作为应用于函数的函数的结果统一随机变量我们知道如何生成。...…所以让我们使用神经网络的变换方法作为函数！当我们尝试生成狗的新图像时，我们的第一个问题是N维向量空间上的“狗概率分布”是一个非常复杂的问题，我们不知道如何直接生成复杂的随机变量。...然而，正如我们非常清楚如何生成N个不相关的均匀随机变量，我们可以使用变换方法。为此，我们需要将N维随机变量表示为应用于简单N维随机变量的非常复杂函数的结果！...在机器学习中，生成模型试图从给定（复杂）概率分布生成数据深度学习生成模型被建模为神经网络（非常复杂的函数），它将一个简单的随机变量作为输入，并返回一个跟随目标分布的随机变量（“变换方法”）这些生成网络可以

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最大似然估计(MLE)入门教程

如果数据集有1-n个独立同分布的(iid)随机变量，X₁至Xₙ，与观察到的数据 x₁ 到 xₙ 相关，我们就有似然函数的数学表达式：这可以很好地概念化似然函数——但是我们如何将其分解为可以从数据中计算出来的东西呢...给定：那么：因为所有随机变量作为观察数据值的概率等于每个随机变量作为每个数据值的概率（因为它们是独立同分布的）。...如何最大化似然函数现在可以用数学方式表达给定分布的似然函数，但看起来它是一个需要最大化甚至求导数的函数。那么如何有效地最大化似然函数呢？...我们这样做的理论基础是：最大化对数似然的值 θ 也最大化似然函数。泊松分布示例我们继续使用上面已经建立的泊松分布作为示例。给定数据集X₁…Xₙ，这是i.i.d....但这超出了本文的范围。总结 MLE 是一种技术，可以生成对要拟合数据的任何分布的参数的最可能估计值。估计值是通过最大化数据来自的分布的对数似然函数来计算的。

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最大似然估计(MLE)入门教程

如果数据集有1-n个独立同分布的(iid)随机变量，X₁至Xₙ，与观察到的数据 x₁ 到 xₙ 相关，我们就有似然函数的数学表达式：这可以很好地概念化似然函数——但是我们如何将其分解为可以从数据中计算出来的东西呢...给定那么因为所有随机变量作为观察数据值的概率等于每个随机变量作为每个数据值的概率（因为它们是独立同分布的）。...如何最大化似然函数现在可以用数学方式表达给定分布的似然函数，但看起来它是一个需要最大化甚至求导数的函数。那么如何有效地最大化似然函数呢？...我们这样做的理论基础是：最大化对数似然的值 θ 也最大化似然函数。泊松分布示例我们继续使用上面已经建立的泊松分布作为示例。给定数据集X₁…Xₙ，这是i.i.d....但这超出了本文的范围。总结 MLE 是一种技术，可以生成对要拟合数据的任何分布的参数的最可能估计值。估计值是通过最大化数据来自的分布的对数似然函数来计算的。

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《统计学习方法》笔记五决策树

决策树所表示的条件概率分布由各个单元给定条件下类的条件概率分布组成。设X为表示特征的随机变量，Y为表示类的随机变量，则条件概率分布表示为P(Y|X)。X取值于给定划分下单元的集合，Y取值于类的集合。...设X是一个取有限个值的离散随机变量，概率分布为 P(X = xi) = pi, i = 1,2,...n 则随机变量X的熵定义为 ?...信息增益比当训练数据集的经验熵大的时候，信息增益值偏大，反之偏小，使用信息增益比校正。 ? 基尼指数 CART中生成分类树中使用，用基尼指数选择最优特征，同时决定该特征的最优二值且分点。 ? ?...CART算法可用于分类也可用于回归，给定输入随机变量X条件下输出随机变量Y的条件概率分布的学习方法。...回归树生成一个回归树对应输入空间（即特征空间）的一个划分以及在划分的单元上的输出值，假设已将输入空间划分为M个单元，R1，...RM，并在每个单元RM上有一个固定的输出值Cm，则回归树模型可表示为

