1) 最大似然估计 MLE 给定一堆数据,假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的,可是我们并不知道这个分布具体的参,即"模型已定,参数未知". 例如,我们知道这个分布是正态分布,但是不知道均值和方差:或者是二项分布,但是不知道均值. 最大似然估计(MLE,Maximum Likelihood Estimation)就可以用来估计模型的参数.MLE的目标是找出一组参数,使得模型产生出观测数据的概率最大: 其中就是似然函数,表示在参数下出现观测数据的概率.我们假设每个观测数据是独立的,

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

总结:不平衡数据的分类,(1)数据层面:使用过采样是主流,过采样通常使用smote,或者少数使用数据复制.过采样后模型选择RF.xgboost.神经网络能够取得非常不错的效果.(2)模型层面:使用模型集成,样本不做处理,将各个模型进行特征选择.参数调优后进行集成,通常也能够取得不错的结果.(3)其他方法:偶尔可以使用异常检测技术,主要有IsolationForest,OneClassSVM,LocalOutlierFactor,KMeans,其中IsolationForest效果最好.但是不及前

最近在写一个京东的爬虫,在模拟其http请求访问评论时,遇到http://club.jd.com/productpage/p-1419543-s-0-t-0-p-0.html?callback=jQuery666571&_=1429756811393这种url,被callback后的串难住. 后阅读http://www.cnblogs.com/2050/p/3191744.html这篇博文以及网上一些资料,得知这是jquery随机生成的回调函数,其参数就是http://club.jd.com/p

简介 大家对前边的自动化新建任务之后,接着对这个新建任务操作了解之后,希望带小伙伴进一步巩固胜利的果实,夯实基础.因此再在沙场实例演练一下博客园的相关接口.我们用自动化发随笔之后,要想接着对这篇随笔操作,不用说就需 要用参数关联了,发随笔之后会有一个随笔的 id,获取到这个 id,继续操作传这个随笔 id 就可以了(博客园的登录机制已经变了,不能用账号和密码登录了,这里用 cookie 登录) 大致流程步骤:web界面操作登录抓包查看cookie—>代码模拟cookie登录—>web界面操作新

情况 情况再简单说明一下: 有三个页面(a-列表页面,b-内页1,c-内页2),页面a->页面b->页面c有参数传递.从a进入b后,刷新b页面拿不到a页面传进来的参数.或者b页面再进入c页面,并由c页面返回b页面,b页面丢失a页面传入的参数. 参数的传递使用的是vue-router, query传参 let para = { id: info.subjId, subjInit: info.subjInit, subjectGuid: info.subjectGuid, visitNo: inf

环境: win10 64位.memcached 1.4.4 64位.EnyimMemcached 2.16.0(ps:2.13.0也有此问题,别的版本就没试了). EnyimMemcached git源码地址:https://github.com/enyim/EnyimMemcached 事发原因:最近有时间就想着把redis和Memcached的缓存都想一个公共类,好方便随身用,redis很快弄好了,Memcached在网上查貌似EnyimMemcached用的比较多(原来用过Memcache

查询的model里面 一般都要有一个要返回的model做属性

原因,自组件在挂载时,父组件没向其传props划线部分不可缺少!!!!!!

js代码: function queryAgentInfo(){ // 标记 var flag=false; //遍历所有月份 $(".month").each(function(){ if($(this).hasClass("LabelSelected")){ flag = true; } }); //获取选中的年份 if(flag){ var yearList= $('input:radio[name="createTimeYear"]:ch

本文地址:https://www.cnblogs.com/faranten/p/15917369.html 转载请注明作者与出处 1 二元变量 1.1 伯努利分布与二项分布 ​ 考虑一个最基本的试验:抛硬币试验.在一次实验中只有两个结果,即正面与反面,用随机变量\(x=1\)来表示抛掷硬币得到的是正面,\(x=0\)来表示抛掷硬币得到的是反面,且先验地猜测得到正面的概率是\(\mu\),那么 \[\begin{aligned} p(x=1|\mu)&=\mu\\ p(x=0|\mu)&=1

Cv运动分析与对象跟踪   目录 [隐藏] 1 背景统计量的累积 1.1 Acc 1.2 SquareAcc 1.3 MultiplyAcc 1.4 RunningAvg 2 运动模板 2.1 UpdateMotionHistory 2.2 CalcMotionGradient 2.3 CalcGlobalOrientation 2.4 SegmentMotion 3 对象跟踪 3.1 MeanShift 3.2 CamShift 3.3 SnakeImage 4 光流 4.1 CalcOpti

