1.4 一个简单的分类手写数字的网络 定义神经网络后,让我们回到手写识别上来。我们可以把识别手写数字的问题分成两个子问 题。首先,我们希望有个方式把包含许多数字的图像分成一系列单独的图像,每个包含单
题目21:两个乒乓球队进行比赛,各出3人。甲队为a,b,c三人,乙队为x,y,z三人。以抽签决定比赛名单。有人向队员打听比赛的名单。a说他不和x比,c说他不和x、z比,请编程找出三队比赛名单。
题目描述 方程: a^2 + b^2 + c^2 = 1000 (或参见【图1.jpg】) 这个方程有整数解吗?有:a,b,c=6,8,30 就是一组解。 你能算出另一组合适的解吗?
很久之前的LDA笔记整理,包括算法原理介绍以及简单demo实践,主要参考自July老师的<通俗理解LDA主题模型>。
Jerry今天去超市买水果了,买了四种水果,分别是苹果、橙子、香蕉、梨。为什么这四种?可能是因为刚好促销吧,盛情难却(与插图不符哦)。回来以后打算每种水果吃一个,为了增强仪式感以搭配Jerry高贵的气质,于是决定用四个盘子分别盛放一个水果,沐浴更衣焚香,准备刀叉筷子红酒,仔细品尝其中滋味。
【导读】前不久,专知内容组为大家整理了数据科学家Jonny Brooks-Bartlett的系列博客(包括概率论引言、极大似然估计、贝叶斯参数估计等),引起不错的反响,前两天Jonny Brooks-Bartlett又退出了最新的技术博客“概率论概念解释:边缘化(Marginalisation)”。继承其系列博客的优良传统,这篇文章依然保持通俗易懂、深入浅出的风格,内容主要围绕概率论的“边缘化的概念”进行呢详细的介绍,并通过一个例子来解决一个简单的“极大似然问题”。OK!话不多说,让我们一起学习今天的内容吧
由于 LeetCode 没有与「分组背包求最大价值」相关的题目,因此我们使用「分组背包求方案数」来作为练习篇。
今天将分享Unet的改进模型H2NF-Net,改进模型来自2020年的论文《H2NF-Net for Brain Tumor Segmentation using Multimodal MR Imaging: 2nd Place Solution to BraTS Challenge 2020 Segmentation Task》,简单明了给大家分析理解该模型思想。
关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者。
芯片的差异分析需要输入表达矩阵(数据分布0-20,无异常值,如NA,Inf等;无异常样本)、分组信息(一一对应,因子,对照组的levels在前)、探针注释(gpl编号,对应关系)。
死锁现象指的是:在并发环境下,两个或者以上的进程由于竞争资源而造成的一种互相等待(你等我,我等你)的现象,在这种情况下,A 进程拿着 A 资源,需要 B 资源,B 进程拿着 B 资源,需要 C 资源 …… 各个进程互相等待,都会被阻塞,无法继续向前推进。
什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度。熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则;反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量。 熵最早来原于物理学. 德国物理学家鲁道夫·克劳修斯首次提出熵的概念,用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度,能量分布得越均匀,熵就越大。 一滴墨水滴在清水中,部成了一杯淡蓝色溶液 热水晾在空气中,热量会传到
刚刚举行的 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上,PaddlePaddle 发布了 PARL 1.1 版本,这一版新增了 IMPALA、A3C、A2C 等一系列并行算法。作者重新测试了一遍内置 example,发现卷积速度也明显加快,从 1.0 版本的训练一帧需大约 1 秒优化到了 0.15 秒(配置:win8,i5-6200U,GeForce-940M,batch-size=32)。
在本章中,你将了解所有这些以及更多。然后,您将完成两个不同的编程项目:一个存储多个文本字符串的简单剪贴板和一个自动完成格式化文本片段的枯燥工作的程序。
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务,以及常用的文本分类算法。包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归和神经网络等。还介绍了这些算法的具体实现步骤和优缺点,以及适用场景。
将36个球放入标有 1,2,...,12 这 12个号码的 12 个盒子中,然后掷两枚质地均匀的骰子,掷得的点数之和是几,就从几号盒子中摸出一个球。为了尽快将球模完,你觉得应该怎样放球?