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在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：穿越 | 数说·语言

今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。...（1）列出观测值 List 观测值范围 var {选择变量名} where (条件) ; （红色背景是必须要有的，黄色背景是可以省略的）观测值范围 All：所有观测值 Current：当前观测值...要求给出系数、R2、t检验的p值，提示： SAS常用的的概率密度函数 ①标准正态分布函数PROBNORM（x）计算服从标准正态分布的随机变量u小于给定x的概率。即p（u＜X）。...②t分布概率函数PROBT（x，df，nc）计算自由度为df，非中心参数为nc的t分布随机变量小于给定值x的事件的概率，当nc＝0或不规定这项时，分布为中心分布。...③F分布概率函数PROBF（x，dfl，df2，nc）计算服从分子自由度为dfl，分母自由度为df2的F分布的随机变量小于给定值x的事件的概率，当分布为中心分布时，nc＝0或不规定该项。

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在SAS里玩穿越 | 【SAS Says·扩展篇】IML：5.穿越

今天我们将介绍如何在SAS里玩穿越，将数据从矩阵变成SAS数据集，从SAS数据集再变成矩阵。它将大大方便我们的使用。...（1）列出观测值 List 观测值范围 var {选择变量名} where (条件) ; （红色背景是必须要有的，黄色背景是可以省略的）观测值范围 All：所有观测值 Current：当前观测值...要求给出系数、R2、t检验的p值，提示： SAS常用的的概率密度函数 ①标准正态分布函数PROBNORM（x）计算服从标准正态分布的随机变量u小于给定x的概率。即p（u＜X）。...②t分布概率函数PROBT（x，df，nc）计算自由度为df，非中心参数为nc的t分布随机变量小于给定值x的事件的概率，当nc＝0或不规定这项时，分布为中心分布。...③F分布概率函数PROBF（x，dfl，df2，nc）计算服从分子自由度为dfl，分母自由度为df2的F分布的随机变量小于给定值x的事件的概率，当分布为中心分布时，nc＝0或不规定该项。

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条件随机场（CRF）的详细解释

该图可以分解为 J 个不同的团（小的集团 cliques ）或因子（factors），每个由因子函数 φⱼ 支配，其范围是随机变量 Dⱼ 的子集。...对于 dⱼ 的所有可能值，φⱼ (dⱼ) 应该严格为正。对于要表示为因子或团的随机变量的子集，它们都应该在图中相互连接。所有团的范围的并集应该等于图中存在的所有节点。...条件随机场是马尔可夫随机场的一个特例，其中图满足以下属性：“当我们在 X 全局条件下，即当X中随机变量的值固定或给定时，集合Y中的所有随机变量都遵循马尔可夫性质p(Yᵤ/X,Yᵥ,u≠v)=p(Yᵤ/...Evidence structure and domain：假设集合 X 中的随机变量是大小为 F 的实值向量，即∀ Xᵢ ϵ X, Xᵢ ϵ Rˢ。...而生成模型是建立数据如何生成的模型，在学习后可用于进行分类。

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30分钟理解决策树的基本原理

决策树模型的关键是将特征空间划分成不相交的子区域，落在相同子区域的样本具有相同的预测值。为了确定一棵决策树的完备结构，要明确如下两个方面：一是如何划分子区域，二是子区域的预测值取多少。...由于决策树的同一叶子节点上的所有样本都取相同的预测值，如果这些样本的真实 label 只有一种取值，那么这个叶子节点上的样本是非常“纯净”的，我们可以直接指定预测值为这个叶子节点上 label 的取值，...反之，如果叶子节点上不同样本的 label 的取值很杂乱，所谓众口难调，那么无论我们如何指定叶子节点上的预测值，总会有较大的预测误差。那么，如何来衡量不纯度呢？...C4.5算法使用预剪枝策略，当分裂后的增益小于给定阈值或者叶子上的样本数量小于某个阈值或者叶子节点数量达到限定值或者树的深度达到限定值，决策树停止生长。 CART决策树主要使用后剪枝策略。...2，条件熵所谓条件熵，是指给定随机变量X的取值的前提下，随机事件Y的不确定性的一种度量。 ?

