1.简介 Parzen窗估计属于非参数估计.所谓非参数估计是指,已知样本所属的类别,但未知总体概率密度函数的形式,要求我们直接推断概率密度函数本身. 对于不了解的可以看一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/88562356 下面仅对<模式分类>(第二版)的内容进行简单探讨和代码实现 2.窗函数 我们不去过多探讨什么是窗函数,只需简单理解这种估计的思想即可. 假设一种情况,你正在屋里看模式分类,结果天降正义掉下来一盆乒乓球,掉的哪里都是,你觉得这是天意,如果很多乒乓球都掉

首先需要明确的一点是,什么是编译型语言和解释性语言 编译型语言,就是在其执行过程中需要先将其经过编译成机器码来给计算机识别的,其执行效率就会比较高这个是显而易见的,常见比如:C.C++ 而解释型语言,是不用编译这个过程的,只是在执行时通过相应的翻译器(虚拟机)逐行翻译.这样它的跨平台性就会较好,因为可以直接通过编译器编译成需要的平台上的语言,但是有一个问题就是:它每次运行都要讲每行代码逐行解释翻译一遍.常见比如:Python.JS.PHP 由此可见,我们的OC和Swift都是需要先进行编译后才能

本文简述了以下内容: (一)生成式模型的非参数方法 (二)Parzen窗估计 (三)k近邻估计 (四)k近邻分类器(k-nearest neighbor,kNN) (一)非参数方法(Non-parametric method) 对于生成式模型(Generative model)来说,重要的地方在于类条件概率密度 $p(\textbf x|\omega_i)$ 的估计.上一篇介绍的参数方法,假定其是一个固定的分布密度形式,然后估计这个显式表达的函数中未知的参数.但这里存在两个问题:首先,假定的形式

返回总目录 6.5Introduce Explaining Variable(引用解释性变量) 概要 你有一个复杂的表达式. 将该复杂表达式(或其中一部分)的结果放进一个临时变量,以此变量名称来解释表达式用途. 动机 有时候你会遇到一系列复杂的表达式连续运算的时候,这个时候你可能根本招架不住如此长或者是如此复杂的长函数.这个时候你可以通过引用临时变量来储存他们的结果,将这些长函数的结果分成一个个临时变量来让函数清晰化.这个重构手法在条件逻辑中用的比较多. 我们来看这样一个条件判断: &&b

1.编译型语言和解释性语言 编译型语言:在执行之前需要一个专门的编译过程,把程序编译成为机器语言的文件,运行时不需要重新翻译,直接使用编译的结果就行了.程序执行效率高,依赖编译器,跨平台性差些.如C.C++.Delphi等 解释性语言:源代码不是直接翻译成机器语言,而是先翻译成中间代码,再由解释器对中间代码进行解释运行.比如Python/JavaScript / Perl /Shell等都是解释型语言.所以运行速度相对于编译型语言要慢 脚本语言也是解释型语言.如javascript 2.pyth

目录 从词袋模型到BERT 分析BERT表示 不考虑上下文的方法 考虑语境的方法 结论 本文翻译自Are BERT Features InterBERTible? 从词袋模型到BERT ​ Mikolov等人提出Word2Vec已经过去很长时间了.当时似乎每一个玩机器学习的人都能背出"国王减去男人加上女人等于女王"这条"咒语".如今,这些可解释的词嵌入已经成了许多基于深度学习的NLP系统的核心部分. ​ 去年10月份,Google AI放出了BERT模型,即 Bid

python是一门动态解释性的强类型定义语言 Python能做什么? Python是一门综合性的语言,你几乎能在计算机上通过Python做任何事情,以下是Python应该最广泛的几个方面: 1.网络应用:包括web网站 .服务器后台服务等,在这方面Python有优秀的web框架如Django\Tornado\Flask等,网络服务框架有著名的Twisted,异步通信有牛X的eventlet. 2.科学运算:随着NumPy.SciPy.matplotlib.ETS等众多程序库的开发,Python越

1.首先明确一点: 高级语言是不能直接在CPU上运行的.CPU只能处理机器语言,就是黑客帝国里面那个10101010101110的数字流. 那么为了让机器语言能够在CPU上运行,那么就必须将其变成机器语言,那么怎么将高级语言变成机器语言呢? 无非是通过两种方式:编译或者解释. 2.那么编译型和解释型语言有那些呢? 编译型(代表):C(万恶之源)/C++(加了OOP的万恶之源) 解释性(代表):Java(世界上最好的语言).Python.C#. 3.编译型和解释型语言的区别: 3.1编译器和解释器

py是源文件,pyc是源文件编译后的文件,pyo是源文件优化编译后的文件,pyd是其他语言写的python库 1. Python是一门解释型语言? Python是一门解释性语言,我就这样一直相信下去,直到发现了*.pyc文件的存在. 如果是解释型语言,那么生成的*.pyc文件是什么呢?c应该是compiled的缩写才对啊! 为了防止其他学习Python的人也被这句话误解,那么我们就在文中来澄清下这个问题,并且把一些基础概念给理清.        python并非完全是解释性语言,它是有编译的,先

