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…

一.对数据的分布进行初步判断     1.1 原理 对于不同的分布,有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),正态分布.均匀分布.逻辑斯谛分布.指数分布的偏度和峰度都是特定的值,在偏度-峰度图中是特定的点,而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线,贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域.因此可以通过未知分布的偏度峰度值(在图中是一个观察点),与各种分布的偏度峰度点(线.区域)进行对比,判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布.     1.2 R代码         li…

x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 ]; y = [9 7 6 3 -1 2 5 7 20]; p=polyfit(x,y,3); %数字代表拟合函数的阶数 xi=0:0.01:10; yi=polyval(p,xi); plot(x,y,'r>',xi,yi) for i=1:9 text(x(i)+0.1,y(i)+0.02,num2str(i)) ; %加上0.1使标号和点不重合,标记每个点 end 也可以使用GUI工具箱来产生多项式拟合 选定matlab 工作空间中x,y的值…

MATLAB之数据处理+公式拟合 前言:由试验得到一组数据,对该组数据进行处理,作图分析,分析各变量的关系,期望得到拟合公式. 试验数据背景 本次试验有三个自变量:V.M.G,因变量为F,每组试验重复5次,试验目的是探寻F与三个自变量之间的关系,先定性后定量. 数据采集格式如下: 采集值与时间曲线如下: 数据处理 (1)判断有用数据,并取出存储 有用的数据是指在采集值与时间曲线图中,因变量平稳时的取值.可截取平稳区间的数据,对其求平均值,并求方差判断其稳定性. (2)单个试验数据处理 在单个试验…

生成式对抗模型GAN (Generativeadversarial networks) 是Goodfellow等[1]在 2014年提出的一种生成式模型,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向,著名学者Yann Lecun甚至将其称为“过去十年间机器学习领域最让人激动的点子".GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练,目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计算.语音和语言处理.信息安全.棋类比赛等领域,GAN正在被…

Libo1575899134@outlook.com Libo (原创文章,转发请注明作者) 本文章会先从Gan的简单应用示例讲起,从三个方面问题以及解决思路覆盖25篇GAN论文,第二个大部分会进一步讲Gan的所有领域应用 ----------------------------------------------------------------------------------- 1: 下图GAN可以学到不同的字体,并且在字体之间进行不同的变换 2 下图可以用简笔画可以用GAN帮助生成想…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann…

回归分析是一种很重要的预测建模技术.主要是研究自变量与因变量之间的因果关系.本文将会从数学角度与代码角度分析不同类型的回归.当你想预测连续型的非独立变量,或者对一系列独立变量或输入项有所反应时,就会使用到回归分析.如果非独立变量是二分的,那么我们将会使用到逻辑回归. 对于回归技术的分类,在这里我不想过多细分,但是一般回归会依赖于三个方面进行区分: +自变量数目 +回归函数曲线的形状 +因变量的类型 首先我们来了解下面几种常用的回归算法模型 简单线性回归(Simple Linear Regress…

最近做用户画像,用到了KL散度,发现效果还是不错的,现跟大家分享一下,为了文章的易读性,不具体讲公式的计算,主要讲应用,不过公式也不复杂,具体可以看链接. 首先先介绍一下KL散度是啥.KL散度全称Kullback–Leibler divergence,也称为相对熵,信息增益,它是度量两个概率分布P与Q之间差异的一种不对称度量,可以看做是概率分布P到目标概率Q之间距离.一般情况下,P表示数据的真是分布,Q表示数据的理论分布,也可以理解为影响P分布的一种因素.计算公式为: DKL(P||Q) =ΣP…

目录 EM算法(1):K-means 算法 EM算法(2):GMM训练算法 EM算法(3):EM算法运用 EM算法(4):EM算法证明 EM算法(2):GMM训练算法 1. 简介 GMM模型全称为Gaussian Mixture Model,即高斯混合模型.其主要是针对普通的单个高斯模型提出来的.我们知道,普通高斯模型对实际数据拟合效果还不错,但是其有一个致命的缺陷,就是其为单峰函数,如果数据的真实分布为复杂的多峰分布,那么单峰高斯的拟合效果就不够好了. 与单峰高斯模型不同,GMM模型是多个高斯…

