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2018年12月29日
z分数
摘要: 一、公式 计算过程为样本x的值与样本总体平均值的差,再除以标准差。 当以标准差为单位,要统计样本与均值偏离了多少值时,就用此公式。
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posted @ 2018-12-29 16:29 ylxn
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2018年12月28日
隐马尔可夫模型HMM(二)概率计算问题
摘要: 摘自 1.李航的《统计学习方法》 2.http://www.cnblogs.com/pinard/p/6955871.html 一、概率计算问题 上一篇介绍了概率计算问题是给定了λ(A,B,π),计算一个观测序列O出现的概率,即求P(O|λ)。 用三种方法,直接计算法,前向算法,后向算法。 考虑隐马
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posted @ 2018-12-28 14:43 ylxn
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2018年12月25日
深度学习中的激活函数
摘要: 一、梯度消失与梯度爆炸 1、在DNN学习(二)反向传播中,观察公式三(3),为了求隐藏层参数的其中一步。根据链式法则,有 重新复习一下,J为损失函数。o为神经元的值,也是输入通过激励函数之后的值,z为上一层的神经元的线性变换的值。 2、那么下面上面式子中的这一步就是对激励函数的求导: 3、如果隐藏层
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posted @ 2018-12-25 11:50 ylxn
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2018年12月24日
DNN网络,python下用Tensorflow实现DNN网络以及Adagrad优化器
摘要: 一、DNN 简介 DNN一共可以分为三层。 输入层(input layer) 隐藏层(hidden layer) 输出层(output layer) DNN的前向传播即由输入经过一些列激活函数得到最终的输出 在对DNN参数求解的时候,通过反向传播,以及链式法则求得。 二、Tensorflow下的DN
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posted @ 2018-12-24 21:00 ylxn
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2018年12月18日
隐马尔可夫模型HMM(一)
摘要: 摘自 1.李航的《统计学习方法》 2.https://www.cnblogs.com/pinard/p/6945257.html 了解HMM模型 1.隐马尔可夫模型的定义 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,该模型是由隐藏的马尔可夫链生成不可观测的状态序列,再由各个状态序列生成一个观测序列的过程。
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posted @ 2018-12-18 16:05 ylxn
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CountDownLatch学习
摘要: 看了几篇博客,说用CountDownLatch实现一个先执行完子线程,再执行主线程的例子。因此写一篇博客总结一下。 一、CountDownLatch了解 1.CountDownLatch继承了AbstractQueuedSynchronizer类,很多方法都封装了在这个类里面,感兴趣可以看一下。内部
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posted @ 2018-12-18 15:47 ylxn
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2018年12月13日
最大熵模型
摘要: 摘自李航的《统计学习方法》 一、先看一个小例子 给定一个骰子,没有任何前提条件,问抛掷各个点数的概率是多少?我们都会答1/6. 因为没有更多的信息,所以这种判断合理。 二、最大熵原理 上面的例子应用了最大熵原理。最大熵原理认为,在判断样本的分布时候,在满足已有条件下,熵最大的分布即为最好的分布。最大
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posted @ 2018-12-13 23:30 ylxn
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HashMap源码分析
摘要: jdk版本1.8 主要是了解下其内部原理 一、简介(粗略翻译) HashMap实现了Map接口。HashMap非线程安全,并且HashMap的Key和Value都可以是null值。其它方面HashMap和HashTable比较像。HashMap不保证元素的顺序。 如果哈希方法适当的话,其get与pu
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posted @ 2018-12-13 21:06 ylxn
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HashMap中的TreeNode,红黑树源码分析
摘要: 在看HashMap的源码时候看到了TreeNode。因此需要对其进行一个了解。是一个红黑树。可以百度一下红黑树的数据结构。分析了下源码,还是比较枯燥的 红黑树的性质:本身是一个二叉查找树(所有左节点的值都比右节点的小)。另: 节点是红色或者黑色 根节点是黑色 每个叶节点(Nil节点,空节点)是黑色的
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posted @ 2018-12-13 17:18 ylxn
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2018年12月12日
java实现数据缓存
摘要: 摘抄自java并发实战 有时候需要对数据缓存。用Map缓存数据比较合适。但是由于对吞吐量,一致性,计算性能的要求,对数据进行缓存的设计还是需要慎重考虑的。 一、利用HashMap加同步 (1)说明 把HashMap当作缓存容器。每缓存一个key的时候,都进行同步。 (2)代码 1 package m
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posted @ 2018-12-12 14:26 ylxn
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