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第一次接触复杂性科学是在一本叫think complexity的书上,Allen博士很好的讲述了数据结构与复杂性科学,barabasi是一个知名的复杂性网络科学家,barabasilab则是他所主导的一个实验室,这里的笔记则是关于里面介绍的课程的笔记,当然别人的课程不是公开课,所以从ppt里只能看到骨干的东西了,对了补充下,slider相关的书籍在这里可以找到 回顾我们的研究一个网络模型的三个特征: Degree distribution: P(k) Path length: <d> Clus…

Hadoop Hadoop 概况 Hadoop 由 Apache Software Foundation 公司于 2005 年秋天作为Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入.它受到最先由 Google Lab 开发的 Map/Reduce 和 Google File System(GFS) 的启发.Yahoo! 是最主要源代码贡献者, 贡献了大约80%的代码,Powerset写的HBase, Facebook 写的Hive都是Hadoop上很重要的子项目.Hadoop的使用异常广泛,凡…

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…

(PS:本文会不断更新) $\newcommand\R{\operatorname{Res}}$ 如何计算$\zeta(2)=\frac{1}{1^2}+\frac{1}{2^2}+\frac{1}{3^2}+\cdots$? 这个问题是在1644年由意大利数学家蒙哥利(Pietro Mengoli)提出的,而大数学家欧拉于1735年第一次解决了这个问题.他得出著名的结果:\[\sum_{k=1}^{\infty}\frac{1}{k^2}=\frac{\pi^2}{6}\] 解决这个问题的方法…

巴塞尔问题(Basel problem)的多种解法——怎么计算\frac{1}{1^2}+\frac{1}{2^2}+\frac{1}{3^2}+\cdots112+122+132+⋯ ? (PS:本文会不断更新) \newcommand\R{\operatorname{Res}} 如何计算\zeta(2)=\frac{1}{1^2}+\frac{1}{2^2}+\frac{1}{3^2}+\cdotsζ(2)=112+122+132+⋯? 这个问题是在1644年由意大利数学家蒙哥利(Pietr…

Dictum:  Life is just a series of trying to make up your mind. -- T. Fuller 不同于近似价值函数并以此计算确定性的策略的基于价值的RL方法,基于策略的RL方法将策略的学习从概率集合\(P(a|s)\)变换成策略函数\(\pi(a|s)\),并通过求解策略目标函数的极大值,得到最优策略\(\pi^*\),主要用的是策略梯度方法(Policy Gradient Methods). 策略梯度方法直接对随机策略\(\pi\)进行参…

目录 The Order Statistic 引理1 的一些基本性质 顺序统计量的分布 顺序统计量的条件分布 特殊分布的特殊性质 Order Statistic The Order Statistic 所谓顺序统计量, 即一族独立的观测\(X_1, X_2, \ldots, X_n\)的排序后的产物 \[X_{(1)} \le X_{(2)} \le \cdots \le X_{(n)}. \] 用大写的原因, 自然是我们可以将每一个元\(X_{(i)}\)看成一个随机变量, 实际上它是\(X_…

1. Γ(a+b)Γ(a)Γ(b):归一化系数 Beta(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1 面对这样一个复杂的概率密度函数,我们不禁要问,Γ(a+b)Γ(a)Γ(b) 是怎么来的,还有既然是一种分布,是否符合归一化的要求,即: ∫10Beta(μ|a,b)dμ=1 通过后续的求解我们将发现,这两者其实是同一个问题,即正是为了使得 Beta 分布符合归一化的要求,才在前面加了 Γ(a+b)Γ(a)Γ(b),这样复杂的归一化系数. 为了证明: ∫10Beta(μ|a…

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的…