目前国内在网络舆情仿真建模中所使用的仿真平台主要有 Netlogo、Anylogic、Matlab、Vensim 等，netlogo软件是一款比较通用的。...易受感染的邻居（蓝色）将以病毒传播机会滑块给出的概率被感染。 这可能对应于易受感染系统上的某人实际执行受感染电子邮件附件的概率。 抗性节点（灰色）不能被感染。...1.3 如何使用它 使用滑块，选择 NUMBER-OF-NODES 和 AVERAGE-NODE-DEGREE（每个节点的平均链接数）。 创建的网络基于节点之间的接近度（欧氏距离）。...一个节点被随机选择并连接到它尚未连接的最近节点。 重复此过程，直到网络具有正确数量的链接以提供指定的平均节点度。...免疫节点数与易感节点数的比值是多少？ 改变网络的 AVERAGE-NODE-DEGREE 对这有何影响？ 1.5 尝试的事情 将 GAIN-RESISTANCE-CHANCE 设置为 0%。
海龟一开始在窗体正中心，在画布上游走的轨迹形成了绘制的图形，可以通过函数改变海龟的行进路线，海龟的颜色和宽度等。...4.2.2 相对坐标（海龟坐标） 以海龟面朝的方向为基准，分为前后左右四个方向，相关函数入下： turtle.circle(r,angle) #以距海龟右侧r的点为圆心，走一段角度为angle的弧 turtle.bk...对于一个特定的随机数种子，经过梅森旋转算法将会生成一个固定的随机序列，即一个随机数种子决定一个随机序列。...5.2.2 扩展随机数函数 randint(a, b) #生成一个[a, b]之间的整数 randrange(m, n[, k]) #生成一个[m, n)之间以k为步长的随机整数 getrandbits...(k) #生成一个k比特长的随机整数 uniform(a, b) #生成一个[a, b]之间的随机小数 choice(seq) #从序列seq中随机选择一个元素 shuffle(seq) #将序列seq
所谓无组织复杂问题，是指研究对象变量非常多，但是这些变量之间没有强联系，因此可以被近似当做一个整体来简单化处理。 例如气压，它源自于数千亿无组织空气分子的运动。温度和气压之间，是存在关联的。...聪明的你，一定已经想到了这最后一类"有组织复杂问题"的定义了。...就是用一个模型，来模拟真实世界的情况，给出一个近似结果。 仿真方法不稀奇。就连数学上概率问题的抛硬币，你都可以用 R 语言来轻易实现一个仿真。 ? 以上抛硬币仿真代码来自这个地址。...因为 Netlogo 看似一个玩具语言，简简单单。但是你千万不要被它的表象迷惑住。它属于编程语言里一个非常古老而奇异的家族——Lisp。 这个语言的其他亲戚，学起来也会让你觉得不那么直观。...使得你也可以让机器高速工作，帮你在短短的几分钟里面，做 2000 轮的实验。 ? 最终的结果，还能非常方便地导出。 ? 怎么样？是不是觉得学这样一套教程，很有意义啊？ 你一定很关心价格吧？
刚开始红色的小球会朝某一个方向移动，使用者可以通过按下上、下、左、右方向键控制红色小球的运动方向。 绿色、蓝色小球以初始的默认方向在画布上移动。...创建绿色、蓝色小球： def ran_gb_ball(balls, color): # 随机创建蓝色、绿色小球的频率， # 也就是说，不是调用此函数就一定会创建小球，概率大概是调用 5...次其中会有一次创建 ran = random.randint(1, 5) # 随机一个角度 a = random.randint(0, 360) # 1/5 的概率...3.4 让小球动起来 怎样让小球动起来？ 每隔一定时间，让小球重新移动。...turtle.ontimer(ball_move, 100) 是让小球动起来的核心逻辑，每隔一定时间，重新移动红、蓝、绿外观如圆形状的小球。
这里介绍一个使用R模拟网络扩散的例子 基本的算法非常简单：生成一个网络:g(V, E)。随机选择一个或几个节点作为种子（seeds）。...每个感染者以概率p（可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ）影响与其相连的节点。其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。S表示可感染（susceptible）, I表示被感染（infected）。...与SIS模型类似，每一时间步内，每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点，并以概率γγ变为恢复态。...当然，对疾病传播而言，SI模型是非常初级的（naive），主要因为受感染的个体以一定的概率恢复健康，或者继续进入可以被感染状态(S，据此扩展为SIS模型)或者转为免疫状态（R,据此扩展为SIR模型）。...，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。