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

0 卡尔曼OPENCV 预测鼠标位置 卡尔曼滤波不要求信号和噪声都是平稳过程的假设条件.对于每个时刻的系统扰动和观测误差(即噪声),只要对它们的统计性质作某些适当的假定,通过对含有噪声的观测信号进行处理,就能在平均的意义上,求得误差为最小的真实信号的估计值. 因此,自从卡尔曼滤波理论问世以来,在通信系统.电力系统.航空航天.环境污染控制.工业控制.雷达信号处理等许多部门都得到了应用,取得了许多成功应用的成果. 卡尔曼滤波器会对含有噪声的输入数据流(比如计算机视觉中的视频输入)进行递归操作,并产生

Bayesian inference Using Gibbs Sampling 允许用户指定复杂的多层模型,并可使用MCMC算法来估计模型中的未知参数. We use DAGs to specify models. 这里只涉及简单的贝叶斯网络,具体学习可见: Carnegie Mellon University course 10-708, Spring 2017, Probabilistic Graphical Models Ref: http://www.cnblogs.com/Dzhouq

一.什么是卡尔曼滤波 在雷达目标跟踪中,通常会用到Kalman滤波来形成航迹,以前没有学过机器学习相关知识,学习Kalman时,总感觉公式看完就忘,而且很多东西云里雾里并不能深入理解,最后也就直接套那几个递推公式了.通过上一篇CRF,我们可以顺便回顾一下HMM,事实上,这几种算法和Kalman之间是有联系的,这个联系,据说是在PRML这本书的第13章里讲的线性动态系统(LDS)讲的,有机会一定好好拜读一下!那么什么是Kalman滤波呢? 首先,简单的理解就是:对于一个目标,它会具有一定的速度,如

假设我们有一个固定样本集,它包含 个样例.我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络.具体来讲,对于单个样例(x,y),其代价函数为:这是一个(二分之一的)方差代价函数.给定一个包含 个样例的数据集,我们可以定义整体代价函数为: 以上公式中的第一项 是一个均方差项.第二项是一个规则化项(也叫权重衰减项),其目的是减小权重的幅度,防止过度拟合. [注:通常权重衰减的计算并不使用偏置项 ,比如我们在 的定义中就没有使用.一般来说,将偏置项包含在权重衰减项中只会对最终的神经网络产生很小的影响.在贝叶斯规则

这一节,在熟悉了Featue maps相关概念之后,我们将开始学习基于EKF的特征图SLAM算法. 1. 机器人,图和增强的状态向量 随机SLAM算法一般存储机器人位姿和图中的地标在单个状态向量中,然后通过一个递归预测和量测过程来估计状态参数.其中,预测阶段通过增量航迹估计来处理机器人的运动,并增加了机器人位姿不确定性的估计.当再次观测到Map中存储的特征后,量测阶段,或者叫更新阶段开始执行,这个过程可以改善整个的状态估计.当机器人在运动过程中观测到新特征时,便通过一个状态增强的过程将新观测的特

下午去上刘杨老师的机器学习课,今天讲的＂朴素被噎死＂,他本想当场举个例子,结果读了好半天才吧关系都拼凑上,他说明天给我们带来个精彩的,回去之后夜里把朴素贝叶斯自己又脑补了一下,发现贝叶斯原理(后验)就是个很简单的因果现象.   正常的因果现象是,给你一个起因,可能会有不同的结果,而每种结果的概率是P(果|因).   而所谓的＂后验过程＂就是当你看到结果是这样的时候,问最可能是哪种原因造成现在这个结果.   这 里我想到了一年前理学院的王勇老师给他们学上讲课的时候用过的一个例子:说你是某工厂的厂长

[白话解析] 深入浅出极大似然估计 & 极大后验概率估计 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计,并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点. 0x01 背景知识 1. 概率 vs 统计 概率(probability)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 1.1 概率 概率研究的是,已经知道了模型和参数后,给出一个事件发生的概率. 概率是一种

Ref: http://blog.csdn.net/gdfsg/article/details/50904811 #include "opencv2/video/tracking.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; //计算相对窗口的