bernoulli, multinoulli distributions 讲解   常用概率分布-Bernoulli 分布 & Multinoulli 分布 转自:迭代自己-19常用概率分布 Bernoulli 分布 Bernoulli 分布 (Bernoulli distribution) 是单个二值随机变量的分布.它由单个参数 \(\phi \in[0,1]\) 控制, \(\phi\) 给出了随机变量等于 \(1\) 的概率. 一般的使用场景也补充下. 它具有如下的一些性质. \[P(\m

    本文转自:http://www.cosmosshadow.com/ml/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/2016/03/08/Attention.html     Attention Index 参考列表 Attention Attention在视觉上的递归模型 模型 训练 效果 Torch代码结构 (TODO)基于Attention的图片生成 基于Attention的图片主题生成 模型 编码 解码 Stochastic “Hard” Atten

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

下溢(underflow):当接近零的数被四舍五入为零时发生下溢.许多函数在其参数为零而不是一个很小的正数时才会表现出质的不同.例如,我们通常要避免被零除或避免取零的对数. 上溢(overflow):当大量级的数被近似为∞或-∞时发生上溢.进一步的运算通常会导致这些无限值变为非数字. 必须对上溢和下溢进行数值稳定的一个例子是softmax函数(softmax function).softmax函数经常用于预测与Multinoulli分布相关联的概率,定义为: 考虑一下当所有xi都等于某个常数c时

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注. 前言 本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了. 概念 离散型 概率质量函数:是一个数值,概率,\(0\leq P(x)\leq 1\): 边缘概率分布:\(P(X=x)=\s

本文地址:https://www.cnblogs.com/faranten/p/15917369.html 转载请注明作者与出处 1 二元变量 1.1 伯努利分布与二项分布 ​ 考虑一个最基本的试验:抛硬币试验.在一次实验中只有两个结果,即正面与反面,用随机变量\(x=1\)来表示抛掷硬币得到的是正面,\(x=0\)来表示抛掷硬币得到的是反面,且先验地猜测得到正面的概率是\(\mu\),那么 \[\begin{aligned} p(x=1|\mu)&=\mu\\ p(x=0|\mu)&=1

系列文章 .Net Core 分布式微服务框架介绍 - Jimu .Net Core 分布式微服务框架 - Jimu 添加 Swagger 支持 一.前言 近些年一直浸淫在 .Net 平台做企业应用开发,用过的 .Net 框架不多(具体数量不清,印象深刻的有 Asp.Net MVC,WPF,其他很多都是基于微软开发的框架做些封装而形成新的框架,大都是还没起好名就湮灭在历史长河中),而自己开发的框架倒是不少(5 - 8 套吧), 换框架与换公司成正比(每换一家公司,至少换一套框架),很多都见不得人

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surging   surging 是一个分布式微服务框架,提供高性能RPC远程服务调用,采用Zookeeper.Consul作为surging服务的注册中心,集成了哈希,随机,轮询,压力最小优先作为负载均衡的算法,RPC集成采用的是netty框架,采用异步传输. 名字由来 英文名:surging 中文名:滔滔 中文名来自周星驰的经典台词 我对阁下的景仰犹如滔滔江水,连绵不绝,犹如黄河泛滥,一发而不可收拾,而取名英文的含义也希望此框架能流行起来,也能像<.net core surging>这句

Atitit GRASP(General Responsibility Assignment Software Patterns),中文名称为"通用职责分配软件模式" 1. GRASP (职责分配原则)1 1.1. GRASP设计模式 1 1.2. 9个基本的OO设计原则或基本的设计构件.这9个设计模式分别是:创建者(Creator).信息专家(Information Expert).低耦合(Low Coupling).控制器(Controller).高内聚(High Cohesion

完整的模块代码文件在Coding.net上,想直接使用的请前往下载:https://coding.net/u/yamus/p/chinese_rename/git/tree/master 最近吧Drupal8部署到Windows平台的时候,发现上传中文名的文件会出错.找了相关的模块,装上之后错误依旧. 后来发现错误是出在move_uploaded_file这一步的,也就是说必须在文件上传到服务器后,Drupal保存文件之前修改文件名,才能避免错误,于是仔细查看Drupal8关于文件处理方面的代码