一.课程简介: text mining and analytics 是一门在coursera上的公开课,由美国伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)计算机系教授 chengxiang zhai 讲授,公开课链接:https://class.coursera.org/textanalytics-001/wiki/view?page=Programming_Assignments_Overview. 二.课程大纲: 三.课程主要内容 3.1 Text representation 可以从以下几个方面来对文…

[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累…

自然状态下,用plot画的是折线,而不是平滑曲线. 有两种方法可以画平滑曲线,第一种是拟合的方法,第二种是用spcrv,其实原理应该都一样就是插值.下面是源程序,大家可以根据需要自行选择,更改拟合的参数. clc,clear; a = 1:1:6;  %横坐标 b = [8.0 9.0 10.0 15.0 35.0 40.0]; %纵坐标 plot(a, b, 'b');   %自然状态的画图效果 hold on; %第一种,画平滑曲线的方法 c = polyfit(a, b, 2);  %进行…

深入浅出 GAN·原理篇文字版(完整)|干货 from:http://baijiahao.baidu.com/s?id=1568663805038898&wfr=spider&for=pc 百家号17-05-2902:02 导语 这次的内容主要是想梳理 GAN 从 NIPS 2014 被提出,到 2017年5月,都有哪些重要的从原理和方法上的重要研究.一共覆盖了25篇重要论文(论文列表见本文最下方). 引言:GAN的惊艳应用 首先来看看 GAN 现在能做到哪些惊艳的事呢? GAN 可以被用…

EBImage中文文档 英文版出处:http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/EBImage/inst/doc/EBImage-introduction.html ebimage提供通用的图像处理和分析功能.这允许使用R编程语言的这样的任务的自动化,并有利于在R环境中的信号处理,统计建模,机器学习和可视化与图像数据的其他工具的使用. 1 安装EBImage. ebimage是R包分布作为BioConductor计划的一…

本文截取自<PyTorch 模型训练实用教程>,获取全文pdf请点击: tensor-yu/PyTorch_Tutorial​github.com 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接! 我们所说的优化,即优化网络权值使得损失函数值变小.但是,损失函数值变小是否能代表模型的分类/回归精度变高呢?那么多种损失函数,应该如何选择呢?请来了解PyTorch中给出的十七种损失函数吧. 1.L1loss 2.MSELoss 3.CrossEntropyLoss 4.NLLLoss 5.Poi…

利用CorelDRAW在做设计排版时,如果想让对象在页面居中显示你会用什么方法?用鼠标拖?还是更准确的做法选择参照物对象,利用对齐与分布命令?或者还有更简单快速的方法,一起来看看吧! 最简单的方法(页面上的特定位置):选中你要居中的内容,输入法要切换到英文状态,按P键就可以了. 在“对象”菜单栏中的“对齐和分布”命令中,可以看到该功能. 但是对于多个单一对象,如果想要在页面居中会出现所有图形居中重叠显示在页面的状况. 所以遇到此类问题可以先将对象按下Ctrl+G组合,然后在按P键居中. 若想全选…

文章:Deep Mutual Learning 出自CVPR2017(18年最佳学生论文) 文章链接:https://arxiv.org/abs/1706.00384 代码链接:https://github.com/YingZhangDUT/Deep-Mutual-Learning…

该节课中提到了一种叫作softmax的函数,因为之前对这个概念不了解,所以本篇就这个函数进行整理,如下: 维基给出的解释:softmax函数,也称指数归一化函数,它是一种logistic函数的归一化形式,可以将K维实数向量压缩成范围[0-1]的新的K维实数向量.函数形式为: (1) 其中,分母部分起到归一化的作用.至于取指数的原因,第一是要模拟max的行为,即使得大的数值更大:第二是方便求导运算. 在概率论中,softmax函数输出可以代表一个类别分布--有k个可能结果的概率分布. 从定义中也可…

