1. 离散节点 在官方Tutorial中是有详细的案例的,就是B篇3.3节,你可以动手把天气预报这个实现一下: http://www.norsys.com/tutorials/netica/secB/tut_B3.htm#LearningProbTables 2. 连续节点 假如我想输入的不是离散的状态,而是连续的数值,则不能像上一个案例一样做了. *  离散状态:难,易:阴,晴,雨:是,否……这些都是多选一问题,天气只能是“阴,晴,雨”三选一,课程难度只有“难,易”两个选项,而不是“0为最易1

硬币水题II Time Limit: 1000ms Memory Limit: 65536KB 64-bit integer IO format: %lld      Java class name: Main Submit Status PID: 29064 小胖有一个正反面不对称的硬币.如果抛一次这个硬币,它的正面朝上的概率为p,反面朝上的概率为1-p.现在,小胖想用这个硬币来产生等概率的决策(50%对50%).当然,只抛一次是不行的.小胖的策略是这样的:每一次决策,需要抛硬币两次,如果都是

近来对贝叶斯网十分感兴趣,按照博客<读懂概率图模型:你需要从基本概念和参数估计开始>给出的第一个例子,试着搭建了一个student网. (1)点击绿F,对条件概率表予以输入(包括两个祖先节点difficulty和intelligence,这两个节点的绿F输入将会显现在柱状图面版上,其它CPT输入则不显示在面版,仅在点击黄色闪电后自动计算得到). (2)现以SAT为例说明为什么p(SAT=low)=0.725: 已知先验概率:p(intelligence=bad)=0.7,p(intellige

链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/143/F来源:牛客网 Kanade has n boxes , the i-th box has p[i] probability to have an diamond of d[i] size. At the beginning , Kanade has a diamond of 0 size. She will open the boxes from 1-st to n-th. When she open a

Code generation(代码自动生成) NVelocity CodeSmith X-Code .NET XGoF - NMatrix / DEVerest Compilation(编译工具) eXtensible C# - ResolveCorp Mono DotGNU - GNU Obfuscation(混淆加密) LSW-IL-Obfuscator - Lesser Software Demeanor for .NET - Wise Owl Salamander .NET Obfus

1. 随机试验,样本点,样本空间 若试验具有下列特点: 在相同条件下可重复进行 每次试验的可能结果不止一个,且所有可能结果在实验前是已知的 实验前不能确定哪一个结果会发生 则称该试验为随机试验,常记为 E .  随机试验的每一个可能的结果称为样本点,常用 $\omega$ 表示. 样本点的全体组成的集合称为样本空间,常用$\Omega$表示. 注:样本空间,样本点即中学所学的集合和集合里的点:只不过在概率论学科里,我们习惯称为样本空间和样本点.下面的随机事件,随机事件的运算和关系即子集合,集合的

概率的性质 非负性:对于每一个事件$A,0\;\leq\;P(A)\;\leq\;1$. 规范性:对于必然事件$S,P(S)=1$;对于不可能事件$A,P(A)=0$. 容斥性:对于任意两个事件$A,B,P(A\;\cup\;B)=P(A)+P(B)-P(A\;\cap\;B)$. 互斥事件的可加性:设$A_1,A_2,...A_n$是互斥的$n$个事件,则$P(A_1\;\cup\;A2\;\cup\;...\;\cup\;A_n)=P(A_1)+P(A_2)+...+P(A_n)$.如果$A

List of mathematical abbreviations From Wikipedia, the free encyclopedia 数学缩写列表 维基百科,自由的百科全书 This article is a listing of abbreviated names of mathematical functions, function-like operators and other mathematical terminology. 这篇文章是一个数学函数,类似于函数的操作符和其

软件名称 软件分类 二级分类 更新日期 下载 GMS(Groundwater Modeling Solution) 10 地球地理软件 水资源 2014-09-28 下载 Data Desk 7 经济及统计软件 统计分析 2014-09-12 下载 east-tec Eraser 2014 系统及管理软件 管理支持 2014-07-15 下载 east-tec SafeBit 系统及管理软件 管理支持 2014-07-15 下载 east-tec InvisibleSecrets4 系统及管理软

证据权法是通过计算和利用各种不同证据的权重(表示相对重要性)并将多种证据结合起来,预测某个时间是否会发生的一种方法 证据权法以概率论中的贝叶斯定理为基础.设D表示要一个随机事件.用P(D)表示这一事件概率,即D发生的概率.假设P(D)事先知道,即它是先验概率.则D不发生的概率为: 定义:     称为事件D的几率(Odd Ratio),也称优势率,它能更好的表示事件D发生的可能性大小. 用集合 表示与D有关的n个证据,并设Xj都是逻辑变量.用D|X表示"单元中存在X的情况下D发生"这一

