（kernel density estimation） 核密度估计法是一种通过某个（连续的）概率分布的样本来估计这个概率分布的密度函数的方法。...说到用样本来估计概率密度，最基础的就应该是“直方图”了。我们可以把直方图看作是一个几乎处处连续的函数，用这样一个连续的函数作为未知概率分布的近似。...核密度估计是一种比较平滑地估计未知分布概率密度的方法。...上图是用Rosenblatt直方图方法估计的标准正态分布样本点的概率密度。...下图是标准的概率分布，可以看到，选取比较合适的bandwidth，高斯核密度估计能够很好地近似原分布！ plt.plot(y, stats.norm.pdf(y)); plt.show() ?
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...此时，估计跟多人会告诉你：采用BP（backpropagation）算法，这没有错，因为神经网络曾经的一大进展就是使用BP算法计算梯度提升训练速度。但是从BP的角度，很多人陷入了推导公式的深渊。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...比如你要计算dW，你知道要用dD与X两个矩阵相乘就可以得到。W的shape是[5,10]，而dD的shape是[5,3]，X的shape是[10,3]。...，就是如何计算梯度。
介绍 在本文中，我们展示了如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手”和“组合”，以及如何计算扑克赔率，即在无限额德州扑克中获胜/平局/失败的可能性。...我已经扩展了来自Kevin Tseng的扑克赔率计算器，因此它除了能够计算单个手牌之外，还可以基于范围（可能的手牌）来计算扑克概率。...通过运行蒙特卡洛方法可以估算出该概率，也可以通过模拟所有可能的情况来准确地计算出该概率，快速计算翻牌后的确切赔率。因此在这里我们不需要蒙特卡洛近似值。...我决定保持10和K或更好的牌，因为有所谓的隐含赔率。隐含赔率是对您打出的一笔钱可以从投注中赢取多少钱的估计。因此，对方可能会等待中奖（他可能刚刚中了？）。...我们展示了扑克有多么令人兴奋（概率上很有趣）。在下面，我展示了我的获胜赔率是如何从翻牌到转牌，然后是河牌的改变过程，假设对方的随机牌以及推断范围。 ?
（-inf, inf）映射到输出（0，1），其图形如下）建模求出样本属于某个种类的概率。...在 scikit-learn 中封装的逻辑回归，可以用来解决二分类和基于 OvR 和 OvO 的多分类问题。逻辑回归的损失函数是一个凸函数，存在全局最优解，为避免模型过拟合，常需要对模型进行正则化。...这回还不错，模型的精度达到了97%，为了进行比较，我们又引入两个其他模型———kNN 和 ANN，虽然都有两个 NN ，但这两个模型的确是没什么血缘关系，唯一的共同点估计就是都在分类领域有着不错的性能了吧...kNN 是 k 近邻算法，ANN 是人工神经网络，下面我们先看下 kNN 的表现。 ? kNN 精度还不错，再看 ANN 的： ?...不过当训练500轮时，模型的准确率可以达到100%，但随之增长的是计算代价。 ? ? 这次分享就到这里，小伙伴们下次再见。
这便是一个简单的使用极大似然的场景，根据黑白球的出现情况去对黑球概率这个参数进行估计，做估计的依据是：概率是什么数值时最符合当前的情况，即当前情况的可能性最大，换成数学点的语言就是似然极大。...极大似然估计是对概率模型参数进行估计的一种方法，例如有一个包含N个样本的数据，数据集中每个样本都是从某个未知的概率分布pdata(x)中独立采样获得的，若我们已经知道pg的形式，但是pg的表达式里仍包含未知参数...例如 pg(x) 是一个均值和方差参数还未确定的正态分布，那么如何用样本估计均值和方差的准确数值？ 在极大似然法中，首先使用所有样本计算似然函数L(θ)： ?...但实际在计算机中，多个概率的乘积结果并不方便储存，例如计算过程中可能发生数值下溢的问题，即对比较小的、接近于0的数进行四舍五入后成为0。...可以证明两者是等价的，但是将似然函数取对数后会把概率乘积形式转换为对数求和的形式，大大方便了计算。将其展开后，有 ?