随机选择一个或几个节点作为种子（seeds）。每个感染者以概率p（可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ）影响与其相连的节点。其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。...与SIS模型类似，每一时间步内，每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点，并以概率γγ变为恢复态。...SIR模型可以表达为： S = S（t）是易感个体的数量， I = I（t）是被感染的个体的数目， R = R（t）是恢复的个体的数目。 第二组因变量代表在三个类别的总人口的比例。...当然，对疾病传播而言，SI模型是非常初级的（naive），主要因为受感染的个体以一定的概率恢复健康，或者继续进入可以被感染状态(S，据此扩展为SIS模型)或者转为免疫状态（R,据此扩展为SIR模型）。...，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。
随机选择一个或几个节点作为种子（seeds）。 每个感染者以概率p（可视作该节点的传染能力,通常表示为ββ）影响与其相连的节点。 其实这是一个最简单的SI模型在网络中的实现。...与SIS模型类似，每一时间步内，每个感染态节点以概率λλ尝试感染它的邻居易感态节点，并以概率γγ变为恢复态。...SIR模型可以表达为： S = S（t）是易感个体的数量， I = I（t）是被感染的个体的数目， R = R（t）是恢复的个体的数目。 第二组因变量代表在三个类别的总人口的比例。...当然，对疾病传播而言，SI模型是非常初级的（naive），主要因为受感染的个体以一定的概率恢复健康，或者继续进入可以被感染状态(S，据此扩展为SIS模型)或者转为免疫状态（R,据此扩展为SIR模型）。...，每个节点的传染能力是0.5，即与其相连的节点以0.5的概率被其感染,每个节点的回复能力是0.5，即其以0.5的概率被其回复。
包Package、模块Module，统称模块 turtle的原理 **有一只海龟，其实在窗体正中心，在画布上游走 走过的轨迹形成了绘制的图形 海龟由程序控制，可以变换颜色、改变宽度等** turtle...() 给调用的外部库关联一个更短、更适合自己的名字 import turtle as t t.setup(650, 350, 200, 200) t.penup() t.fd(-...方向控制函数 控制海龟面对方向: 绝对角度 & 海龟角度 turtle.setheading(angle) 别名 turtle.seth(angle) 改变行进方向，海龟走角度 angle: 行进方向的绝对角度...循环语句与range()函数 for 和 in 保留字 range() 按照一定次数循环执行一组语句 for in range(): 表示每次循环的计数...蟒蛇绘制"代码分析 总结 turtle库的海龟绘图法 turtle.setup()调整绘图窗体在电脑屏幕中的布局 画布上以中心为原点的空间坐标系: 绝对坐标&海龟坐标 画布上以空间x轴为0度的角度坐标系
在概率论和统计学中，随机变量是一个随机值的东西，比如“我看到的下一个人的身高”。给定一个随机变量X，我们想要一种描述它的值的方法。更重要的是，我们想要描述该变量获取特定值x的可能性。...##离散与连续随机变量分布 最后，随机变量可以被认为属于两组：离散和连续随机变量。 离散随机变量 离散变量具有一组离散的可能值，每个值都具有非零概率。...• 一组公司在特定季度的季度收益。 它们通常没有正态的概率分布，但会更接近对数正态随机变量。 指数概率分布 指数概率分布也随处可见。它们与称为泊松过程的概率概念密切相关 。...直接从维基百科窃取，泊松过程是“ 事件以恒定的平均速率连续且独立地发生的过程 ”。 所有这些意味着，如果： • 你有很多活动。 • 它们以一定的速率发生（不随时间变化）。...概率和统计可能不像深度学习或无监督机器学习那样华丽，但它们是数据科学的基石。特别是机器学习。 根据我的经验，提供具有功能的机器学习模型，而不知道他们遵循哪种分布，这是一个糟糕的选择。
下图（来自嵩天老师的PPT）给出了turtle的窗体结构以及空间坐标体系。使用过程中一定要注意海龟的朝向。 ...，angle为转动角度，以海龟左侧为正角度方向 turtle.circle(r, angle) # 改变海龟的行进方向，只改变方向不会前进，以海龟左侧为正角度方向 turtle.seth(angle)...# 设置生成随机数种子 random.seed(10) # 生成一个[0, 1)之间的随机小数 random.random() # 生成一个[a, b]之间的随机整数 random.randint(a,...b) # 生成一个[m, n)之间以k为步长的随机整数 random.randrange(m, n[, k]) // random.randrange(10, 100, 10) # 生成一个k比特长的随机整数...random.getrandbits(k) # 生成一个[a, b]之间的随机小数 random.uniform(a, b) # 从序列中随机选择一个元素 random.choice([1, 2, 3
