概率图模型基于R语言这本书中的第一个R语言程序

概率图模型基于R语言这本书中的第一个R语言程序 prior <- c(working =0.99,broken =0.01) likelihood <- rbind(working = c(good=0.99,bad=0.01),broken =c(good=0.6,bad=0.4)) data <- c("bad","bad","bad","bad") bayes <- function(prio…

基于Unity的AR开发初探：第一个AR应用程序

记得2014年曾经写过一个Unity3D的游戏开发初探系列,收获了很多好评和鼓励,不过自那之后再也没有用过Unity,因为没有相关的需求让我能用到.目前公司有一个App开发的需求,想要融合一下AR到App中以便为客户提供更好的体验,因此我开始了一些调研和学习,会依次总结一些文章出来与各位分享.此外,也希望能给更多的.NET&.NET Core开发者看到用C#语言开发AR应用的场景,有更多的人使用C#开发应用程序. 一.理清VR.AR与MR的概念 1.1 VR 所谓VR,就是Virtual Rea…

R语言判断向量中是否存在一个元素

判断ori_data[,1]中是否存在元素a: a %in% ori_data[,1] 如果存在返回 true,否则返回 false …

在eclipse中创建第一个java应用程序，并在控制台输出“hello world”。

package com.fs.test; public class HelloWorld { public void aMethod() { } public static void main(String[] args) { System.out.print("Hello world"); } }…

C 语言实例 - 字符串中各种字符计算

C 语言实例 - 字符串中各种字符计算 C 语言实例 C 语言实例计算字符串中的元音.辅音.数字.空白符. 实例 #include <stdio.h> int main() { ]; int i, vowels, consonants, digits, spaces; vowels = consonants = digits = spaces = ; printf("输入一个字符串: "); scanf("%[^\n]", line); ; line[…

Python 语言特性：编译+解释、动态类型语言、动态语言

1. 解释性语言和编译性语言 1.1 定义 1.2 Python 属于编译型还是解释型? 1.3 收获 2. 动态类型语言 2.1 定义 2.2 比较 2. 动态语言(动态编程语言) 3.1 定义 3.2 Python 动态语言的体现 3.3 __slots__() 1. 解释性语言和编译性语言 1.1 定义计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个"翻译机"来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程.这个过程分成两类,一类是编译,一类是解…

C语言学习书籍推荐《学通C语言的24堂课》下载

下载地址:点我编辑推荐 <学通C语言的24堂课>:用持续激励培养良好习惯以良好习惯铸就伟大梦想——致亲爱的读者朋友在开始学习<学通C语言的24堂课>的同时,强烈建议读者朋友同时阅读并践行<世界上最伟大的推销员>(奥格曼狄诺著)<学通C语言的24堂课>,该书书名像是写给推销员的书,其实适合所有渴望成功的人们,当然也适合渴望成为优秀程序员的读者朋友.该书是在全世界范围内影响巨大的励志类著作之一,它振奋人心,激励斗志,改变了无数人的命运.成千上万的人们盛赞从该书…

在java中，异常抛出点后程序的执行情况

1.在throw语句,即自定义的抛出异常语句后面的代码并不会执行,会提示错误,编译器并不可以正常编译. 2.若在一个条件语句中抛出一个异常,程序可以编译,但不会运行(dead code). 3.若在一段代码前有异常抛出,并且这个异常被try...catch所捕获,但此时catch语句并没有抛出新的异常,这段代码可以执行. 4.在try语句中如果发生异常,那么将直接转到catch语句,然后到finally语句,即在try语句块发生异常后的部分并不会执行!…

一个I/O线程可以并发处理N个客户端连接和读写操作 I/O复用模型基于Buf操作NIO可以读取任意位置的数据 Channel中读取数据到Buffer中或将数据 Buffer 中写入到 Channel 事件驱动消息通知观察者模式

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c 再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他原创: 陈彩华 Hollis 1周前本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长…

R语言作为BI中ETL的工具

R语言作为BI中ETL的工具,增删改 R语言提供了强大的R_package与各种数据库进行数据交互. 外加其强大数据变换清洗函数,为ETL提供一条方便快捷的道路. RODBC ROracal RMysql Rmongodb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_cheat_sheet.pdf step1 新建连接con,并查看其信息 library(RODBC) con<-odbcConn…