boot的含义 先问一个问题，"启动"用英语怎么说？ 回答是boot。可是，boot原来的意思是靴子，"启动"与靴子有什么关系呢？...它的主要作用是，告诉计算机到硬盘的哪一个位置去找操作系统。 主引导记录由三个部分组成： ? 其中，第二部分"分区表"的作用，是将硬盘分成若干个区。 2.2 分区表 硬盘分区有很多好处。...三、第三阶段：硬盘启动 这时，计算机的控制权就要转交给硬盘的某个分区了，这里又分成三种情况。 3.1 情况A：卷引导记录 上一节提到，四个主分区里面，只有一个是激活的。...计算机会读取激活分区的第一个扇区，叫做"卷引导记录"（Volume boot record，缩写为VBR）。 "卷引导记录"的主要作用是，告诉计算机，操作系统在这个分区里的位置。...不过对于这种不是自己文章也标原创的人我是特别、非常反感的，写过文章的都知道写一篇文章是需要花很多时间的，申请转载就已经很不错了，还把文章搞成是自己写的，而且观察了下他的公众号，好多文章都是截图别人的文章以图片的形式发的
从打开电源到开始操作，计算机的启动是一个非常复杂的过程。 我一直搞不清楚，这个过程到底是怎么回事，只看见屏幕快速滚动各种提示...... 这几天，我查了一些资料，试图搞懂它。下面就是我整理的笔记。...最早的时候，工程师们用它来比喻，计算机启动是一个很矛盾的过程：必须先运行程序，然后计算机才能启动，但是计算机不启动就无法运行程序！...早期真的是这样，必须想尽各种办法，把一小段程序装进内存，然后计算机才能正常运行。所以，工程师们把这个过程叫做"拉鞋带"，久而久之就简称为boot了。 计算机的整个启动过程分成四个阶段。...如果想使用更大的硬盘，只有2个方法：一是提高每个扇区的字节数，二是增加扇区总数。 三、第三阶段：硬盘启动 这时，计算机的控制权就要转交给硬盘的某个分区了，这里又分成三种情况。...3.1 情况A：卷引导记录 上一节提到，四个主分区里面，只有一个是激活的。计算机会读取激活分区的第一个扇区，叫做"卷引导记录"（Volume boot record，缩写为VBR）。
概述 学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值； 了解缺失值及其类型。 介绍 scikit-learn 的 KNNImputer 是一种广泛使用的估算缺失值的方法。...A shared sense of identity（kNN算法精髓） 用于缺失值插补的单变量方法是估计值的简单方法，但可能无法始终提供准确的估计。...一种适用于数据的类似插补方法是 k 最近邻 (kNN)，它通过距离测量来识别相邻点，并且可以使用相邻观测值的完整值来估计缺失值。...kNN 方法的思想是识别数据集中在空间中相似或接近的“k”个样本。然后我们使用这些“k”个样本来估计缺失数据点的值。每个样本的缺失值都是使用数据集中找到的“k”个邻居的平均值来估算的。...例如，A点的第1-最近邻是B点。对于B点，第1-最近邻是C点。 在存在缺失坐标的情况下，通过忽略缺失值并按比例增加非缺失坐标的权重来计算欧氏距离。
最大似然估计是机器学习中最常用的参数估计方法之一。整个建模过程需要一个似然函数来描述在不同模型参数下真实数据发生的概率，似然函数是关于模型参数的函数。...现在有一人抛了10次硬币，得到6正4反的结果，如何估算下次硬币为正的概率呢？ 因为硬币并不是我们制作的，我们不了解硬币是否是完全均匀的，只能根据现在的观察结果来反推硬币的情况。...假如我们知道硬币是如何构造的，即已知硬币的参数 ，那么出现“6正4反”的概率为： 上面这个公式是概率函数，表示已知参数 ，事实“6正4反”发生的概率。参数 取不同的值时，事情发生的概率不同。...似然函数与前面的概率函数的计算方式极其相似，与概率函数不同的是，似然函数是 的函数，即 是未知的。似然函数衡量的是在不同参数 下，真实观察数据发生的可能性。...最大似然估计就是寻找最优参数，使得观测数据发生的概率最大、统计模型与真实数据最相似。 参考资料 如何通俗地理解概率论中的「极大似然估计法」?