Latent Dirichlet Allocation是Blei等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法,LDA是一种非监督机器学习技术,可以用来识别大规模文档集或语料库中的潜在隐藏的主题信息。该方法假设每个词是由背后的一个潜在隐藏的主题中抽取出来。
雷锋网 AI 科技评论按:「熵」大概是统计学、信息学里最让初学者愁肠百结的基本概念之一。我们都知道熵可以用来描述含有的信息丰富程度的多少,但是具体是怎么回事呢?这篇文章中 AI 科技评论将带大家重新系统认识一下「熵」倒是在讲什么。
一.问题描述 传说搜狗公司请了个大牛,把这方面搞得风生水起。最近组内的LDA用得风风火火的,组内同事也是言必称LDA。 不花点时间看看,都快跟人说不上话了。 当然,学习东西慢就只好从简单的开始了,所以把简单的基础的东西在这里讲讲,希望能把基本问题讲清楚,高深的推导就跳过了。 1.1文本建模相关 统计文本建模的目的其实很简单:就是估算一组参数,这组参数使得整个语料库出现的概率最大。这是很简单的极大似然的思想了,就是认为观测到的样本的概率是最大的。 建模的目标也是这样,下面就用数学来表示吧。 一开始来说,先要
这次我们学习构建神经网络的另一个问题,定位分类问题。这意味着我们不仅需要判断图片中是不是一辆车,还要在图片中将他标记出来。“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 分类定位问题通常只有一个较大对象位于图片中间位置,我们要对它进行识别和定位。而在对象检测问题中,图片中可以含有多个对象。甚至单张图片中会有多个不同分类的对象。因此,图片分类的思路可以帮助学习分类定位,而对象定位的思路有助于学习对象检测。 图片分类问题:例如,输入一张图片到多层卷积神经网络,它会输出一个特征向量,并反馈给softmax单元来预测图片类型。
等等,这种序列叫可见状态序列,但在HMM里面,还存在一个隐含状态链,比如这个状态链可能是
多线程以及多进程改善了系统资源的利用率并提高了系统 的处理能力。然而,并发执行也带来了新的问题——死锁。
雷锋网 AI 科技评论按:「熵」大概是统计学、信息学里最让初学者愁肠百结的基本概念之一。我们都知道熵可以用来描述含有的信息丰富程度的多少,但是具体是怎么回事呢?这篇文章中雷锋网 AI 科技评论将带大家重新系统认识一下「熵」倒是在讲什么。
作者简介 夏琦,达观数据NLP组实习生,就读于东南大学和 Monash University,自然语言处理方向二年级研究生,师从知识图谱专家漆桂林教授。曾获第五届“蓝桥杯”江苏省一等奖、国家二等奖。 本篇博文将详细讲解LDA主题模型,从最底层数学推导的角度来详细讲解,只想了解LDA的读者,可以只看第一小节简介即可。PLSA和LDA非常相似,PLSA也是主题模型方面非常重要的一个模型,本篇也会有的放矢的讲解此模型。如果读者阅读起来比较吃力,可以定义一个菲波那切数列,第 f(n) = f(n-1) + f
第一题会讲解的非常详细,请一定认真看,后面 3 道题作为练习题,自己先做再参考答案。
给你一个大小为 n x n 的整数矩阵 board ,方格按从 1 到 n2 编号,编号遵循 转行交替方式 ,从左下角开始 (即,从 board[n - 1][0] 开始)每一行交替方向。
测试用例设计方法可以组合为一个整体的策略,因为每一种方法都可以提供一组具体的有用的测试用例,但是都不能提供一个完整的测试用例集。
其中,格式控制标记用来控制参数显示时的格式 。格式控制标记包括:<填充><对齐><宽度>,<.精度><类型>多个字段,这些字段都是可选的,可以组合使用,这里按照使用方式逐一介绍:
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析
假设有一个函数F(x),已知计算成本很高,且解析式和导数未知。问:如何找到全局最小值?
