作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.比如分解机(Factorization Machines)推荐算法,还有前面讲到的受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结,都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解.下面我们就对MCMC的原理做一个总结. 一.MCMC概述 从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Si

贝叶斯集锦(3):从MC.MC到MCMC 2013-07-31 23:03:39 #####一份草稿 贝叶斯计算基础 一.从MC.MC到MCMC 斯坦福统计学教授Persi Diaconis是一位传奇式的人物.Diaconis14岁就成了一名魔术师,为了看懂数学家Feller的概率论著作,24岁时进入大学读书.他向<科学美国人>投稿介绍他的洗牌方法,在<科学美国人>上常年开设数学游戏专栏的著名数学科普作家马丁•加德纳给他写了推荐信去哈佛大学,当时哈佛的统计学家Mosteller 正

原文为: 二项分布和Beta分布 二项分布和Beta分布 In [15]: %pylab inline import pylab as pl import numpy as np from scipy import stats Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment [backend: module://IPython.kernel.zmq.pylab.backend_inline]. For more informatio

原文:http://blog.csdn.net/u013339596/article/details/19167907 概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类

1:检测一个变量是否有设置的函数是否?是否为空的函数是?(2分)        2:echo(),print(),print_r()的区别(3分)        3:表单中 get与post提交方法的区别?        4:session与cookie的区别?        5:用PHP打印出前一天的时间格式是2015-8-10 22:21:21(2分)        6:能够使HTML和PHP分离开使用的模板引擎(1分)        7:使用哪些工具进行版本控制?(1分)        8

概述 之前的博文已经完整的介绍了三维图像数据和三角形网格数据.在实际应用中,利用遥感硬件或者各种探测仪器,可以获得表征现实世界中物体的三维图像.比如利用CT机扫描人体得到人体断层扫描图像,就是一个表征人体内部组织器官形状的一个三维图像.其中的感兴趣的组织器官通过体素的颜色和背景加以区别.如下图的人体足骨扫描图像.医生通过观察这样的图像可以分析病人足骨的特征,从而对症下药. 这类应用在计算机领域叫做科学可视化.由于本文主要不是讨论可视化这个大的命题,所以只是简要的讲述一下三维可视化的两大类实现方式

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个例子: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC具体方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs采样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班参考资料(20140516课程),课上讲详述. 下面三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

本文用讲一下指定分布的随机抽样方法:MC(Monte Carlo), MC(Markov Chain), MCMC(Markov Chain Monte Carlo)的基本原理,并用R语言实现了几个样例: 1. Markov Chain (马尔科夫链) 2. Random Walk(随机游走) 3. MCMC详细方法: 3.1 M-H法 3.2 Gibbs採样 PS:本篇blog为ese机器学习短期班參考资料(20140516课程),课上讲详述. 以下三节分别就前面几点简要介绍基本概念,并附上代

在强化学习(三)用动态规划(DP)求解中,我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法.但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时,回溯到该状态的所有可能的后续状态.导致对于复杂问题计算量很大.同时很多时候,我们连环境的状态转化模型$P$都无法知道,这时动态规划法根本没法使用.这时候我们如何求解强化学习问题呢?本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法. 蒙特卡罗法这一篇对应Sutton书的第五章和UCL强化学习课程的第四讲部分,第五讲部分

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9492980.html --------------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(三)用动态规划(DP)求解中,我们讨论了用动态规划来求解强化学习预测问题和控制问题的方法.但是由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时,回溯到该状态的所有可能的后续状态.导

本文主要译自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章讨论的,我们可以用一个马尔可夫链来对目标分布 \(p(x)\) 进行采样,通常情况下对于很多分布 \(p(x)\),我们无法直接进行采样.为了实现这样的目的,我们需要为马尔可夫链设计一个状态转移算子(transition operator),是的这个马尔可夫链的稳态分布与目标分布吻合.Metropolis 采样算法(更通常的是 Metropolis-Hastings 采样算法)采用简单的启发式方法实现了这样的状