例如，上面图中黑色实线圆圈内，绿色⚪代表x，与其最近的k=3个元素分别为一个蓝色■，两个红色▲，x是■的概率为1/3，是三角形的概率为2/3，所以KNN算法就会判定未知元素绿色⚪为▲。...而如果k=5，在虚线圆圈内，蓝色■有3个，红色▲有两个，那么x是■的概率为3/5，是三角形的概率为2/5，所以KNN算法就会判定未知元素绿色⚪为■。 这个叙述够简单的了吧？...官网截图 下面就介绍下如何调用scikit-learn实现上面的乞丐版KNN算法。...2、然后是训练数据集。需要注意的是，由于KNN是最基础的算法，其实其内部根本就不需要训练，只需要计算距离公式即可。机器学习其他算法的训练过程远远比它要复杂的多。...下面我们使用KNN算法对一个手写数字0~9进行判定，演示下如何在scikit-learn中输出模型预测正确率。
在〖机器学习之 Sklearn〗一贴中，我们已经介绍过 Sklearn，它全称是 Scikit-learn，是基于 Python 语言的机器学习工具。...AUC 将所有可能分类阈值的评估标准浓缩成一个数值，根据 AUC 大小，我们得出 如何计算 AUC 和计算 PR 曲线下的面积一样的，把横坐标和纵坐标代表的变量弄对就可以了，如下图。...如何确定这些 TPRi 和 FPRi (i = 0,1,...,5) 不是一件容易讲清的事，我试试，先看一个二分类预测类别以及预测正类概率的表 (按照预测概率降序排序，其中正类 P 和负类 N 都有 10...堆积法的效果还真不错。 3 Feature Importance 首先介绍一下如何用置换检验 (permutation test) 来计算特征重要性 (feature importance)。...用 KNN 填充缺失值 这里介绍的填充缺失值的方法是用 k-近邻 (k-nearest neighbor, KNN) 来估算缺失值的，即在每个特征下，缺失值都是使用在训练集中找到 k 个最近邻居的平均值估算的
Unicode 就相当于一张表，建立了字符与编号之间的联系，它是一种规定，但是 Unicode 本身只规定了每个字符的数字编号是多少，并没有规定这个编号如何存储。...表示其他更大的符号，可能需要 3 个字节或者 4 个字节，甚至更多。 这里就有两个严重的问题： 如何才能区别 Unicode 和 ASCII ？...下面，还是以汉字“严”为例，演示如何实现 UTF-8 编码。...那么很自然的，就会出现一个问题：计算机怎么知道某一个文件到底采用哪一种方式编码？...总结 搞清楚了 ASCII、Unicode 和 UTF-8 的关系，我们就可以总结一下现在计算机系统通用的字符编码工作方式： 在计算机内存中，统一使用 Unicode 编码，当需要保存到硬盘或者需要传输的时候
Q2.m clear all; close all; clc; n = 2; % number of feature dimensions N ...
写在前边 无论是面试过程还是日常业务开发，相信大多数前端开发者对于 Vue 的应用已经熟能生巧了。 今天我们就来聊聊 Vue 中的 Computed 是如何被实现的。...文章会告别枯燥的源码，从用法到原理层层拨丝与你一起来看看在 Vue 中 Computed 是如何被实现的。 前置知识 首先，文章中的源码思路是基于最新稳定的 Vue@3.2.37 版本进行解读的。...上述的属性就是一个 Computed 中我们需要关心的属性，大概了解了各个属性代表的含义接下来就让我们一起来看看 computed 是如何被 Vue 实现的。...Effect 我已经在前置文章 Vue3中的响应式是如何被JavaScript实现的 中介绍过它的实现，有兴趣深入了解的同学可以移步查阅。 同理，当我们首次访问该计算属性时。...我们围绕上述的功能来分析源代码中是如何实现的： 首先在 getter 中我们遗失的逻辑： // #3376 在 Vue 3.0.7 前在 readonly() 中包装 computed() 会破坏计算的功能
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 关于负载的计算，它的结果是包含有小数的一个浮点数，内核中是不能使用float变量的，那么这里就采用了一个整型变量的低11位来表示小数部分。...，后面就开始真正的主题，对于平均负载，它是如何计算的呢？...和15min之内的平均值，那么计算方法是怎样的呢？...= a2 * e + a * (1 - e) an = an-1 * e + a * (1 - e) 我们来看如何做到的，举个例子，如果衰减系数为0.3，那么每次在计算平均负载时，都会对旧数据乘以衰减系数...calc_load_update为下次采样时间，每次都需要加5*HZ，因此系统每5秒进行一次更新计算 avenrun数组中保存的是1min，5min，15min时间所计算的平均值，实际上就是通过调整衰减因子来达到目的的