类比线性方程 ： 可以用矩阵的形式表示该方程，其中 x 与 w 均可以被看作一个列矩阵： 通过函数 ，线性回归使用输入的特征矩阵 来输出一组连续型的标签值 y_pred，以完成各种预测连续型变量的任务...二分类问题是最简单的分类问题。多分类问题也可以通过一定的方法转化成一组二分类问题。...随机变量 取值为实数，随机变量 取值为1或0。通过监督学习的方法估计模型参数。 定义：二项逻辑回归模型如下回归模型是如下的条件概率分布： 其中， 是输入， 是输出。...作为函数的自变量，得到损失函数 : 似然与概率 似然与概率是一组非常相似的概念，它们都代表着某件事发生的可能性，但它们在统计学和机器学习中有着微妙的不同。...从梯度下降法的迭代公式来看，下一个点的选择与当前点的位置和它的梯度相关。
恰好前面说到有海龟运动方向，那么在角度坐标系中我们该如何改变海龟的行进方向呢，turtle提供了一个turtle.seth(angle)函数来改变海龟的行进方向，我们也看到括号内只有angle一个参数，...在海龟运动的角度坐标体系中，还有其它的函数来表示海龟的运动角度，如：turtle.left(angle)表示让当前的海龟向左，turtle.right(angle)表示让当前的海龟向右。 ?...一个参数，所以它只改变行进方向，并不会改变运动距离。...方向控制函数还有用来表示海龟的运动角度，如：turtle.left(angle)表示让当前的海龟向左，turtle.right(angle)表示让当前的海龟向右。...循环语句的基本结构为： forrange(参数)#参数为循环的次数，若次数固定，则循环次数为0~（次数-1） 循环执行语句 下面演示一个简单程序实例： ?
在每次迭代过程中，从remove算子和insert算子集合中各选择一个来对当前解进行改进。不同算子被选择到的概率由之前的效率决定。...随机选择一定数量的顾客并移除即可，主要作用是增加搜索的多样性。...算法具体如下：随机选择一个route，然后将route上的顾客分为两个cluster，随机选择一个cluster，然后移除被选择的cluster中的顾客。...不断的将被移除的顾客加回到cheapest(使目标函数提高最少的位置)上。具体的方法如下： 我们定义为把顾客i插入到route k中使目标函数提高最少的位置后，目标函数的改变量。...(4)在[0，1]区间内产生一个伪随机数r (5)若r<q[1]，则选择算子1，否则，选择算子k，使得：q[k-1]<r≤q[k]成立 其实就是遗传算法中选择过程所使用的轮盘赌的方法。
我会以通俗易懂的方式写出来，不会讲得很复杂，会介绍贝叶斯网络的绝大部分知识点，看完会让你对于贝叶斯网络有个大概的了解。但是对于比较深层次的东西，我先不打算写。...不确定性推理与联合概率分布 使用概率方法进行不确定性推理就是： 1、把问题用一组随机变量X={X1，X2，......按照上面的步骤： 把问题用一组随机变量X={X1，X2，......这里各变量间的关系存在不确定性：盗窃和地震以一定的概率随机发生；它们发生后，并不一定会触发警铃；而警铃响后，Mary和John可能会因为某些原因，如在听摇滚音乐和听力问题，而没有听到警铃；有时候，两人也会将其他声音误听为警铃声...贝叶斯网络的构造 分为两步：确定网络拓扑和确定网络参数 确定网络拓扑 1 、选定一组刻画问题的随机变量{X1,X2,...Xn}; 2 、选择一个变量顺序a={X1,X2,...Xn}; 3
方法是选择一个顶层包名，比如mycompany，按照如下目录存放： mycompany ├─ __init__.py ├─ abc.py └─ xyz.py 引入了包以后，只要顶层的包名不与别人冲突，那所有模块都不会与别人冲突...总结： 模块是一组 Python 代码的集合，可以使用其他模块，也可以被其他模块使用。...sys模块有一个argv变量，用 list 存储了命令行的所有参数。...__，而如果在其他地方导入该hello模块时，if判断将失败，因此，这种if测试可以让一个模块通过命令行运行时执行一些额外的代码，最常见的就是运行测试。...(angle) 改变行进方向，海龟走角度 angle：改变行进方向，海龟走角度 5.4 参考资料 廖雪峰 - Python 3.x - 模块 Python 语言程序设计 - 北京理工大学