R语言中的线性判别分析_r语言线性判别分析

R语言中的线性判别分析_r语言线性判别分析在R语言中,线性判别分析(Liner Discriminant Analysis,简称LDA),依靠软件包MASS中有线性判别函数lqa()来实现.该函数有三种调用格式: 1)当对象为数据框data.frame时 lda(x,grouping,prior = propotions,tol = 1.0e-4,method,CV = FALSE,nu,-) 2) 当对象为公式Formula时 lda(formula,data,-,subnet,na.ac…

No.2 R语言在生物信息中的应用—模式匹配

目的: 1. 计算自定义模序在所有蛋白质的匹配位点和次数 2. 输出超过阈值的蛋白质序列到Hit_sequences.fasta 3. Hit_sequences.fasta中序列用小写字母,匹配用大写字母 4. 返回一个数据框,内容包存储ID.注释行(anno)括--.长度(len).匹配位置(Position),匹配次数(Hits),相应序列(tag) 一.问题思考: 1. 如何快速计算匹配位点 2. 输出文件如何构建 >序列ID(ACCESSION) 序列内容…

R语言读取matlab中数据

1. 在matlab中将数据保存到*.mat 文件夹 save("data.mat","data","label")#将data和label两个变量保存到data.mat文件夹中 2.在R语言中安装R.matlab包 install.packages('R.matlab') 3.读取*.mat 文件中的数据 library(R.matlab) ob<-readMat("data.mat")# 返回的是一个列表,通 $进行…

概率图模型（PGM）：贝叶斯网（Bayesian network）初探

1. 从贝叶斯方法(思想)说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是:任何时候,我对世界总有一个主观的先验判断,但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正,我对世界永远保持开放的态度. 1763年,民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为<An essay towards solving a problem in the doctrine of chances>的论文, 这篇论文发表后,在当时并未产生多少影响,但是在20…

PGM：概率图模型Graphical Model

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51461878 概率图模型Graphical Models简介完全通过代数计算来对更加复杂的模型进行建模和求解.然而,我们会发现,使用概率分布的图形表示进行分析很有好处.这种概率分布的图形表示被称为概率图模型( probabilistic graphical models ).这些模型提供了几个有用的性质:• 它们提供了一种简单的方式将概率模型的结构可视化,可以用于设计新的模型.• 通过观察图形,我…

深度学习 vs. 概率图模型 vs. 逻辑学

深度学习 vs. 概率图模型 vs. 逻辑学摘要:本文回顾过去50年人工智能(AI)领域形成的三大范式:逻辑学.概率方法和深度学习.文章按时间顺序展开,先回顾逻辑学和概率图方法,然后就人工智能和机器学习的未来走向做些预测. [编者按]在上个月发表博客文章<深度学习 vs. 机器学习 vs. 模式识别>之后,CMU博士.MIT博士后及vision.ai联合创始人Tomasz Malisiewicz这一次带领我们回顾50年来人工智能领域三大范式(逻辑学.概率方法和深度学习)的演变历程.通过本文我…

Obj模型功能完善(物体材质,光照,法线贴图).Cg着色语言+OpenTK+F#实现.

这篇文章给大家讲Obj模型里一些基本功能的完善,包含Cg着色语言,矩阵转换,光照,多重纹理,法线贴图的运用. 在上篇中,我们用GLSL实现了基本的phong光照,这里用Cg着色语言来实现另一钟Blinn-phong光照模型,平常我们说语言只是手段,关键是怎么运用,这个用在如一些高级编程语言上,我们或多或少有不同想法,但是在着色语言上,我认为太对了.因语法都是基于C,C++来的,并且去除很多高级特性,可以说语法都是简单到了差不多了,关键在于他内置的一些传递参数的区别上,下来让我们用Cg着色器语言来…

