最大似然判别法 Bayes公式判别法…

题目链接:https://nanti.jisuanke.com/t/25985 题目: Description: Goldbach's conjecture is one of the oldest and best-known unsolved problems in number theory and all of mathematics. It states: Every even integer greater than 2 can be expressed as the sum of…

用bayes公式进行机器学习的经典案例 从本科时候(大约9年前)刚接触Bayes公式,只知道P(A|B)×P(B) = P(AB) = P(B|A)×P(A) 到硕士期间,机器学习课上对P(B|A)P(A)冠以"先验概率",而不知"先验"二字到底从何而来. 再到工作了几年之后重回校园,重新拾起对求知的热情,重新用向小白讲述Bayes公式的态度,讲述自己对它最朴素的理解.尽量让像我一样刚入门的小白同学们,能用生活中最朴素的例子找到bayes公式中,"先验&q…

bayes公式与机器学习 - 再从零开始理解 从本科时候(大约9年前)刚接触Bayes公式,只知道P(A|B)×P(B) = P(AB) = P(B|A)×P(A) 到硕士期间,机器学习课上对P(B|A)P(A)冠以"先验概率",而不知"先验"二字到底从何而来. 再到工作了几年之后重回校园,重新拾起对求知的热情,重新用向小白讲述Bayes公式的态度,让自己对它有最朴素的理解.尽量让像我一样刚入门的小白同学们,能用生活中最朴素的例子找到bayes公式中,"先…

本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-05-09 15:03:50 # @Author : whb (whb@bupt.edu.cn) # @Link : ${link} # @Version : $Id$ import numpy a…

一家"胡说八道医院"拥有一种治疗癌症的药物, 根据过去的记录, 该药物对一些患者非常有效, 但是会让一些患者感到更痛苦... 我们希望有一种判别准则能帮助我们判断哪些病人该吃药,哪些不能吃药.研究发现该癌症与基因表达有关,也许基因表达能给我们提供帮助... 首先使用一个基因判别 把所有病人的基因X转录水平画在数轴上, 用绿点表示服用药物有效的病人, 红点表示服用药物后更痛苦的病人. 我们可以看到服用药物有效的大部分患者的基因X转录水平都较低 服用药物无效的大部分患者的基因X转录水平都较…

http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/7955349 http://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2012/01/31/2333760.html http://zhan.renren.com/dmeryuyang?gid=3602888497999161050&checked=true http://blog.csdn.net/yanqingan/article/details/6…

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         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------…

1.证明: 第三类分块初等变换是若干个第三类初等变换的复合. 特别地, 第三类分块初等变换不改变行列式的值. 2.设 $n\,(n\geq 2)$ 阶方阵 $A=(a_{ij}(x))$, 其中每个元素 $a_{ij}(x)$ 都是关于未定元 $x$ 的多项式. 若 $k$ 是正整数, 满足 $x^k$ 整除 $A$ 的所有代数余子式 $A_{ij}$, 证明: $x^{k+1}$ 整除 $A$ 的行列式 $|A|$. 提示  考虑 $A$ 的伴随矩阵 $A^*$ 的行列式. 另外, 本题还可以…

[问题2015A01]  证明: 第三类分块初等变换是若干个第三类初等变换的复合. 特别地, 第三类分块初等变换不改变行列式的值. [问题2015A02]  设 $n\,(n\geq 2)$ 阶方阵 $A=(a_{ij}(x))$, 其中每个元素 $a_{ij}(x)$ 都是关于未定元 $x$ 的多项式. 若 $k$ 是正整数, 满足 $x^k$ 整除 $A$ 的所有代数余子式 $A_{ij}$, 证明: $x^{k+1}$ 整除 $A$ 的行列式 $|A|$. 提示  考虑 $A$ 的伴随矩阵…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————04.朴素贝叶斯分类(bayes) 关键字:朴素贝叶斯.python.源码解析作者:米仓山下时间:2018-10-25机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

关于bayes的基础知识,请参考: 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (上) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html  基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (下) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/…

传送门:http://uoj.ac/problem/299 题目良心给了Bayes定理,但对于我这种数学渣来说并没有什么用. 先大概讲下相关数学内容: 1.定义:$P(X)$ 表示事件$X$发生的概率,$E(X)$表示随机变量$X$的期望值,$P(A|B)$表示已知$B$发生,$A$发生的概率,$P(AB)$表示$A$和$B$同时发生的概率. 2.条件概率公式: $\begin{aligned}P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}\end{aligned}$. 由$P(B)P(A|…

最大似然估计&贝叶斯估计 与传统计量模型相对的统计方法,存在 1)参数的解释不同:经典估计:待估参数具有确定值它的估计量才是随机的.如果估计量是无偏的,该估计量的期望等于那个确定的参数.bayes待估参数服从某种分布的随机变量. 2)利用的信息不同:经估:只利用样本信息,bayes要求事先提供一个参数的先验分布,即人们对有关参数的主观认识,是非样本信息.在参数估计中它们与样本信息一起被利用. 3)对随机误差项的要求不同,经典估计除了最大似然法在参数估计中不要求知道随机误差项的具体分布形式在假设检…

本文之所以叫Abel分部求和法而不叫Abel分部求和公式,是因为求和公式有可能形式上有所不同,但是方法确实相同的. $$\sum_{n=M}^{N}a_{n}b_{n} = \sum_{n=M}^{N} a_{n}B_{n}-\sum_{n=M}^{N}a_{n}B_{n-1}$$ 而 $$\sum_{n=M}^{N}a_{n}B_{n-1}=\sum_{M-1}^{N-1}a_{n+1}B_{n}$$ 代入上式整理下 $$\sum_{n=M}^{N}a_{n}b_{n}=a_{N}B_{N}-…