当下Swift项目已经越来越多,可能会经常见到  str as NSString 或者 str as String 字符串在这两者之间的来回切换,因为有些操作用OC字符串比较方便,而有些操作则相反,熟练掌握这两种字符串的特点对项目的开发必然有利.本文是一些自己的理解,借鉴了官方文档,如有理解偏差之处也欢迎指点. 如果你不是在董铂然博客园看到本文,请点击查看原文. 首先说下共同点,就是String保留了大部分NSString的api比如 .hasPrefix .lowercaseString .c

memcache是一套分布式的高速缓存系统,由LiveJournal的Brad Fitzpatrick开发,但目前被许多网站使用以提升网站的访问速度,尤其对于一些大型的.需要频繁访问数据库的网站访问速度提升效果十分显著.这是一套开放源代码软件,以BSD license授权发布. __________________________________________________ php中安装memcached扩展 想要在php中使用memcached,就必须按照支持memcached的扩展,目前

一.服务端 之前理解错误了.服务端只有一个memcache,一般把服务端称作memcached(带d),是因为守护进程的名称就是叫做memcached(一个这样的执行程序文件). 编写的语言:c语言 官网为:http://memcached.org/  二.客户端 很多人都面对两个php的扩展大有疑惑,而且也记不住,只是知道memcached扩展更加高级嘛. 其实,我觉得,只要了解c语言的两个库的区别,就能知道了本质区别了. 既然要操作服务端,那么就要有客户端来操作.memcache服务官方把操

>>Memcached Memcached的优点:Memcached可以利用多核优势,单实例吞吐量极高,可以达到几十万QPS(取决于key.value的字节大小以及服务器硬件性能,日常环境中QPS高峰大约在4-6w左右).适用于最大程度扛量.支持直接配置为session handle.Memcached的局限性:只支持简单的key/value数据结构,不像Redis可以支持丰富的数据类型.无法进行持久化,数据不能备份,只能用于缓存使用,且重启后数据全部丢失.无法进行数据同步,不能将MC中的数据

我们平时总是将混为一谈,殊不知它俩并不是一个概念.下面我来为大家揭晓我所知道的一些真相. 首先,它俩根本不是一个概念. 三层架构是一个分层式的软件体系架构设计,它可适用于任何一个项目. MVC是一个设计模式,它是根据项目的具体需求来决定是否适用于该项目. 那么架构跟设计模式有什么区别呢? 我们从接手一个项目开始,首先,我们需要进行架构设计,一般我们采用的就是分层式的架构设计,即我们的三层架构. 然后,在确定了架构以后,我们再根据项目的具体需求去考虑是否需要应用一些设计模式,比如是否应用我们的MV

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

Data Guard 是Oracle的远程复制技术,它有物理和逻辑之分,但是总的来说,它需要在异地有一套独立的系统,这是两套硬件配置可以不同的系统,但是这两套系统的软件结构保持一致,包括软件的版本,目录存储结构,以及数据的同步(其实也不是实时同步的),这两套系统之间只要网络是通的就可以了,是一种异地容灾的解决方案.而对于RAC,则是本地的高可用集群,每个节点用来分担不用或相同的应用,以解决运算效率低下,单节点故障这样的问题,它是几台硬件相同或不相同的服务器,加一个SAN(共享的存储区域)来构成的

今天本来打算根据自己的计划进行前端自动化的学习的,无奈早上接到一个任务需求需要新增一个页面.自从因为工作需要转前端之后,自己的主要注意力几 乎都放在JavaScript上面了,对CSS和HTML这方面其实基础真的很差,今天在写页面的时候就被浮动啊.内外边距啊这些耽误了不少时间. 反思一下,自己确实在这些基础方面的不足很多,所以今后的学习笔记主要是我在工作中遇到的一些问题和他们的解决方法.其中可能中会有JS.CSS.HTML各方面的,我会把自己每一天学到的内容都记录一下,辅助自己打好基础. 今天在

MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链(待填坑) MCMC(三)M-H采样和Gibbs采样(待填坑) 作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.比如我们前面讲到的分解机(Factorization Machines)推荐算法,还有前面讲到的受限玻尔兹曼机(RBM)原理总结,都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解.下面我们就对MC