从高的角度来看,统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式,会给你更加全面的信息。但是,通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论,而不仅仅是猜测。
隐马尔可夫(HMM)好讲,简单易懂不好讲。我希望我的读者不是专家,而是对这个问题感兴趣的入门者,所以我会多阐述数学思想,少写公式。霍金曾经说过,你多写一个公式,就会少一半的读者。所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书卖的一样好。我会效仿这一做法,写最通俗易懂的答案。 还是用最经典的例子,掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子(称这个骰子为D6),6个面,每个面(1,2,3,4,5,6)出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体(称这个骰子为D4),每个面(1,2,3,4)出现
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念:统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。
本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
1、通过 ifconfig 命令输出IP信息,并以“\n\n”切片分成不同的网卡块
二进制,八进制,十六进制一直困扰着很多小伙伴,今天老九君就给小伙伴们讲解一下进制转化。 在计算机的世界里,只有0和1,也就是二进制。 我们如何把一个十进制的数转成二进制或者其他进制,其实还是很简单的,
本文是【统计师的Python日记】第7天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 第6天学习了数据的合并堆叠。 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天:Pandas,露两手】 【
最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约的研究报告,包括一些图形和统计输出。 本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念,并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析(查看文末了解数据获取方式)
机器之心编译 参与:刘晓坤、路雪 概率论是人类描述宇宙的最基本的工具之一。它与统计分类尤其相关,可推导出大量重要结果,提升人类对外部世界的认知。本文作者 Peter Mills 将为大家扼要介绍概率论与贝叶斯定理,及其在统计分类上的应用,帮助大家改善与简化分类模型。 从贝叶斯学习入门统计分类,我将会提供将贝叶斯定理和概率论应用于统计分类的若干应用实例。本文还将覆盖基础概率论之外的其他重要知识,比如校准与验证(calibration and validation)。 这篇文章虽然针对初学者,但也需要你具备大
主要是基于twitter的内容有: 实时热点话题检测 情感分析 结果可视化 Twitter数据挖掘平台的设计与实现 实时热点话题挖掘 Twitter的数据量是十分庞大的。为了能够了解Twitter上人们在谈论些什么,我们希望能够有一种有效的方 式来获取 Twitter 实时的热点话题。要求该方式: 能处理流数据并且对模型进行周期性的更新 。 产生的主题 与过去的 主题有关联 以便 观测话题的演变 。 资源占用稳定,不随时间增大而以便保证效率和对新话题的敏感 。 LDA模型 首先想到的就是主题模型。 200
定义与结构 受限玻尔兹曼机(RBM)由Geoff Hinton发明,是一种用于降维、分类、回归、协同过滤、特征学习和主题建模的算法。 下载pdf,请后台回复关键词: 20180328 目录: 1. 定义与结构 2. 重构 3. 概率分布 4. 多层结构 5. 参数与变量k 6. 连续受限玻尔兹曼机 7. 学习资源 我们首先介绍受限玻尔兹曼机这类神经网络,因为它相对简单且具有重要的历史意义。下文将以示意图和通俗的语言解释其运作原理。 RBM是有两个层的浅层神经网络,它是组成深度置信网络的基础部件。RBM的第一
plink是进行连锁不平衡分析的常用工具之一,需要两个基本的输入文件,后缀分别为ped和map。ped文件格式在之前的文章中已经详细介绍过,这里只介绍map文件。
下载得到一个没有后缀的文件,010查看可以发现是vhdx文件,改后缀为vhdx,尝试挂载,发现被bitlocker加密
上一篇我们讲了明确及理解问题,这是解决问题的第一步。很多问题之所以难搞就是因为它特别的宏大而复杂。我们解决起来也不知道该从哪里入手。比如,我们都希望自己的生活过得更好,但是怎么样才能达到这个目标,怎么解决这个问题。我们每个人其实都不太知道这个问题的答案。
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注!
导读: 直观来看,处理大数据的一个方法就是减少要处理的数据量,从而使处理的数据量能够达到当前的处理能力能够处理的程度。可以使用的方法主要包括抽样和过滤。两者的区别是,抽样主要依赖随机化技术,从数据中随机选出一部分样本,而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。
有些人很迷信数字,比如带“4”的数字,认为和“死”谐音,就觉得不吉利。 虽然这些说法纯属无稽之谈,但有时还要迎合大众的需求。某抽奖活动的奖券号码是5位数(10000-99999),要求其中不要出现带“4”的号码,主办单位请你计算一下,如果任何两张奖券不重号,最多可发出奖券多少张。 请提交该数字(一个整数),不要写任何多余的内容或说明性文字。
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