  发现:你有一个复杂的表达式. 解决:将该复杂的表达式(或其中的部分)的结果放进一个临时变量,并以此变量名称来解释表达式用途. //重构前 if((platform.toUpperCase().indexOf("MAC") > -1) && (browser.toUpperCase().indexOf("IE") > -1) && wasInitialized() && resize > 0) {

其实这只能算说对了一半,准确来说是编译跟解释性语言.python跟java.C# 一样都是会预编译一部分代码(简称做了优化) 都知道java编译要先在cmd里敲 javac hello.world 是吧 python也一样,只是你运行的时候它自动帮你进行了预编译(当然python预编译跟java预编译是没法比的)怎么证明呢??? python3: 你可以打开你的python路径 默认路径 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\P

博客分类: 技术杂谈 JavaD语言JVMC++C# 小生现在大二, java学习的时间不到一年 但是自认学习效率还是比较高的,同时在java上用时也比较多 在周末,放假,暑假. 每天能花费12+个小时在实验室里面钻研j2ee 我学过c/c++差不多一年吧(我就属于十分喜欢编程,完全不跟随课程走,想学神马就专攻神马,表示其他杂课挂的挺频繁的......) 今天在一个技术交流群里面见到有人谈论说java是[解释性语言] 今天就在这里,发表一下自己的观点吧... 就拿c++和java比较吧 c++就

计算机是不能理解高级语言.当然也就不能直接执行高级语言了.计算机仅仅能直接理解机器语言,所以不论什么语言,都必须将其翻译成机器语言.不论什么编程语言编写的程序归根究竟都是由底层机器的机器代码(01序列)执行的,不管是编译型语言还是解释型语言.而不论什么高级编程语言程序的源码都是一个字符序列,这个字符序列究竟层的01序列是通过编译器或解析器经过多次转换完毕的. 编译 vs 解释 翻译的方式有两种:一种是编译,一种是解释. 两种方式翻译的时间不同. 编译型语言写的程序在被执行之前.须要一个专门的编译

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

一.模型可解释性     近年来,机器学习(深度学习)取得了一系列骄人战绩,但是其模型的深度和复杂度远远超出了人类理解的范畴,或者称之为黑盒(机器是否同样不能理解?),当一个机器学习模型泛化性能很好时,我们可以通过交叉验证验证其准确性,并将其应用在生产环境中,但是很难去解释这个模型为什么会做出此种预测,是基于什么样的考虑?作为机器学习从业者很容易想清楚为什么有些模型存在性别歧视.种族歧视和民族仇恨言论(训练样本的问题),但是很多场景下我们需要向模型使用方作出解释,让其清楚模型为什么要做出此种预测

[NIPS2017]“深度高斯模型”可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导?亚马逊机器学习专家最新报告 专知 [导读]在NIPS 2017上,亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在12月4日在长滩现场进行了一场“基于高斯模型的深度概率模型”的演讲报告.这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络,并且深入浅出地讲解了什么是机器学习,不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的一些关联等等,PPT内容干货很多,是学习机器学习概率理论的好文,后续专知会持续

InterpretML InterpretML: A Unified Framework for Machine Learning Interpretability https://github.com/microsoft/interpret InterpretML 是一个为实践者和研究者提供机器学习可解释性算法的开源 Python 软件包.InterpretML 能提供以下两种类型的可解释性:(1)明箱(glassbox),这是针对可解释性设计的机器学习模型(比如线性模型.规则列表.广义相加模

解释性语言:python写的代码就被称为程序,cpu硬件能运行二进制代码指令.demo.py需要经过python解释器编译才做才能执行. 非解释性语言:例如c语言程序,同样需要写代码.demo.c这个代码并不是程序,因为运行不起来,要想真正运行起来就需要编译的操作,把demo.c编译成一个二进制的程序才能运行. GIL锁: 解释器需要用到的全局资源,这些资源是用来解释代码用的,但是多线程可能会出现竞争这些资源的情况,所以有了GIL锁,就是全局解释器锁,只有拿到锁的才能解释代码,只有cpython

用一下程序简单实现使用parzen窗对正态分布的概率密度估计: (其中核函数选用高斯核) %run for parzen close all;clear all;clc; x=normrnd(0,1,1,10000);%从正态分布中产生样本 f=-5:0.01:5;%确定横坐标范 % N=100 h= 0.25 , 1, 4 p1=Parzen(x,0.25,10,f); p2 = Parzen(x,1,10,f); p3 = Parzen(x,4,10,f); subplot(331) plo

疑问 在JS的变量和声明式函数的提升看到了"预编译/预处理/预解释"中"预编译"这个字眼,产生了一个疑问:JS是熟知的解释性语言,但JS能被编译吗? 参考 https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript : JavaScript (JS) is a lightweight interpreted or JIT-compiled programming language** with first-clas

核密度估计,或Parzen窗,是非参数估计概率密度的一种.比如机器学习中还有K近邻法也是非参估计的一种,不过K近邻通常是用来判别样本类别的,就是把样本空间每个点划分为与其最接近的K个训练抽样中,占比最高的类别. 直方图 首先从直方图切入.对于随机变量$X$的一组抽样,即使$X$的值是连续的,我们也可以划分出若干宽度相同的区间,统计这组样本在各个区间的频率,并画出直方图.下图是均值为0,方差为2.5的正态分布.从分布中分别抽样了100000和10000个样本: 这里的直方图离散地取了21个相互无交