信息熵 信息量和信息熵的概念最早是出现在通信理论中的,其概念最早是由信息论鼻祖香农在其经典著作<A Mathematical Theory of Communication>中提出的.如今,这些概念不仅仅是通信领域中的基础概念,也被广泛的应用到了其他的领域中,比如机器学习. 信息量用来度量一个信息的多少.和人们主观认识的信息的多少有些不同,这里信息的多少用信息的在一个语境中出现的概率来定义,并且和获取者对它的了解程度相关,概率越大认为它的信息量越小,概率越小认为它的信息量越大.用以下式子定义:…

1.KL散度 KL散度( Kullback–Leibler divergence)是描述两个概率分布P和Q差异的一种测度.对于两个概率分布P.Q,二者越相似,KL散度越小. KL散度的性质:P表示真实分布,Q表示P的拟合分布 非负性:KL(P||Q)>=0,当P=Q时,KL(P||Q)=0: 反身性:KL(P||P)=0 非对称性:D(P||Q) ≠ D(Q||P) KL散度不满足三角不等 python 代码实现: from scipy import stats P = [0.2, 0.4, 0…

1.两点分布 clc clear a=rand(1,10); for ii=1:10 if a(ii)<0.2 a(ii)=0; else a(ii)=1; end end a x=0的概率为0.2,x=1的概率为0.8:两点分布 clc clear a=rand(1,10); b=(a>0.2) 循环用向量化表示 2.伯努利分布(二项分布) clc clear N=1000000; r=binornd(19,0.3,1,N);%A事件发生概率0.3,重复19次.事件A发生的次数.仿真1000…

目录 HISTOGRAM EQUALIZATION 代码示例 HISTOGRAM MATCHING (SPECIFICATION) 其它 Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition). 令\(r_k, k = 0, 1,2, \cdots, L-1\) 表示图片密度值为\(k\), \[h(r_k) = n_k, \: k = 0, 1, \cdots, L-1, \] 整个图片\(f(x, y)\…

目录 概 主要内容 proxy distribution 如何利用构造的数据 Sehwag V., Mahloujifar S., Handina T., Dai S., Xiang C., Chiang M. and Mittal P. Improving adversarial robustness using proxy Distributions. arXiv preprint arXiv: 2104.09425, 2021. 概 本文利用GAN生成数据, 并利用这些数据进行对抗训练,…

目录 概 主要内容 Pang T, Du C, Zhu J, et al. Max-Mahalanobis Linear Discriminant Analysis Networks[C]. international conference on machine learning, 2018: 4013-4022. @article{pang2018max-mahalanobis, title={Max-Mahalanobis Linear Discriminant Analysis Netwo…

目录 概 主要内容 高斯模型 upper bound lower bound 伯努利模型 upper bound lower bound Schmidt L, Santurkar S, Tsipras D, et al. Adversarially Robust Generalization Requires More Data[C]. neural information processing systems, 2018: 5014-5026. @article{schmidt2018adve…

论文信息 论文标题:Node Representation Learning in Graph via Node-to-Neighbourhood Mutual Information Maximization论文作者:Wei Dong, Junsheng Wu, Yi Luo, Zongyuan Ge, Peng Wang论文来源:CVPR 2022论文地址:download论文代码:download 1 摘要 在本工作中,我们提出了一种简单而有效的自监督节点表示学习策略,通过直接最大化节点的…

##################    Rancher v2.1.7  +    Kubernetes 1.13.4  ################ #######################    以下为声明  ##################### 此文档是在两台机上进行的实践,kubernetes处于不断开发阶段 不能保证每个步骤都能准确到同步开发进度,所以如果安装部署过程中有问题请尽量google 按照下面步骤能得到什么? 1.两台主机之一会作为Rancher的serve…

txt_filename = './files/python_baidu.txt' # 打开文件 file_obj = open(txt_filename, 'r', encoding='utf-8') # 读取整个文件内容 all_content = file_obj.read() # 关闭文件 file_obj.close() print(all_content) 结果: Python (英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语…

{#portal.html#} {## ————————46PerfectCRM实现登陆后页面才能访问————————#} {#{% extends 'king_admin/table_index.html' %}#} {#{% block right-container-content %}#} {#<div class="container col-lg-offset-3">#} {# <h2><a class="form-signin-he…