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在Python中使用逆变换方法生成随机变量

在本文中，我将向您展示如何使用Python中的逆变换方法生成随机变量(包括离散和连续的情况)。概念给定随机变量U，其中U在（0,1）中均匀分布。...假设我们要生成随机变量X，其中累积分布函数（CDF）为 ? 逆变换方法的思想是通过如下使用其逆CDF从任何概率分布中生成一个随机数。 ? 对于离散随机变量，步骤略有不同。...假设我们想生成一个离散随机变量X的值，它具有一个概率质量函数(PMF) ? 为了生成X的值，需要生成一个随机变量U，U在（0,1）中均匀分布，并且定义 ?...可以调整均值（请注意，我为expon.rvs（）函数定义的均值是指数分布中的比例参数）和/或生成的随机变量的数量，以查看不同的结果。...总结这种逆变换方法是统计中非常重要的工具，尤其是在仿真理论中，在给定随机变量均匀分布在（0,1）中的情况下，我们想生成随机变量。

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机器学习各种熵：从入门到全面掌握

3 条件熵条件熵的定义为：在X给定条件下，Y的条件概率分布的熵对X的数学期望。有点抽象，看具体公式就比较容易理解了： ? 同理可得： ?...若给定一个样本数据的真实分布 ? 和生成的数据分布 ? ，那么生成模型希望能找到一组参数θ使分布 ? 和 ? 之间的距离最短，也就是找到一组生成器参数而使得生成器能生成十分逼真的分布。...从这里我们可以看出一些端倪，如果想通过算法对样本数据进行概率分布建模，那么通常都是使用相对熵，因为我们需要明确的知道生成的分布和真实分布的差距，最好的KL散度值应该是0；而在判别模型中，仅仅只需要评估损失函数的下降值即可...在数学之美书中，有这样几句话：交叉熵，其用来衡量在给定的真实分布下，使用非真实分布所指定的策略消除系统的不确定性所需要付出的努力的大小，相对熵，其用来衡量两个取值为正的函数或概率分布之间的差异。...，而交叉熵、相对熵和互信息可以衡量两个随机变量之间的关系，三者作用几乎相同，只是应用范围和领域不同。

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Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数详解与实现「建议收藏」

那么，给定了某个网格化方案后，如何计算其对应的互信息值呢？这里以上图中红色的网格化方案为例进行说明。红色网格化方案将所有数据点分为四个区域：左上，右上，左下，右下。...选择不同尺度下互信息的最大值作为MIC值上面讲述了给定i和j的情况下M(X,Y,D,i,j)的计算方法。...这一步就是给定很多(i,j)值，计算每一种情况下M(X,Y,D,i,j)的值，将所有M(X,Y,D,i,j)中的最大那个值作为MIC值。...参数解释阿尔法（float数据类型，取值范围为（0 ，1.0 ] 或 > = 4）如果alpha的取值范围在（0,1]之内，那么B的取值范围为（N ^α，4）其中n是样本的数目。...c（float 取值范围为大于）） – 确定比每个分区中的列多多个块。默认值为15，这意味着当尝试在x轴上绘制x网格线时，算法将以最多15 * x个团块开始。

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R语言蒙特卡洛计算和快速傅立叶变换计算矩生成函数

介绍在概率论中，让对于和对于是一些随机变量的累积分布函数，即。什么是矩生成函数，即？如何编写？...观察一下给定是具有密度的（绝对）连续随机变量。观察所有，和，即给定是指数分布。因此，是指数变量和Dirac质量之间的混合。...就像Cauhy样本的平均值一样，即使期望值不存在，我也总是可以计算出来 > mean(rcauchy(1000000))[1] 0.006069028 这些生成函数在存在时会很有趣。...现在，如果我们使用泰勒展开式和如果我们看一下该函数在0点的导数的值，那么可以为某些随机矢量在更高维度上定义一个矩生成函数，如果要导出给定分布的矩，则一些矩生成函数很有趣。...并假设泊松计数变量的均值为 > lambda <- 100 同样，可以使用蒙特卡洛模拟。