另外，利用重采样技术，可以在保持特定的信息下（目标信息不丢失），有意识地改变样本的分布，以更适应后续的模型训练和学习，例如利用重采样来处理分类模型的训练样本不均衡问题。...2，逆变换采样： 对于一个随机变量，通常用概率密度函数来刻画该变量的概率分布特性。具体来说，给定随机变量的一个取值，可以根据概率密度函数来计算该值对应的概率（密度）。...反过来，也可以根据概率密度函数提供的概率分布信息来生成随机变量的一个取值，这就是采样。因此，从某种意义上来说，采样是概率密度函数的逆向应用。通常根据待采样分布的具体特点来选择合适的采样策略。 ?...此时可以构造一个容易采样的参考分布，先对参考分布进行采样，然后对得到的样本进行一定的后处理操作，使得最终的样本服从目标分布。...它是一种概率图模型，利用有向无环图来刻画一组随机变量之间的条件概率分布关系。
我们完全可以按照自己的意愿自行决定将净值配置在何种系统上。我们中的一些人选用系统二交易所有的净值，一些人分别用净值的50%选择系统一，50%选择系统二，而其他人则选择了不同的组合。...无论以前的突破是成功还是失败，所有系统二的突破都会被接受。 加仓 海龟在突破时只建立一个单位的头寸，在建立头寸后以1/2ATR（即二分之一ATR—-译注）的间隔增加头寸。...在相关的一组中，最好的股票是最强的板块（该板块在同一组中几乎总是要胜过较弱的板块）。 作为海龟，我们用各种各样的量度标准来确定市场的强弱。...这位特别的交易员无法面对一个简单的事实，即，他的拙劣表现归因于他自己的疑虑和不安全感，是这些导致了他无力遵循法则。 另一个问题是想要改变法则的倾向。...海龟中有很多人努力降低交易系统的风险，他们用巧妙的方法改变法则，有时却适得其反。 举个例子：没有按照法则的明确规定尽可能快地建立头寸（每1/2ATR一个单位）。
我理解的“机器学习”机器学习学的是输入和输出之间的映射关系，这种映射关系最后会以模型的形式展现。那么模型就可以表示为：输入输出符合的概率分布，或者输入输出之间的数量关系。...经典的数学模型包括：典型概率分布，离散变量的二项分布B(n,p)只包含两个参数，分别代表：独立重复试验的次数和每次试验中事件发生的概率。为什么参数模型中，有限的参数就能够描述无限的数据呢？...来源于超强的先验假设，所有数据符合特定类型的概率分布。在实际的学习任务中，我们并非对问题一无所知，通常都具有一定的先验知识。...从一点出发，将输入x和输出y的关系看成黑盒。数据模型认为这个黑盒里装着一组未知的参数，学习的对象是这组参数；算法模型则认为这个黑盒里装着一个未知的映射函数，学习的对象就是这个映射函数。...随机森林解决了这个问题：通过综合使用建立在同一个数据集上的不同决策树达到出人意料的良好效果，在精确度上提升了数倍，但换来的就是可解释性的下降。从学习方法上看，数据模型和算法模型具有相同的本质。
正所谓“独木不成林”，随机森林就是对多个决策树模型的集成。“随机”的含义体现在两方面：一是每个数据子集中的样本是在原始的训练数据集中随机抽取的；二是在决策树生成的过程中引入了随机的属性选择。...在随机森林中，每棵决策树在选择划分属性时，首先从结点的属性集合中随机抽取出包含 k 个属性的一个子集，再在这个子集中选择最优的划分属性生成决策树。...分布聚类又被称为基于概率模型的聚类，其核心思想是假定隐藏的类别是数据空间上的一个分布。在分布聚类中，每个聚类都是最可能属于同一分布的对象的集合。...主成分分析是一种主要的降维方法，它利用正交变换将一组可能存在相关性的变量转换成一组线性无关的变量，这些线性无关的变量就是主成分。...从线性空间的角度理解，主成分分析可以看成将正交空间中的样本点以最小误差映射到一个超平面上。
处理方法 在处理绑架问题(abduction)时，主要包括两方面的要求：（1）推断潜在变量：推断一组与观察结果一致的潜在变量，这些潜在变量能反映视频会话中的内在随机过程。...（2）对提出的变化建模：通过之前推断的潜在变量，对提出的改变建模，从而回答提出的what-if 问题（因果推理）。...而Veritas框架的关键点在于: （1） 选择一组能简化因果问题的潜在变量（在数据块开始传输时的TCP参数与状态） 通过视频流的因果依赖图， C_{1：T} 能直接或间接影响所有其他变量，但不受其他变量的影响...然后对提出改变进行建模，在这些样本上模拟因果查询的影响。（2） 高阶嵌入隐藏马尔可夫模型（HoEHMM）：该模型将潜在的随机过程（TCP稳定时可实现的内在带宽）与实际观察值相关联。...具体如下： 图3 概率分布函数 而模型中的 作为 Veritas 的一个超参数，可以根据特定的 TCP 算法细节灵活调整，以及可以考虑更多的 TCP 状态信息（例如 ssthresh、上次丢包事件的时间等
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