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵…

一.主成分分析(PCA)介绍 什么是主成分分析?   主成分分析是一种用于连续属性降维的方法,把多指标转化为少数几个综合指标. 它构造了原始属性的一个正交变换,将一组可能相关的变量转化为一组不相关的变量,只需要少量变量就可以解释原始数据大部分信息.   主成分分析其实就是一个线性变换,这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推.主成分分析经常用减少数据集的维数,同时保持数据集的对方差贡献最…

判别与聚类的比较: 聚类分析和判别分析有相似的作用,都是起到分类的作用. 判别分析是已知分类然后总结出判别规则,是一种有指导的学习: 聚类分析则是有了一批样本,不知道它们的分类,甚至连分成几类也不知道,希望用某种方法把观测进行合理的分类,使得同一类的观测比较接近,不同类的观测相差较多,这是无指导的学习.    所以,聚类分析依赖于对观测间的接近程度(距离)或相似程度的理解,定义不同的距离量度和相似性量度就可以产生不同的聚类结果 判别分析 基本原理:从已知的各种分类情况中总结规律(训练出判别函数)…

写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 课件分享在这里了. 还有人工智能标准化白皮书(2018版)也一并分享了. 绪论 人工智能的定义与发展 定义 一般解释:人工智能就是用 人工的方法在 **机器(计算机)**上实现的智能,或称 机器智能: 人工智能(学科):从学科的角度来说,人工智能是一门研究如何 构造智能机器或智能系统,使之能模拟.延伸.扩展人类智能的学科: 人工智能(能力):从智能能力的角度来说,人工智能是智能机器所执行的通常 与人类智能有关的智能行为,如判断.推理.证明.识别.感知.理…

0. 引言 本文主要的目的在于讨论PAC降维和SVD特征提取原理,围绕这一主题,在文章的开头从涉及的相关矩阵原理切入,逐步深入讨论,希望能够学习这一领域问题的读者朋友有帮助. 这里推荐Mit的Gilbert Strang教授的线性代数课程,讲的非常好,循循善诱,深入浅出. Relevant Link:  Gilbert Strang教授的MIT公开课:数据分析.信号处理和机器学习中的矩阵方法 https://mp.weixin.qq.com/s/gi0RppHB4UFo4Vh2Neonfw 1.…

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计…

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1…

讲授机器学习相关的高等数学.线性代数.概率论知识 大纲: 最优化中的基本概念梯度下降法牛顿法坐标下降法数值优化算法面临的问题拉格朗日乘数法凸优化问题凸集凸函数凸优化拉格朗日对偶KKT条件 最优化中的基本概念: 最优化问题就是求一个函数的极大值或极大值问题,一般f(x)是一个多元函数,x∈Rn,一般把最优化问题表述为求极小值问题. x称为优化变量,f(x)称为目标函数. 可能对x还有约束条件,一个或多个,等式约束或不等式约束,可能有的既有等式约束又有不等式约束,这样就比较复杂了. 满足约束条件且在…

6.(2021.9.14)Briefings-MPG:一种有效的自我监督框架,用于学习药物分子的全局表示以进行药物发现 论文标题:An effective self-supervised framework for learning expressive molecular global representations to drug discovery 论文期刊:Briefings in Bioinformatics 2021 论文地址:https://www.researchgate.net…

https://www.douban.com/group/topic/11395706/ 作者:伊藤清 当我得知苏联伟大的数学家,84岁的 Andreyii Nikolaevich Kolmogorov 教授于1987年10月20日离开人世时,我感到像是失去了支柱那样悲哀与孤寂.在我还是学生时(1937年)读了他的名著<概率论的基本概念>之后,便立志钻研概率论,并持续了50年之久.对于我来说,Kolmogorov 就是我的数学基础. 我与 Kolmogorov 教授仅会过 3 次面.第一次是1…

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------…

atitit.html5 拼图游戏的解决之道. 1. 拼图游戏的操作(点击法and 拖动法) 1 1. 支持键盘上.下.左.右键移动: 1 2. 支持点击空白模块中的上下左右箭头移动: 1 3. 支持点击空白模块的临近模块移动. 1 4. 还是点击法好,兼容性好...手机and电脑 1 2. 注释:无解的问题(逆序和判别法) 2 5. 3*3的大概50%无解 2 6. Grid 旋转的问题.. 2 7. 要应用测试成功的api 2 8. 测试图片数字化,为轻松的测试.. 2 3. 能使用的 2…

一个例子: 两个盒子: 一个红色:2个苹果,6个橘子; 一个蓝色:3个苹果,1个橘子; 如下图: 现在假设随机选取1个盒子,从中.取一个水果,观察它是属于哪一种水果之后,我们把它从原来的盒子中替换掉.重复多次. 假设我们40%的概率选到红盒子,60%的概率选到蓝盒子.并且当我们把取出的水果拿掉时,选择盒子中任何一个水果还是等可能的. 问题: 1.整个过程中,取得苹果的概率有多大? 2.假设已经去的了一个橘子的情况下,这个橘子来自蓝盒子的可能性有多大? (这里,推荐一篇好文:数学之美番外篇:平凡而…

题意:给出p(1<p<=62),让你求Mp=2^p-1是否为梅森素数. 梅森素数:若p为素数,且Mp=2^p-1也是素数,则Mp为梅森素数.若p为合数,Mp=2^p-1一定为合数若p为素数,Mp=2^p-1不一定为素数 判别梅森素数1.卢卡斯-莱默判别法:设p为素数,Mp=2^p-1,R0=4.Rk=(Rk-1)^2-2(mod Mp) 0<=Rk<Mp,k>=1可以得到Rk的序列,k=0,1,2,...,p-2.Mp为素数,当且仅当,Rp-2=0(mod Mp) 2.Mil…