Laplace分布的概率密度函数的形式是这样的: $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x –\mu \vert}{\lambda}}$   一般$\mu$的取值为0,所以形式如下: $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x \vert}{\lambda}}$ 它是由两个指数函数组成的,所以又叫做双指数函数分布(double exponential distribution) 均值和方差 均值的求

作者:桂. 时间:2017-03-21  07:25:17 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6592599.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为曲线拟合与分布拟合系列的一部分,主要讲解混合拉普拉斯分布(Laplace Mixture Model,LMM).拉普拉斯也是常用的统计概率模型之一,网上关于混合高斯模型(GMM)的例子很多,而关于LMM实现的很少.其实混合模型都可以用EM算法推导,只是求闭式解的运算上略有差别,全文包

使用R拟合分布 几个常用的概率函数介绍 这里,参考R语言实战,以及[Fitting Distribution with R]的附录. 一.认识各种分布的形态 1.1 连续型随机变量的分布 首先,我们来回顾一遍各类分布函数的表达式,及其关系. 先逐一介绍与标准正态分布相关的一些分布:正态分布,卡方分布,t− 分布,F−分布,Wishart 分布. 先上个图,一睹为快. 以上几个分布之间的关系如以下结构图所示. [广义线性模型导论3rd edition,p10] 1.1.1 正态分布 正态分布N(μ

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa

拉普拉斯分布的定义与基本性质 其分布函数为 分布函数图 其概率密度函数为 密度函数图 拉普拉斯分布与正太分布的比较 从图中可以直观的发现拉普拉斯分布跟正太分布很相似,但是拉普拉斯分布比正太分布有尖的峰和轻微的厚尾.

之前那篇文章里提到,L1其实是加上服从拉普拉斯分布的先验,L2是加上服从高斯分布的先验: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/7977732.html 那么记住拉普拉斯的公式和高斯的公式: 拉普拉斯(Laplace) 高斯(Gaussian)分布

知识图谱主要是通过将应用数学,图形学,信息可视化技术,信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析.共现分析等方法结合,利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构.发展历史.前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论. 今天我们借助networkD3包里面的simpleNetwork 函数来绘制一个类似CSDN微信开发的知识图谱,效果图如下: 首先我们先来分析一下这张图,图里面的微信支付——微信支付,小程序——小程序,等这些,它们之间本不需要连线,但这里是为了美观好看,才有这些连线,但实际

首发于“生信补给站” :https://mp.weixin.qq.com/s/LJfgxbTqsp8egnQxEI0nJg 生物医学或其他研究论文中的“表一”多为基线特征的描述性统计.使用R单独进行统计,汇总,然后结果复制到excel表中,耗时耗力且易错! tableone包“应运而生”,可以非常简单快捷的解决这个问题,重点是学习成本很低,大概几分钟? 一 载入数据,R包 ## install.packages("tableone")library(tableone)library(s

参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27360411 第一步.下载shapefile文件 一直都没有找到下载地址,死在了第一步 第二步.导入shp文件 第三步.画图

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

一:导入R包及需要画热图的数据 library(pheatmap) data<- read.table("F:/R练习/R测试数据/heatmapdata.txt",head = T,row.names=1,sep="\t") 二:画图 1)pheatmap(data)#默认参数 2)pheatmap(data,clustering_distance_rows = "correlation")#聚类线长度优化 3)pheatmap(data

R in Nutshell 前言 例子(nutshell包) 本书中的例子包括在nutshell的R包中,使用数据,需加载nutshell包 install.packages("nutshell") 第一部分:基础 第一章 批处理(Batch Mode) R provides a way to run a large set of commands in sequence and save the results to a file. 以batch mode运行R的一种方式是:使用系统

近期一直有点小忙,可是不知道在瞎忙什么,最终有时间把Beta分布的整理弄完. 以下的内容.夹杂着英文和中文,呵呵- Beta Distribution Beta Distribution Definition: The Beta distribution is a special case of the Dirichlet distribution, and is related to the Gamma distribution. It has the probability distribu

基本原理: 实质为利用球面参数方程,利用网格化数据绘制 x=R*sin(theta)*cos(phi) y=R*sin(theta)*sin(phi) z=R*cos(theta) 绘制函数: function draw_sphere(rgb) %此函数旨在绘制各种颜色的球面 %rgb为颜色参数,为三个0~1之间的三个数组成的数组 %such as: [1,0,0], [1,0.2,0.5], [0,1,0.5] %you may run as : draw_sphere([1,0,0]) %a

这学期公选课选的是MATLAB,所以准备把这学期所学习的整理到博客上,作为记录,哇咔咔~ 一.三维函数图: x=cos(t), y=sin(t), z=t %≤t ≤*pi t=:*pi; %t的取值范围 x=cos(t);y=sin(t);z=t; plot3(x,y,z) xlabel('x轴'),ylabel('y轴'),zlabel('z轴') %为坐标轴加上标签 grid on %为图像加上网格 三维函数的绘制一般使用plot3()函数,其三个基本参数是三个参数函数,第四个参数可以改变

1. 初始化地图,在绘制时可先将地图进行初始化,用数组来存储关卡的位置,然后利用循环给地图中 关卡所在处赋予代表关卡的值. 关键代码如下 /// <summary> /// 初始化游戏地图 /// </summary> static void InitialMap() { ;i<Map.Length;i++) { Map[i] =; } //用于存储关卡位置 , , , , , , };//幸运转盘 1 , , , , , , , , };//地雷 2 , , , };//暂

import java.awt.Cursor; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Point; import java.awt.event.MouseAdapter; import java.awt.event.MouseEvent; import java.awt.event.MouseMotionListener; import java.awt.geom.Point2D; import

% 绘制3D的托卡马克位形图, (V 0.1 by Jiale Chan for Y. H. Huang) % Dee Formula % 特征参数     rzero = 2.0;     rmax = 0.75;     eshape = 2.0;     xshape = 0.4; % 极向角与环向角     theta = linspace(0, 2*pi, 50);     phi = linspace(0, 1.3*pi, 50); % 将数据矩阵化     [phi_g, thet

笔者寄语:分类器算法最后都会有一个预测精度,而预测精度都会写一个混淆矩阵,所有的训练数据都会落入这个矩阵中,而对角线上的数字代表了预测正确的数目,即True Positive+True Nagetive. -------------------------- 相关内容: 1. R语言︱ROC曲线--分类器的性能表现评价 2.机器学习中的过拟合问题 3.R语言︱机器学习模型评估方案(以随机森林算法为例) -------------------------- 1.TPR与TNR 同时可以相应算出TP

------------------------------------------- %绘制向量场图 %例一 clear all;clc; [X,Y] = meshgrid(-2:.2:2,-3:.2:3); Z = X.*exp(-X.^2 - Y.^2); [DX,DY] = gradient(Z); %Dx为水平方向上的梯度,第一列元素为原矩阵第二列与第一列元素之差,                        %第二列元素为原矩阵第三列与第一列元素之差除以2,以此类推 [DDX,DD