本来早就准备总结一下关于Repository.IUnitOfWork之间的联系以及在各层中的分布,直到看到田园里的蟋蟀发表的文章:<DDD 领域驱动设计-谈谈 Repository.IUnitOfWork 和 IDbContext 的实践>,才觉得有必要发表一下我个人的观点及其相关的实现代码,当然我的观点不一定就比他们的好,我只是表达个人观点而矣,大家勿喷. 关于Repository可以看看DUDU的这篇文章:关于Repository模式,我结合实际应用总结其核心概念为:Repository是

好吧,我确实不知道该怎么起这个标题,整了一个“分布”,感觉还有点高档,其实没啥技术含量,看完你就知道了.情况是这样,刚刚接到一个临时任务,需要让几个营业点的销售数据[变]少一点,就是在ERP的相关报表中,查询出来的数据要在指定区间,说白了就是那什么~你懂的,某些同行应该对这种任务很熟悉了,而有些同行可能正在或即将面临这样的任务,希望此文能提供一点思路. 我是第一次接到这种任务,感觉蛮新鲜,思量一下,决定在测试库动手脚,完了让他的ERP接入测试库,事情过后再切回正式库,细枝末节就不说了,重点说一下

目录 环境准备 创建hadoop用户 更新apt 配置SSH免密登陆 安装配置Java环境 安装Hadoop Hadoop单机/伪分布配置 单机Hadoop 伪分布Hadoop 启动Hadoop 停止Hadoop 作者: vincent_zh时间:2016-10-16 出处:http://www.cnblogs.com/vincentzh/p/5967274.html 声明:本文以学习.研究和分享为主,如需转载,标明作者和出处,非商业用途! 环境准备 此处准备的环境是Virtual Box虚拟机

基因表达谱数据 基因表达谱可以用一个矩阵来表示,每一行代表一个基因,每一列代表一个样本(如图1).所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储,第一列为基因的entrez geneid,第2~61列是疾病样本的表达,第62~76列是正常样本的表达. 图1 基因表达谱的矩阵表示 寻找差异表达的基因: 原理介绍: 差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法,目前也有很多差异表达分析的方法,但比较简单也比较常用的是Fold change方法.它的优点是计算简单直观

特许金融分析师 (CFA) 持证人现在一般在做什么工作?职业分布是怎样的?  陈雨桐 1. 全球范围: 根据 CFA 协会 2014 年 6 月的报告: CFA Institute has over 123,000 members in more than 140 countries and territories. 94% of members are CFA charterholders. CFA 协会在全球超过 140 个国家和地区共有 12.3 万名会员,其中 94%(合 11.6 万人

网页中经常会用到,一个div下平均分布两个小的div,两个小的div,显示的内容为图片还比较好处理,显示文字则不好控制效果,今天写了一个如图效果的 html: <div class="hezuo"> <div class="hezuoLeft"> <h2>XXXXX</h2> </div> <div class="hezuoRight"> <p>XXXXXXXXX

从11月份开始,自学前端开发,写静态页面中,经常用到一个大的div下包含三个小的div,平均分布div大小样式,写过多次,也多次忘记,每次都要现找资料,不想之后,在这么麻烦,索性今天自己记录一下,方便后面用的好找. 写出的效果如图: html: <div class="bigdiv"> <div class="top"> <h1>....</h1> </div> <div class="ce

根据游戏<三国志11>武将数据,利用决策树分析,找出三国武将特性分布.其中变量包括统率.武力.智力.政治.魅力.身分.变量说明:统率:武将带兵出征时的部队防御力.统帅越高受到普通攻击与兵法攻击越少.武力:武将带兵出征时的部队攻击力,武力越高发动兵法或者普通攻击时对地方部队的伤害就越高:并且当发动单挑时双方武将武力值相差越少则成功率越高,同时武力也代表单挑时的武将攻击力.智力:武将发动部队计略时的效果与成功率,当武将智力高时则可以降低中计的几率:同时智力代表军师能力.政治:武将发展内政时的能力,

hadoop 2.6的“伪”分式安装与“全”分式安装相比,大部分操作是相同的,主要区别在于不用配置slaves文件,而且其它xxx-core.xml里的参数很多也可以省略,下面是几个关键的配置: (安装JDK.创建用户.设置SSH免密码 这些准备工作,大家可参考hadoop 2.6全分布安装 一文,以下所有配置文件,均在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下) 另外,如果之前用 yum install hadoop安装过低版本的hadoop,请先卸载干净(即:yum remove