ANN：ML方法与概率图模型

一.ML方法分类: 产生式模型和判别式模型假定输入x,类别标签y - 产生式模型(生成模型)估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本:HMMs - 判别式模型(判别模型)估计条件概率P(y|x),因为没有x的知识,无法生成样本,只能判断分类:SVMs,CRF,MEM 一个举例: (1,0), (1,0), (2,0), (2, 1) 产生式模型: p(x,y): P(1, 0) = 1/2, P(1, 1) = 0 , P(…

NLP之概率图模型

1.概率图模型概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型,它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边表示变量间的概率相关关系.概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网,第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔科夫网. 2.马尔科夫系列马尔科夫过程和马尔科夫链: 马尔科夫过程:随机过程中,有一类具有“无后效性性质”,即当随机过程在某一时刻to所处的状态已知的条件下,过程在时刻t>to…

机器学习（一）从一个R语言案例学线性回归

写在前面的话按照正常的顺序,本文应该先讲一些线性回归的基本概念,比如什么叫线性回归,线性回规的常用解法等.但既然本文名为<从一个R语言案例学会线性回归>,那就更重视如何使用R语言去解决线性回归问题,因此本文会先讲案例. 线性回归简介如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点.线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值.而我们要做的就是找出…

机器学习 —— 概率图模型（Homework: MCMC）

除了精确推理之外,我们还有非精确推理的手段来对概率图单个变量的分布进行求解.在很多情况下,概率图无法简化成团树,或者简化成团树后单个团中随机变量数目较多,会导致团树标定的效率低下.以图像分割为例,如果每个像素的label都是随机变量,则图中会有30W个随机变量(30W像素的小型相机).且这30W个随机变量相互之间耦合严重(4邻接,多回环),采用团树算法无法高效的获得单个像素label的可能值.所以,在精确推理之外,我们使用非精确推理的手段对节点的概率分布进行估计. 1.Loopy 置信传播 BP…

机器学习 —— 概率图模型（Homework: Exact Inference）

在前三周的作业中,我构造了概率图模型并调用第三方的求解器对器进行了求解,最终获得了每个随机变量的分布(有向图),最大后验分布(双向图).本周作业的主要内容就是自行编写概率图模型的求解器.实际上,从根本上来说求解器并不是必要的.其作用只是求取边缘分布或者MAP,在得到联合CPD后,寻找联合CPD的最大值即可获得MAP,对每个变量进行边缘分布求取即可获得边缘分布.但是,这种简单粗暴的方法效率极其低下,对于MAP求取而言,每次得到新的evidance时都要重新搜索CPD,对于单个变量分布而言,更是对每…

机器学习 —— 概率图模型（Homework: Representation）

前两周的作业主要是关于Factor以及有向图的构造,但是概率图模型中还有一种更强大的武器——双向图(无向图.Markov Network).与有向图不同,双向图可以描述两个var之间相互作用以及联系.描述的方式依旧是factor.本周的作业非常有实际意义——基于马尔科夫模型的图像文字识别系统(OCR) 图像文字识别系统(OCR)在人工智能中有着非常重要的应用.但是受到图像噪声,手写体变形,连笔等影响基于图像的文字识别系统比较复杂.PGM的重要作用就是解决那些测量过程复杂,测量结果不一定对,连续测…

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - SparkR (R on Spark) | ApacheCN

SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动创建 SparkDataFrames 从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames 从 Data Sources(数据源)创建 SparkDataFrame 从 Hive tables 来创建 SparkDataFrame SparkDataFrame 操作 Selecting rows(行), columns(列) Groupin…

深度召回模型在QQ看点推荐中的应用实践

本文由云+社区发表作者:腾讯技术工程导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势.我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验.本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文.我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显. 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本…

基于335X平台的UBOOT中交换芯片驱动移植

基于335X平台的UBOOT中交换芯片驱动移植一.软硬件平台资料 1.开发板:创龙AM3359核心板,网口采用RMII形式. 2.UBOOT版本:U-Boot-2016.05,采用FDT和DM. 3.交换芯片MARVELL的88E6321. 4.参考文章:本博客基于335X的UBOOT网口驱动分析. 二.移植主要步骤 1.准备工作: (1).必须熟悉U-Boot-2016.05中的网口驱动构架,熟悉其中各个网口设备结构体的意义,网口初始化流程.重点详细分析常规基于phydev的驱动初始化的过程…

概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…