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2013年12月2日

摘要: 下面就开始讲讲概率图中的Factor Graph。概率图博大精深,非我等鼠辈能够完全掌握,我只是通过研究一些通用的模型,对概率图了解了一点皮毛。其实我只是从概率这头神兽身上盲人摸象地抓掉几根毛,我打算就讲讲我抓掉这几根毛。Factor Graph 是概率图的一种,概率图有很多种,最常见的就是Bayesian Network (贝叶斯网络)和Markov Random Fields(马尔可夫随机场)。在概率图中,求某个变量的边缘分布是常见的问题。这问题有很多求解方法,其中之一就是可以把Bayesian Network和Markov Random Fields 转换成Facor Graph,然后用 阅读全文
posted @ 2013-12-02 11:41 虚若怀谷 阅读(1966) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月30日

摘要: 若F分布的每个条件独立性质都反映在A图中,则A图被称为F分布的D map。若A图表现出的所有条件独立性质都在F分布中满足(与F分布不矛盾),则A图被称为F分布的I map。弱A图既是F分布的D map,也是I map,则A图是B分布的完美图perfect map。 阅读全文
posted @ 2013-11-30 16:06 虚若怀谷 阅读(1073) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月29日

摘要: 目录[-]本文大部分来自:http://www.zhujun.me/d-separation-separation-d.html一、引言二、三种情况分析三、总结四、应用例子五、参考资料其中找了一些资料发现原文中阻塞(block)中(b)部分有出路,黑体部分修改了一下,那么‘四应用例子’部分答案也跟着修改,如果理解有误希望能给予解释,谢谢!资料参考在最下部分‘六、补充参考资料例子’。一、引言在贝叶斯网络的学习过程中,经常会遇到(D-Separation)D-分离这个概念,D-分离是寻找网络节点之间的条件独立性的一种方法或者说一种问题的简化处理的技巧。采用D-分离技术,在用贝叶斯网络进行预测,诊断 阅读全文
posted @ 2013-11-29 15:13 虚若怀谷 阅读(1909) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月25日

摘要: 20. 有 A 和 B 两路公交车,平均发车间隔分别为 5 分钟和 10 分钟。某乘客在站点 S 可以 任意选择两者之一乘坐,假定 A 和 B 到达 S 的时刻无法确定,那么该乘客的平均等待时间约为____。A、1 分钟 20 秒 B、3 分钟 20 秒 C、2 分钟 30 秒 D、1 分钟 40 秒此时积分有也即3分钟20秒,选B。另外上述积分推出了一个比较妙的结果,就是两个相互独立的泊松过程一起作用后可以看作一个新的泊松过程,并且其率参数(rate parameter)为相应两子过程率参数的和。有了这个结论,我们可以快速得到不同数值条件同类问题的答案。在笔试中,比较直觉和取巧一... 阅读全文
posted @ 2013-11-25 10:12 虚若怀谷 阅读(1189) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月22日

摘要: 在统计学里,对特定变量之间的关系进行建模、分析最常用的手段之一就是回归分析。回归分析的输出变量通常记做Y,也称为因变量(dependent)、响应变量(response)、被解释变量(explained)、被预测变量(predicted)、从属变量(regressand);输入变量通常记做x1,…,xp,也称为自变量(independent)、控制变量(control&controlled)、解释变量(explanatory)、预测变量(predictor)、回归量(regressor)。本文根据作者自己的一些学习心得和理解,简单且不严格地介绍在模型假设方面普通线性模型和广义线性模型的 阅读全文
posted @ 2013-11-22 17:15 虚若怀谷 阅读(1035) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月21日

摘要: 二分查找算法基本思想二分查找算法的前置条件是,一个已经排序好的序列(在本篇文章中为了说明问题的方便,假设这个序列是升序排列的),这样在查找所要查找的元素时,首先与序列中间的元素进行比较,如果大于这个元素,就在当前序列的后半部分继续查找,如果小于这个元素,就在当前序列的前半部分继续查找,直到找到相同的元素,或者所查找的序列范围为空为止.用伪代码来表示, 二分查找算法大致是这个样子的:left = 0, right = n -1while (left t: right = mid -1;return -1; 第一个正确的程序根据前面给出的算法思想和伪代码, 我们给出第一个正确的程序,但是,... 阅读全文
posted @ 2013-11-21 14:12 虚若怀谷 阅读(238) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月20日

摘要: Reliability diagrams (Hartmann et al. 2002) are simply graphs of the Observed frequency of an event plotted against the Forecast probability of an event. This effectively tells the user how often (as a percentage) a forecast probability actually occurred.In theory, a perfect forecast system will res 阅读全文
posted @ 2013-11-20 11:01 虚若怀谷 阅读(1678) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月19日

摘要: July二零一一年一月本文主要参考:算法导论第二版、维基百科。一、Dijkstra算法的介绍Dijkstra算法,又叫迪科斯彻算法(Dijkstra),算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说,如果图中的顶点表示城市,而边上的权重表示著城市间开车行经的距离,Dijkstra算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。二、图文解析Dijkstra算法ok,经过上文有点繁杂的信息,你还并不对此算法了如指掌,清晰透彻。没关系,咱们来幅图,就好了。请允许我再对此算法的概念阐述下,Dijkstra算法是典型最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。不过,针对的是非负值权边 阅读全文
posted @ 2013-11-19 21:45 虚若怀谷 阅读(261) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月18日

摘要: 作者:July 二零一一年二月十三日。参考代码:introduction to algorithms,Second Edition。---------------------------------------了解什么是Dijkstra 算法,请参考:经典算法研究系列:二、Dijkstra 算法初探http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2010/12/24/6096981.aspx本文由单源最短路径路径问题开始,而后描述Bellman-Ford算法,到具体阐述Dijkstra算法,阐述详细剖析Dijkstra算法的每一个步骤,教你彻底理解此Dijkstra 阅读全文
posted @ 2013-11-18 21:49 虚若怀谷 阅读(633) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年11月14日

摘要: 一、什么叫最小生成树一个无向连通图G=(V,E),最小生成树就是联结所有顶点的边的权值和最小时的子图T,此时T无回路且连接所有的顶点,所以它必须是棵树。二、为什么要研究最小生成树问题《算法导论》上举了电子线路设计的例子。而在经济学、生物学中也常应用最小生成树。三、如何求一个无向连通图的最小生成树《算法导论》中提取讲解了两种得到最小生成树的算法,一是Kruskal算法,另一种是Prim算法。这两种算法都使用了贪心策略。先说明几个概念:安全边:A是G的某最小生成树的子集,如果AU{(u,v)}仍是G的某最小生成树的子集,则(u,v)是安全边;割:无向图G=(V, E)对V一个划分(S, V-S); 阅读全文
posted @ 2013-11-14 22:37 虚若怀谷 阅读(494) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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