K最近邻算法(k-nearest neighbours,KNN) 算法 对一个元素进行分类 查看它k个最近的邻居 在这些邻居中,哪个种类多,这个元素有更大概率是这个种类 使用 使用KNN来做两项基本工作——分类和回归: 分类就是编组: 回归就是预测结果(如一个数字). 特征抽取 用于确定两个元素相似程度 方法 使用毕达哥拉斯公式 将可对比的类别转换为一组坐标 使用毕达哥拉斯公式 回归(regression) 回归可以预测结果 方法 对一元素分类(找寻影响因素) 查看其k个邻居 根据邻居的表现,计

附 录 A                   CS( 计算机科学)知识体 计算教程 2001 报告的这篇附录定义了计算机科学本科教学计划中可能讲授的知识领域.该分类方案的依据及其历史.结构和应用的其它细节包含在完整的任务组报告中.由于我们希望附录比完整的报告有更多的读者,所以任务组认为在每一篇附录中概述理解该推荐所必须的基本概念是重要的.在下面几节中我们列出了最重要的几个概念. 知识体的结构 计算机科学知识体分层组织成三个层次.最高一层是领域(area),代表一个特定的学科子领域.每个领域由一

1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取不到白球,即θ只能有一个值,而且不论你取了多少次,取得白球的概率θ始终都是1/2,即不随观察结果X 的变化而变

1.直接使用adb命令 adb shell monkey -p 包名 <event-count> 例: 1)adb shell monkey -p 包名-s 500 --throttle 100 --ignore-crashes --ignore-timeouts --monitor-native-crashes -v -v 10000 产生时间序列的种子值:500,事件间延迟 100 忽略程序崩溃 . 忽略超时 . 监视本地程序崩溃 . 详细信息级别为2 , 产生 10000个事件 2)ad

聊天机器人知识主要是自然语言处理.包括语言分析和理解.语言生成.机器学习.人机对话.信息检索.信息传输与信息存储.文本分类.自动文摘.数学方法.语言资源.系统评测. NLTK库安装,pip install nltk .执行python.下载书籍,import nltk,nltk.download(),选择book,点Download.下载完,加载书籍,from nltk.book import * .输入text*书籍节点,输出书籍标题.搜索文本,text1.concordance("forme

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随

https://processing.org/reference/ 第1章 像素 (已看) 第2章 Processing (已看) 第3章 交互 (已看) 第4章 变量 (已看) 第5章 条件语句 (已看) 第6章 循环 (已看) 第7章 函数 (已看) 第8章 对象 (已看) 第9章 数组 (已看) 第10章 算法 (已看) 第11章 调试 (已看) 第12章 库 (已看) 第13章 数学 (已看) 第14章 三维平移和旋转 (已看) 第15章 图像 (已看) 第16章 视频  (已看) 第1

1.贝叶斯---最大似然估计 回顾一下第二讲的经典SLAM模型: 通过传感器(例如IMU)的运动参数u来估计运动(位姿x)[定位],通过相机的照片的观测参数z来估计物体的位置(地图y)[建图],都是有噪声的.因为运动参数和照片都有噪声,所以需要进行优化.而过去卡尔曼滤波只关心当前的状态估计,而非线性优化则对所有时刻采集的数据进行状态估计,被认为优于卡尔曼滤波.由于要估计所有的采集数据,所以待估计变量就变成:x={x1,…,xN,y1,….,yM} 所以对机器人状态的估计,就是求已知输入数据u(传

极大似然估计学习时总会觉得有点不可思议,为什么可以这么做,什么情况才可以用极大似然估计.本文旨在通俗理解MLE(Maximum Likelihood Estimate). 一.极大似然估计的思想与举例 举个简单的栗子:在一个盒子里有白色黑色小球若干个,每次有放回地从里面哪一个球,已知抽到白球的概率可能为0.7或者0.3,但不清楚,现在抽取三次,三次都没有抽到白球,请问盒子中一次抽到白球的概率是多少? 这类栗子有一个共性,我们假设白球的概率为p,然后用它去计算已知发生的事情“三次都是黑球”使其发生

题目链接:https://www.nowcoder.com/acm/contest/207/D 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5985 时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒空间限制:C/C++ 262144K,其他语言524288K64bit IO Format: %lld题目描述 Bob has collected a lot of coins in different kinds. He wants to know which