本文主要参考博客:http://chengjunwang.com/en/2013/08/learn-basic-epidemic-models-with-python/.该博客有一些笔误,并且有些地方表述不准确,推荐大家阅读Albert-Laszlo Barabasi写得书Network Science,大家可以在如下网站直接阅读传染病模型这一章:http://barabasi.com/networksciencebook/chapter/10#contact-networks.Barabasi

SI模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import smallworld as sw #邻接矩阵 a = sw.a # 感染率 beta = sw.beta #初始患者 origin = sw.origin def si_(a, beta, origin): #总人数 n = a.shape[0] #控制符 judge = 1 #未感染人群 s = np.arange(n) s = np.delete(s, origin)

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SEIR 模型考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了几种改进 SEIR 模型微分方程的思路.建模.例程和结果,让小白学会模型分析与改进. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. Python小白的数学建模课-B2.新冠疫情 SI模型 Python小白的数学建模课-B3.新冠疫情 S

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

链接:https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/75213361 saved_model模块主要用于TensorFlow Serving.TF Serving是一个将训练好的模型部署至生产环境的系统,主要的优点在于可以保持Server端与API不变的情况下,部署新的算法或进行试验,同时还有很高的性能. 保持Server端与API不变有什么好处呢?有很多好处,我只从我体会的一个方面举例子说明一下,比如我们需要部署一个文本分类模型,那么输入

最近新型冠状病毒疫情越来越严重了,待在家中没法出去,学习一下经典传染病模型. 这里总结了五个模型,分别是SI模型,SIS模型,SIR模型,SIRS模型,SEIR模型. 这几种模型的特点先介绍一下. 首先定义SEIR: S为易感者 (Susceptible),指未得病者,但缺乏免疫能力,与感染者接触后容易受到感染: E为暴露者 (Exposed),指接触过感染者,但暂无能力传染给其他人的人,对潜伏期长的传染病适用: I为感病者 (Infective),指染上传染病的人,可以传播给 S 类成员,将其

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下    如何不靠耐心测试 通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook

决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,属于监督学习中的一种.看字面意思应该也比较容易理解,相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络,似乎决策树感觉“亲切”许多. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配的问题. 使用数据类型:数值型和标称型. 简单介绍完毕,让我们来通过一个例子让决策树“原形毕露”. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同

随机森林入门攻略(内含R.Python代码) 简介 近年来,随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升,这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果.在各种各样的问题中,随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大,而与此同时它又是如此的方便实用. 需要大家注意的是,在上文中特别提到的是第一组测试结果,而非所有的结果,这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性.在这篇文章中,我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣

最近,大数据工程师Kin Lim Lee在Medium上发表了一篇文章,介绍了8个用于数据清洗的Python代码. 数据清洗,是进行数据分析和使用数据训练模型的必经之路,也是最耗费数据科学家/程序员精力的地方. 这些用于数据清洗的代码有两个优点:一是由函数编写而成,不用改参数就可以直接使用.二是非常简单,加上注释最长的也不过11行. 在介绍每一段代码时,Lee都给出了用途,也在代码中也给出注释. 大家可以把这篇文章收藏起来,当做工具箱使用. 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码,一共涵盖

教你用一行Python代码实现并行 本文教你通过一行Python实现并行化. Python在程序并行化方面多少有些声名狼藉.撇开技术上的问题,例如线程的实现和GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题.常见的经典Python多线程.多进程教程多显得偏"重".而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容. 传统的例子 简单搜索下"Python多线程教程",不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子: #Example.py ''' Standard Prod

源 起 Error:setParent: Object 'renderView' not found 这是一个在工作中很常见的问题,以前做特效的时候有10%的概率会碰到,多发生在打开其他组交接来的Maya场景文件时: 当你不管是从File菜单Open,还是直接拖进Maya都无法解决时.使用下面这段代码即可: 过 程 这原本是一段Mel,我用Python把她重写了一下,变成了Python代码~ 根据发展的趋势,Python有可能全面取代Mel. import maya.cmds as mc exi

个人分类: 机器学习 本文为吴恩达<机器学习>课程的读书笔记,并用python实现. 前一篇讲了线性回归,这一篇讲逻辑回归,有了上一篇的基础,这一篇的内容会显得比较简单. 逻辑回归(logistic regression)虽然叫回归,但他做的事实际上是分类.这里我们讨论二元分类,即只分两类,y属于{0,1}. 选择如下的假设函数: 这里写图片描述 其中: 这里写图片描述 上式称为逻辑函数或S型函数,图像如下图: 这里写图片描述 可以看到,当z趋向正无穷,g(z)趋向1,当z趋向负无穷g(z)趋

引入 大家在使用谷歌或者百度搜索时,输入搜索内容时,谷歌总是能提供很好的拼写检查,比方你输入 speling,谷歌会立即返回 spelling. 前几天,看到http://norvig.com/spell-correct.html这篇文章,于是翻译过来.再加上自己的理解,有了以下的博文. 以下是用21行python代码实现的一个简易可是具备完整功能的拼写检查器. 代码 import re, collections def words(text): return re.findall('[a-z]

所谓学习问题,是指观察由n个样本组成的集合,并依据这些数据来预測未知数据的性质. 学习任务(一个二分类问题): 区分一个普通的互联网检索Query是否具有某个垂直领域的意图.如果如今有一个O2O领域的垂直搜索引擎,专门为用户提供团购.优惠券的检索:同一时候存在一个通用的搜索引擎,比方百度,通用搜索引擎希望可以识别出一个Query是否具有O2O检索意图,如果有则调用O2O垂直搜索引擎,获取结果作为通用搜索引擎的结果补充. 我们的目的是学习出一个分类器(classifier),分类器能够理解为一个函

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通

朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书) 摘要: 朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法,对于二分类问题,并且数据集特征为离散型属性的时候, 使用起来非常的方便.原理简单,训练效率高,拟合效果好. 朴素贝叶斯 贝叶斯公式: 朴素贝叶斯之所以称这为朴素,是因为假设了各个特征是相互独立的,因此假定下公式成立: 则朴素贝叶斯算法的计算公式如下: 在实际计算中,上面的公式会做如下略微改动: 由于某些特征属性的值P(Xi|Ci)可能很小,多个特征的p值连乘后可能被约等于0.可以公式两边取log然后