二、一位二进制的加法 先来看一下只有一位的二进制数的加法是如何实现。一位的加法结果，如下表所示： 0 1 0 00 01 1 01 11 我们把结果分为个位和十位两个部分来看一下。...所以要实现多位的加法需要先实现进位相加。 先来看一下带进位的加和输出是如何得到的，处理方式和我们平时计算是一样的：： 现在有输入A，B和进位输入C0 对输入A和B计算得到加和输出S1和近位输出C1。...和我们小学时学的计算一毛一样 再来看一下进位输出如何计算的： 我们知道，对于A、B和C0三个输入最大就是三个都为1和为11的情况，所以最多也就产生一个为1的进位。...那现在就很明了，这进位要么在计算A加B是产生（A和B都是1）要么在加进位是产生（A和B其中只有一个为1，进位输入为1），所以只要将两次加和的进位输出做一次或运算，就取得了进位输出。...但其实对于上一位的进位输出是可以根据输入自己去计算得到的，即某一位An可以利用前面几位A1、A2、...、An-1计算得到不必等待，虽然这样使计算更多了但实际的速度确是提升的。
：255.255.254.0 网关：192.168.9.1 1：IP地址 = 网络地址 + 主机地址，二进制为： 11000000 10101000 00001001 00000011 2：子网掩码的二进制表示为...： 11111111 11111111 11111110 00000000 解析：前面1的就是网络地址部分，后面0就是主机地址，所以此处有9位主机地址。...3：网络地址 = 子网掩码 & IP地址，即：192.168.8.0 4：广播地址 = 3中求出的网络地址的主机地址部分置1，即：192.168.9.255 5：有效的IP段计算： 开始地址 = 网络地址...+1，即192.168.8.1 结束地址 = 广播地址-1，即192.168.9.254 那么当前示例的有效IP段为：192.168.8.1~192.168.9.254 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。 ..
作者 | BBuf 编辑 | 唐里 年龄估计是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。现有的年龄估计方法通常采用分治法来解决非平稳老化引起的异构数据。...随机深林 随机深林是机器学习和计算机视觉领域中广泛使用的分类器。它的有效性已经在如姿态估计，图像分类等多种任务中得到证明。同时卷积神经网络展示了特征学习的卓越性能。...每个分裂点以概率的形式决定分裂方向，叶子节点存储类标签。dDNFs是可微的，并且可以使用两步优化策略来交替学习分裂节点和叶子节点。已经有一些方法利用dDNFs做年龄估计。...是非负的并且 ? 对任意的 ? 。然后，我们可以通过建模一个条件概率函数来解决年龄估计问题： ? 年龄估计的目的是找到一个映射g： ? 。通过计算条件概率分布的期望值来估计输入样本x的输出 ? 。...因此，通过门控函数加权的回归结果之和给出了最终的估计年龄。 后面我们将详细的介绍本地回归器和门控网络如何分别生成回归结果和可感知连续性的门控函数。 ?
作者 | BBuf 编辑 | 唐里 年龄估计是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的问题。现有的年龄估计方法通常采用分治法来解决非平稳老化引起的异构数据。...随机深林 随机深林是机器学习和计算机视觉领域中广泛使用的分类器。它的有效性已经在如姿态估计，图像分类等多种任务中得到证明。同时卷积神经网络展示了特征学习的卓越性能。...每个分裂点以概率的形式决定分裂方向，叶子节点存储类标签。dDNFs是可微的，并且可以使用两步优化策略来交替学习分裂节点和叶子节点。已经有一些方法利用dDNFs做年龄估计。...例如决策树是机器学习和计算机视觉中广泛使用的分类器，其树结构具有从粗到细的决策生成过程。...image.png 作者在门控网络和桥树边上的概率值之间建立了一对一的关系，也就是说，每个门控网络都对应于位于桥树边上的概率值。然后可以用上述递归的方式使用门控网络计算叶子节点的门控函数。
本文介绍了如何使用前向算法和后向算法计算符号序列的全概率。 如果一个符号序列中每个符号所对应的状态是已知的，那么这个符号序列出现的概率是容易计算的： ?...但是，如果一个符号序列中每个符号所对应的状态未知时，该怎么求取这条序列的概率呢？我们知道： ?...如果我们用穷举法求出所有的P(x,π)是不现实的，因为随着序列长度的增长，所有可能的路径的数目是指数增长的。这个时候，我们可以再次借助动态规划来求取。 有两种方法，前向法和后向法。...二者的区别是前向法是从序列头部开始计算，逐步向序列尾部推进；而后向法是从序列尾部开始计算，逐步向序列头部推进。 前向法 定义： ? 图片引自《生物序列分析》 那么： ?...图片引自《生物序列分析》 实现代码和效果 下面的代码首先随机生成一个状态序列和相应的符号序列，然后根据前向法和后向法来计算符号序列的全概率。本文采用缩放因子来解决下溢的潜在问题。
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