戏曲.小说的引子.一般放在篇首,用以点明.补充正文,或者说引出正文或是为正文做铺垫.指旧小说的引子,通常放在小说故事开始之前,起引出或补充正文的作用.这不过是个楔子,下面还有正文.——<儒林外史>…

曲线拟合(转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_8e1548b80101c9iu.html) 补:拟合多项式输出为str 1.poly2str([p],'x') 2. fn=sprintf('%.16f%s%.16f%s%.16f%s%.16f',p(1),'*x^3+',p(2),'*x^2+',p(3),'*x+',p(4)); vpa(fn,精度) 补2:字符串拼接 1.STR=sprintf('%d%s.....',对应类型的值,对应类型的值); 2.str…

关于ADMM的研究(二) 4. Consensus and Sharing 本节讲述的两个优化问题,是非常常见的优化问题,也非常重要,我认为是ADMM算法通往并行和分布式计算的一个途径:consensus和sharing,即一致性优化问题与共享优化问题. Consensus 4.1 全局变量一致性优化(Global variable consensus optimization)(切割数据,参数(变量)维数相同) 所谓全局变量一致性优化问题,即目标函数根据数据分解成N子目标函数(子系统),每个子…

关于ADMM的研究(一) 最近在研究正则化框架如何应用在大数据平台上.找到了<Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers>这篇文章,感觉很适合现在的研究.下面转载的一篇博客,写的很细致,很有用. 业界一直在谈论大数据,对于统计而言,大数据其实意味着要不是样本量增加n→∞,要不就是维度的增加p→∞,亦或者两者同时增加,并且维度与样本量的增…

题目链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/249/B 题目大意: 略 分析1(记忆化搜索): 方法为减而治之,把n划分成k份的答案就相当于每次把n分成a,b两个数,再把a分成k-1份,然后把每次a分成k-1份的答案相加即可.注意点是每轮分出来的b要不大于上一轮分出来的b. 代码如下: #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define rep(i,n) for (int i = 0; i <…

更多来自:   www.vipcoursea.com   Ethics 部分 Objective of codes and standard:永远是为了maintain public trust in 1.Financial market  2.Investment profession 6个code of ethics 1.Code 1—ethics and pertinent d persons a. 2.Code 2---primacy of client’s interest a.Int…

最大似然估计 一个栗子:假如去赌场,但是不知道能不能赚钱,你就在门口堵着出来一个人就问一个赚了还是赔了,如果问了5个人都说赚了,那么你就会认为,赚钱的概率肯定是非常大的. 已知:(1)样本服从分部的模型,(2)观测到的样本 求解:模型的参数 总的来说:极大似然估计就是用来估计模型参数的统计学方法 最大似然的数学问题(100名学生的身高问题) 样本集X = {x1, x2 ,...,xN} N = 100 概率密度:p(xi|θ)抽到男生i(的身高)的概率 θ是服从分部的参数 独立同分布:同时抽到…

今天不太想学习,炒个冷饭,讲讲机器学习十大算法里有名的EM算法,文章里面有些个人理解,如有错漏,还请读者不吝赐教. 众所周知,极大似然估计是一种应用很广泛的参数估计方法.例如我手头有一些东北人的身高的数据,又知道身高的概率模型是高斯分布,那么利用极大化似然函数的方法可以估计出高斯分布的两个参数,均值和方差.这个方法基本上所有概率课本上都会讲,我这就不多说了,不清楚的请百度. 然而现在我面临的是这种情况,我手上的数据是四川人和东北人的身高合集,然而对于其中具体的每一个数据,并没有标定出它来自“东北…

一.概述 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量,如果概率模型的变量都是观测变量,那么给定数据,可以直接利用极大似然估计法或者贝叶斯估计法估计模型参数.但是,当模型同时又含有隐变量时,就不能简单地使用这些方法.EM算法适用于带有隐变量的概率模型的参数估计,利用极大似然估计法逐步迭代求解. 二.jensen不等式   是区间 上的凸函数,则对任意的 ,有不等式:   即: E[f(X)] ≥ f(E(X))  ,因为(x1+x2+...+xn)/n=E(X),同理可得E(f(X)).当x1=x2…

Your environment has been set up for using Node.js 8.5.0 (x64) and npm. C:\Users\horn1>cd C:\Users\horn1\Desktop\python\42-torrentParser C:\Users\horn1\Desktop\python\42-torrentParser>python torrentParser.py 文件名=./6.torrent 文件结构: announce:b'http://t…