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【深度学习基础】预备知识 | 概率

因为我们是从一个公平的骰子中生成的数据，我们知道每个结果都有真实的概率 \frac{1}{6} ，大约是 0.167 ，所以上面输出的估计值看起来不错。 ...由于概率论中的事件是来自样本空间的一组结果，因此我们可以为随机变量指定值的可取范围。...这种分布可以在给定值 A = a, B=b 上进行求值。 4....， f(x) 的期望值为 E_{x \sim P}[f(x)] = \sum_x f(x) P(x)\tag{10} 在许多情况下，我们希望衡量随机变量 X 与其期望值的偏置。...我们可以使用联合分布、条件分布、Bayes定理、边缘化和独立性假设来分析多个随机变量。期望和方差为概率分布的关键特征的概括提供了实用的度量形式。

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通俗理解LDA主题模型

而当我们看到一篇文章后，往往喜欢推测这篇文章是如何生成的，我们可能会认为作者先确定这篇文章的几个主题，然后围绕这几个主题遣词造句，表达成文。LDA就是要干这事：根据给定的一篇文档，推测其主题分布。...多项分布的概率密度函数为： ? Beta分布，二项分布的共轭先验分布。给定参数 ? 和 ? ，取值范围为[0,1]的随机变量 x 的概率密度函数： ? 其中： ? ， ? 。注： ?...文档d产生主题z（准确的说，其实是Dirichlet先验为文档d生成主题分布Θ，然后根据主题分布Θ产生主题z）的概率，主题z产生单词w的概率都不再是某两个确定的值，而是随机变量。...如此，贝叶斯派没法确切给出参数的确定值（0.3,0.4，0.6,0.7，0.8,0.9都有可能），但至少明白在哪个范围或哪些取值（0.6,0.7，0.8,0.9）更有可能，哪个范围或哪些取值（0.3,0.4...转换得到）这两个参数，而且这两参数都是个固定的值，只是未知，使用的思想其实就是极大似然估计MLE。

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cc++产生随机数

RAND_MAX定义在stdlib.h, 其值为2147483647。...而且当种子为1时，与不使用srand()函数时一样的，也就是说rand()函数默认情况下初始化种子值为1；在stdlib.h 中这两个函数的原型是： int rand(); void srand...设随机变量X具有分布函数F(X)，则对一个给定的分布函数值，X的值为其中inv表示反函数。...现假设r是(0，1)均匀分布的随机变量R的一个值，已知R的分布函数为因此，如果r是R的一个值，则X具有概率也就是说如果 (r1,r2,......因此这里介绍了两种算法：第一种： Box和Muller在1958年给出了由均匀分布的随机变量生成正态分布的随机变量的算法。设U1, U2是区间 (0, 1)上均匀分布的随机变量，且相互独立。

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斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture9- Learning Theory 学习理论

是这些随机变量的均值，则有： ? 它说明：假设我们从一个伯努利分布的随机变量中随机变量的均值 ? 去估计参数 ? ，估计的参数和实际参数的差超过一个特定数值 ?...在上面的讨论中，我们做的是针对某些特定的 m 和 γ 值，给定一个概率约束： ?...比如，如果给定 γ，并提供δ>0, 要求保证训练误差处于泛化误差附近 γ 的概率最小为 1-δ(这可以看作在给定误差概率)，则可以列式如下： ?...同理，如果固定 m 和要求保证训练误差处于泛化误差附近 γ 的概率最小为 1-δ(这可以看作在给定误差概率) 那么也能得到 γ的范围： ?...那么我们如何证明其泛化性呢？ ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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