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摘要: psrinfo -v # 查看CPU信息mpstat # 可以列出多cpu负载的状态/usr/platform/`uname -i`/sbin/prtdiag1.查看磁盘空间(硬盘使用情况) df -hk 2.看内存(内存使用情况;慢) echo ::memstat | mdb -k Pa... 阅读全文
posted @ 2012-03-03 09:05 emanlee 阅读(14491) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 层次聚类 层次聚类算法与之前所讲的顺序聚类有很大不同,它不再产生单一聚类,而是产生一个聚类层次。说白了就是一棵层次树。介绍层次聚类之前,要先介绍一个概念——嵌套聚类。讲的简单点,聚类的嵌套与程序的嵌套一样,一个聚类中R1包含了另一个R2,那这就是R2嵌套在R1中,或者说是R1嵌套了R2。具体说怎么算嵌套呢?聚类R1={{x1,x2},{x3},{x4,x5}嵌套在聚类R2={{x1,x2,... 阅读全文
posted @ 2012-02-28 11:45 emanlee 阅读(21923) 评论(1) 推荐(1)
摘要: matlab程序代码优化,性能优化 Matlab是一种强大的计算工具,方便的矩阵运算与工具箱为编程人员提供了极大的便利。但是其性能的缺失使得处理一些大计算量问题时显得效率不高,matlab程序的优化应从几个方面展开: 1.矩阵提前分配空间,矩阵第一次使用之后避免改变矩阵的维数。 2.尽量使用矩阵运算,少使用循环。 3.调用多次的计算代码写成函数形式,而不是写在脚本程序中,因为M... 阅读全文
posted @ 2012-02-27 22:13 emanlee 阅读(1793) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一、纯数据文件(没有字母和中文,纯数字) 对于这种txt文档,从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件,内容为 17.901 -1.1111 33.045 17.891 -1.1286 33.045 17.884 -1.1345 33.045 可以在command window中输入load test.txt ,然后... 阅读全文
posted @ 2012-02-24 08:22 emanlee 阅读(117171) 评论(1) 推荐(2)
摘要: 马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P. C. Mahalanobis)提出的,表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系(例如:一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息,因为两者是有关联的),并且是尺度无关的(scale- 阅读全文
posted @ 2012-02-17 14:26 emanlee 阅读(3726) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型(简称VAR模型)是一种常用的计量经济模型,由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出。它是AR模型的推广。 http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%90%91%E9%87%8F%E8%87%AA%E5%9B%9E%E5%BD%92%E6%... 阅读全文
posted @ 2012-02-06 15:34 emanlee 阅读(1527) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在生产和科学研究中,对某一个或一组变量x(t)进行观察测量,将在一系列时刻t1, t2, …, tn (t为自变量且t1<t2<…< tn ) 所得到的离散数字组成序列集合x(t1), x(t2), …, x(tn),我们称之为时间序列,这种有时间意义的序列也称为动态数据。这样的动态数据在自然、经济及社会等领域都是很常见的。如在一定生态条件下,动植物种群数量逐月或逐年的消长过程、某证券交... 阅读全文
posted @ 2012-02-06 10:36 emanlee 阅读(2639) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法),就是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=0的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数λ(即拉格朗日乘子),将约束条件函数与原函数联系到一起,使能配成与变量数量相等的等式方程,从而求出得到原函数极值的各个变量的解。 具体方法: 假设需要求极值的目标函数 (objective function) 为 f(x,... 阅读全文
posted @ 2012-02-06 08:58 emanlee 阅读(6572) 评论(0) 推荐(3)
摘要: 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain)。 KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量。 KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数。 典型情况... 阅读全文
posted @ 2012-02-05 10:35 emanlee 阅读(5296) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最大熵原理是在1957 年由E.T.Jaynes 提出的,其主要思想是,在只掌握关于未知分布的部分知识时,应该选取符合这些知识但熵值最大的概率分布。因为在这种情况下,符合已知知识的概率分布可能不止一个。我们知道,熵定义的实际上是一个随机变量的不确定性,熵最大的时候,说明随机变量最不确定,换句话说,也就是随机变量最随机,对其行为做准确预测最困难。 从这个意义上讲,那么最大熵原理的... 阅读全文
posted @ 2012-02-05 10:16 emanlee 阅读(3483) 评论(0) 推荐(1)
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