1.Wilcoxon Signed Rank Test Wilcoxon有符号秩检验(也称为Wilcoxon有符号秩和检验)是一种非参数检验.当统计数据中使用“非参数”一词时,并不意味着您对总体一无所知.这通常意味着总体数据没有正态分布.如果两个数据样本来自重复观察,那么它们是匹配的.利用Wilcoxon Signed-Rank检验,在不假设数据服从正态分布的前提下,判断出相应的数据总体分布是否相同如果数据对之间的差异是非正态分布的,则应使用Wilcoxon有符号秩检验. The Wilcoxo

雪球网也是采用Ajax方式展示数据,我依然采用开发者工具查看其访问地址和返回数据. 访问使用到的库是jsoup,解析返回的json用的类库是jackson,二者的依赖是: <!-- jsoup --> <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dep

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拉里·埃里森(Larry Elison) 的传奇人生   开战机.玩游艇.盖皇宫,挑战比尔·盖茨,干掉50多家硅谷豪强……全世界比拉里·埃里森更有钱的只有5个,像他这样的硅谷“坏孩子”却是唯一. 1944年,19岁的美国少女斯柏尔曼 生下了个不知道父亲是谁的狮子座男孩 9个月后,她把男孩一手甩给了哥哥嫂子 从此销声匿迹(48年后才现身相认) 这个男孩就是日后名震硅谷的“坏孩子” ——拉里·埃里森 ▼ 据满嘴跑航天飞机的埃里森自述 他的童年,在简陋的出租屋.带枪战的街区中度过 他被采访的时间越往后

一.公司简介山东森普信息技术有限公司(以下简称森普软件)是一家专门致力于移动互联网产品.企业管理软件定制开发的技术型企业.公司总部设在全国五大软件园之一的济南齐鲁软件园.森普SimPro是由Simple+Professional组成,代表着公司一直秉承"森普,专业让管理更简单"的核心理念,致力于为广大的企业.政府客户提供操作简单.功能全面.技术专业的各种信息化产品及技术咨询服务.公司自2003年成立以来培养出了一支高素质,高水平,高专业,经验丰富的IT团队,并通过ISO9001认证(证

在网上看到一篇关于隐马尔科夫模型的介绍,觉得简直不能再神奇,又在网上找到大神的一篇关于如何用隐马尔可夫模型实现中文拼音输入的博客,无奈大神没给可以运行的代码,只能纯手动网上找到了结巴分词的词库,根据此训练得出隐马尔科夫模型,用维特比算法实现了一个简单的拼音输入法.githuh地址:https://github.com/LiuRoy/Pinyin_Demo 原理简介 隐马尔科夫模型 抄一段网上的定义: 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model) 是一种统计模型,用来描述一个含有隐含

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

4205: 卡牌配对 Time Limit: 20 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 173  Solved: 76[Submit][Status][Discuss] Description 现在有一种卡牌游戏,每张卡牌上有三个属性值:A,B,C.把卡牌分为X,Y两类,分别有n1,n2张. 两张卡牌能够配对,当且仅当,存在至多一项属性值使得两张卡牌该项属性值互质,且两张卡牌类别不同. 比如一张X类卡牌属性值分别是225,233,101,一张Y类卡牌属性值分别为11

HMM(隐马尔科夫模型)基本原理及其实现 HMM基本原理 Markov链:如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”,则此过程具有马尔可夫性,或称此过程为马尔可夫过程.马尔可夫链是时间和状态参数都离散的马尔可夫过程.HMM是在Markov链的基础上发展起来的,由于实际问题比Markov链模型所描述的更为复杂,观察到的时间并不是与状态一一对应的,而是通过一组概率分布相联系,这样的模型称为HMM.HMM是双重随机过程:其中之一是Markov链,这是基本随机过程,它描述状态的转移,是隐含的.

题目大意:给定n个数字以及每个数字的个数和权值,将满足条件的数字配对,使得总代价不小于0,且配对最多 最大费用最大流拆点,对于每个点,连一条由S到该点的边,容量为b,花费为0,再连一条到T的边 对于每个合法的配对,连一条容量无穷,费用为ci*cj的边 跑最大费用最大流即可 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define inf (1ll<<50) #define ll long long struct edge{ int t

http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4514 (题目链接) 题意 n个数,每个数值为a[i],有b[i]个,权值为c[i].若两个数能配对当且仅当a[i]|a[j]并且a[i]/a[j]是一个质数,并获得一个价值c[i]*c[j]. Solution 这不是费用流板子吗,无脑连边跑费用流,结果就是Wa,调,Wa,调...没想到建图建错了,要建成二分图,左集的数质因子个数为奇数,右集的数质因子个数为偶数.那么显然两集中的点不可能存在边.

题目描述验证尼科彻斯定理,即:任何一个正整数的立方都可以写成一串连续奇数的和. 输入任一正整数 输出该数的立方分解为一串连续奇数的和 样例输入13样例输出13*13*13=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181提示本题是一个定理,我们先来证明它是成立的. 对于任一正整数a,不论a是奇数还是偶数,整数(a×a-a+1)必然为奇数. 构造一个等差数列,数列的首项为(a×a-a+1),等差数列的差值为2(奇数数列),则前a项的和

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困

Lofistic回归模型也可以用于配对资料,但是其分析方法和操作方法均与之前介绍的不同,具体表现 在以下几个方面1.每个配对组共有同一个回归参数,也就是说协变量在不同配对组中的作用相同2.常数项随着配对组变化而变化,反映了非实验因素在配对组中的作用,但是我们并不关心其大小, 因此在拟合时采用条件似然函数代替了一般似然函数,从而在拟合中消去了反映层因素的参数. SPSS中没有直接拟合配对Logistic回归模型的过程,需要对数据进行一些处理,采用其他方法进行拟合,拟合方法有变量差值拟合和COX模型

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