频率学派(古典学派)和贝叶斯学派是数理统计领域的两大流派. 这两大流派对世界的认知有本质的不同:频率学派认为世界是确定的,有一个本体,这个本体的真值是不变的,我们的目标就是要找到这个真值或真值所在的范围:而贝叶斯学派认为世界是不确定的,人们对世界先有一个预判,而后通过观测数据对这个预判做调整,我们的目标是要找到这个世界的概率分布的最优表达. 本科期间学习的概率论与数理统计更多涉及的是频率学派的经典统计学观点,贝叶斯学派的观点也有接触,但是难以分清楚二者的区别.所以整理这篇博客,梳理关于这两个学派

Map (最大后验) 在贝叶斯统计学中,最大后验(Maximum A Posteriori,MAP)估计可以利用经验数据获得对未观测量的点态估计.它与Fisher的最大似然估计(Maximum Likelihood,ML)方法相近,不同的是它扩充了优化的目标函数,其中融合了预估计量的先验分布信息,所以最大后验估计可以看作是正则化(regularized)的最大似然估计.   中文名 最大后验 外文名 Maximum A Posteriori 应用学科 贝叶斯统计学 假设我们需要根据观察数据x估计

原文:C# WebAPI中DateTime类型字段在使用微软自带的方法转json格式后默认含T的解决办法 本人新手,在.Net中写WebAPI的时候,当接口返回的json数据含有日期时间类型的字段时,总是在日期和时间中夹着一个字母T:微软这么设置可能有其内在的初衷,但是对于我来说,这样的格式不是很方便,前端同学展示出来的时候也总是要记得处理一下显示格式.曾经问过部门内一位老鸟,老鸟的反应告诉我这在微软的框架下做json转换是不可避免的:当初一度放弃了这个问题.后来突然冷静分析了一下,微软不可能做

回到目录 在对MongoDB进行封装后,对于Update更新对象里的集合属性时出现了一个现象,让人感到很恶心,人家更新前是个美丽的Array,但是更新之后集合对象变成了键值对,键是集合的类型名称,值是真实的数组值,哈哈,这个问题起初困扰了我很久,今天终于豁然开朗了,原来是Update方法的问题,呵呵! 看原来的值

这个应该算作失真,或者也不算.情况就是用了toFixed后再进行相关计算,得不到预期的结果 具体看例子 比如想动态计算百分比,保留一位小数如94.4%这样子 var blobTo = 409600; var totalSize = 433927; var percent = (blobTo / totalSize).toFixed(3) * 100; percent // 94.39999999999999 恰巧碰到这个,然而percent并不是预期的结果.于是,测试各段数据 var blobT

故名思议,你是个asp.net  或者是搞PHP的或者 是javaweb的 ,但是为了提高界面的效率,你必须会实用jquery的ajax,当然,在ajax异步传值的时候很头疼的一件事情就是,拼接字符串json下面给大家演示一个较为普通的拼写json,话不多少 我直接上code $.ajax({ type: "Post", //方法 url: "MsgTongJi.aspx/AreaStu", //url contentType: "application/

在安装完成之后,初始化数据库之前,修改 my.cnf 打开mysql配置文件 vim /etc/my.cnf 在尾部追加一行 lower_case_table_names=1 并保存,然后再初始化数据库. 重启mysql, systemctl restart mysqld.service 如果这个操作是初始化数据库之后,也就是安装后运行过服务,那就可能会出错. 错误类似于Job for mysqld.service failed because the control process exite

题目: 假设我们有一个ViewController, Category A(ViewController), Category B(ViewController), Category C(ViewController) 4个文件, 其中3个category中都实现了自定义viewDidLoad方法, 会对ViewController中的ViewDidLoad方法进行方法替换, 那么依次替换后(A B C)的方法执行顺序是什么呢? 记method_exchangeImplementations(M

如果你用过反射并且执行过getDeclaredMethods方法的话,你可能会感到很吃惊.你会发现出现了很多源代码里没有的方法.如果你看一下这些方法的修饰符的话,可能会发现里面有些方法是volatile的.顺便说一句,如果在Java面试里问到"什么是volatile方法?",你可能会吓出一身冷汗.正确的答案是没有volatile方法.但同时,getDeclaredMethods()或者getMethods()返回的这些方法,Modifier.isVolatile(method.getM

今天在使用fetch方法 fetch('xxx.com',{header:{bbbbbbb:111}}) 浏览器返回的请求信息中,header变成了 :authority:koss.nocorp.me :method:OPTIONS :path:/?a=1 :scheme:https accept:*/* accept-encoding:gzip, deflate, br accept-language:zh-CN,zh;q=0.8 access-control-request-headers:

     我们在使用Split('')方法的时候,根据指定的 '字符' 对字符串进行拆分,当'字符’为最后一个,将会拆分一个空值进行返回. 这个时候我们可以使用 string.Split(new char[] { '字符' }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries); 这个方法进行去除这个空值

Timer time = new Timer(); time.schedule(new TimerTask() { @Override public void run() { // TODO Auto-generated method stub ......task } },new Date(),15000);

pm2是一个带有负载均衡功能的应用进程管理器,可以用它来管理你的node进程,并查看node进程的状态,当然也支持性能监控,进程守护等功能.他会确定重启开机之后,能够保证程序也能运行起来.目前还没有操作这部分,没有过多介绍 启动 pm2 start app.j 添加进程/应用监视watch  (监视) pm2 start app2.js  --watch 上面图片中watching栏,disabled变为enabled 列出所有进程 pm2 list 结束进程 pm2 stop app 结束所有

在php程序的目录下有一个htaccess文件,这个文件起着对url重写的作用,但是不巧的,在我的应用程序里不起作用,baidu了一下,发现是 AllowOverride All,  这个选项没有打开, 这个选项,只能写在 <Directory /> </Directory>中,我在http.conf中打开了这个选项,结果网站出现了403禁止访问的错误,经查看,结果发现是 <Directory /> Options Indexes AllowOverride None

共轭是贝叶斯理论中的一个概念,一般共轭要说是一个先验分布与似然函数共轭: 那么就从贝叶斯理论中的先验概率,后验概率以及似然函数说起: 在概率论中有一个条件概率公式,有两个变量第一个是A,第二个是B ,A先发生,B后发生,B的发生与否是与A有关系的,那么我们要想根据B的发生情况来计算 A发生的概率就是所谓的后验概率P(A|B)(后验概率是一个条件概率,即在B发生的条件下A发生的概率)计算公式是P(A|B)=P(AB)/P(B),而又有乘法公式P(AB)=P(A)P(B|A),这里的P(A)称为先验

文件夹 1Bayesian model selection贝叶斯模型选择 1奥卡姆剃刀Occams razor原理 2Computing the marginal likelihood evidence 2-1 BIC approximation to log marginal likelihood 2-2贝叶斯因子 3先验 3-1 确定无信息先验分布的Jeffreys原则 3-2共轭先验Conjugate Priors 4Hierarchical Bayes 5Empirical Bayes

Common sense reduced to computation - Pierre-Simon, marquis de Laplace (1749–1827) Inventor of Bayesian inference 贝叶斯方法的逻辑十分接近人脑的思维:人脑的优势不是计算,在纯数值计算方面,可以说几十年前的计算器就已经超过人脑了. 人脑的核心能力在于推理,而记忆在推理中扮演了重要的角色,我们都是基于已知的常识来做出推理.贝叶斯推断也是如此,先验就是常识,在我们有了新的观测数据后,就可以

2. Beta分布 2.1 Beta分布 我们将由几个问题来得引出几个分布: 问题一:1:  2:把这个  个随机变量排序后得到顺序统计量  3:问  是什么分布 首先我们尝试计算  落在一个区间  的概率,也就是如下概率值:  我们可以把  分成三段  . 我们考虑第一种情形:假设  个数中只有一个落在区间  内,则这个区间内的数  是第  大的,则  中应该有  个数,  中有  个数,我们将此描述为事件  : 则有:   是  的高阶无穷小.显然  个数落在  区间有  种取法,余下  个

目录 机器学习基础 1. 概率和统计 2. 先验概率(由历史求因) 3. 后验概率(知果求因) 4. 似然函数(由因求果) 5. 有趣的野史--贝叶斯和似然之争-最大似然概率(MLE)-最大后验概率(MAE)-贝叶斯公式 总结:先验概率 后验概率以及似然函数的关系 机器学习基础 1. 概率和统计 概率(probabilty)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 顾名思义: 概率研究的问题是,已知一个模型和参数,怎么去预测这个模型产生的结果的特性(例如均值,方

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------