1.再提逻辑回归 前面已经讲过了逻辑回归,这里不再细讲,只是简单的说一个函数,主要是方便大家更好的理解概率校准. 在逻辑回归中,用的最多的就是sigmod函数,这个函数的作用就是把无限大或者无限小的数据压缩到[0,1]之间,用来估计概率.图像大致为: 基本上是以0.5分界,0.5以上为1,0.5以下为0.但是这个分界值可以自己设定. 2.分类函数的原理 在进行分类时,基本上和逻辑回归的原理一样,计算出某个数据属于各分类的概率,然后取概率最大的那个作为最终的分类标签. 但是假设我们考虑这样的一种情…

在分类问题中,我们有时不仅仅需要给测试样本打上类别标签,也需要给出一个"置信度"来表示该样本属于此类别的可能性. 然而,有的分类器只能直接打上类别标签没法给出置信度.概率校准就是用来解决这个问题的. 参考资料 维基百科:概率分类 维基百科:普拉特缩放 一篇博客:概率值校正 sklearn中的概率值校正…

One Person Game Time Limit: 1 Second      Memory Limit: 32768 KB      Special Judge There is a very simple and interesting one-person game. You have 3 dice, namely Die1, Die2 and Die3. Die1 has K1 faces. Die2 has K2 faces. Die3 has K3 faces. All the…

普遍预测CTR不准,需要校准.例如.boosted trees and SVM预測结果趋于保守.即预測的概率偏向于中值:而对于NaiveBayes预測的概率,小概率趋于更小.大概率趋于更大.经常使用的校准方法有Binning和Pair‐Adjacent Violators (PAV):以下分别说说这两种方法. Binning思想比較简单,也easy实现. 须要说明的是,通常校准算法不不过将概率校准为还有一概率.而是广义地将一分类器的输出score(比如SVM的输出)校准为一概率:这里的score…

scikit-learn API 这是scikit-learn的类和函数参考.有关详细信息,请参阅完整的用户指南,因为类和功能原始规格可能不足以提供有关其用途的完整指南. sklearn.base:基类和实用函数 所有估算器的基类. 基类 base.BaseEstimator:scikit-learn中所有估算器的基类 base.BiclusterMixin:Mixin类适用于scikit-learn中的所有bicluster估算器 base.ClassifierMixin:Mixin类适用于s…

API参考 这是scikit学习的类和函数参考.有关详细信息,请参阅完整的用户指南,因为类和功能原始规格可能不足以给出其使用的完整指导. sklearn.base:基类和效用函数 所有估计器的基类. 基类 base.BaseEstimator scikit学习中所有估计的基础类 base.ClassifierMixin 所有分类器的混合类在scikit学习. base.ClusterMixin 所有群集估计器的混合类在scikit学习中. base.RegressorMixin 所有回归估计的混…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

分类: 我叫学术帖2011-03-25 13:22 3232人阅读 评论(4) 收藏 举报 图形 重要性采样是非常有意 思的一个方法.我们首先需要明确,这个方法是基于采样的,也就是基于所谓的蒙特卡洛法(Monte Carlo).蒙特卡洛法,本身是一个利用随机采样对一个目标函数做近似.例如求一个稀奇古怪的形状的面积,如果我们没有一个解析的表达方法,那么怎么做 呢?蒙特卡洛法告诉我们,你只要均匀的在一个包裹了这个形状的范围内随机撒点,并统计点在图形内的个数,那么当你撒的点很多的时候,面积可以近似为=…

题目大意:有三个骰子,分别有k1,k2,k3个面. 每次掷骰子,如果三个面分别为a,b,c则分数置0,否则加上三个骰子的分数之和. 当分数大于n时结束.求游戏的期望步数.初始分数为0分析  设 E[i]表示现在分数为i,到结束游戏所要掷骰子的次数的期望值.  显然 E[>n] = 0; E[0]即为所求答案;  E[i] = ∑Pk*E[i+k] + P0*E[0] + 1; (Pk表示点数和为k的概率,P0表示分数清零的概率)   由上式发现每个 E[i]都包含 E[0],而 E[0]又是我们…

先考虑当前情况可行与否: 如果当a>n或者b>m时是绝对不行的,概率为0: 当a+b<m+n时,k一定等于a+b,否则概率为0: 当a+b==m+n时,k>=a+n,否则概率为0: 接下来就是求一个概率,考虑到猫猫来到的顺序对答案没有影响,所以可直接使用古典概型,也即求可行的方案数除以总方案数. 可行的方案数为从n里面挑选a个的方案乘上从m里面挑选b个的方案数,总方案数为从m+n里面挑选a+b个的方案数.也即C(n,a)*C(m,b)/C(n+m,a+b). 由于数据很小,所以可以…

关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说…

sklearn于2006年问世于Google,是使用python语言编写的.基于numpy.scipy和matplotlib的一个机器学习算法库,设计的非常优雅,它让我们能够使用同样的接口来实现所有不同的算法调用. 1.三大模块和六大功能 1.1监督学习模块 算法 说明 neighbors 近邻算法 svm 支持向量机 kernel-ridge 核——岭回归 discriminant_analysis 判别分析 linear_model 广义线性模型 ensemle 集成方法 tree 决策树…

原文链接:http://www.edvancer.in/logistic-regression-vs-decision-trees-vs-svm-part1/ 分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一.在本文中,我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论,逻辑回归(Logistic Regression).决策树(Decision Trees)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM). 上面列出的算法都是用来解决分类问题(SVM和DT也被用于回归,但这…

Hearthstone                                                                        Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)                                                                                    …

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库 首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu…

1.斯坦福大学公开课机器学习 (吴恩达 Andrew Ng) http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 笔记 http://cs229.stanford.edu/syllabus.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/default.html?page=3 http://www.cnblogs.com/madrabbit/ https://blog.csdn.net/xiahouz…

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…

sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_decomposition交叉分解,gaussian_process高斯过程 neural_network多层神经网络,calibration概率校准,isotonk保序回归,feature_selecti…

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用…

作者:黄永刚 Practical machine learning tricks from the KDD 2011 best industry paper 原文链接:http://blog.david-andrzejewski.com/machine-learning/practical-machine-learning-tricks-from-the-kdd-2011-best-industry-paper/ 研究机器学习的论文通常倾向于提出一种新理论或算法,对于问题背景.数据表示.特征工程…

BZOJ2038 题意:q(5000)次询问,问在区间中随意取两个值,这两个值恰好相同的概率是多少?分数表示: 感觉自己复述的题意极度抽象,还是原题意有趣(逃: 思路:设在L到R这个区间中,x这个值得个数为a个,y这个值的个数为b个,z这个值的个数为c个. 那么答案即为 (a*(a-1)/2+b*(b-1)/2+c*(c-1)/2....)/((R-L+1)*(R-L)/2) 化简得: (a^2+b^2+c^2+...x^2-(a+b+c+.....)) / ((R-L+1)*(R-L)) 显然…

yolov1使用的backbone是由GoogLeNet启发而来,有24个卷积层,最后接2个全连接层,详细结构如下图: 检测网络的输入分辨率是448X448,最后的特征图大小为7X7.在特征图的每一个位置都预测如下数据项: 1.一个C维的向量,表示在该位置含有物体的条件下,含有的物体属于C个类别中每一类别的条件概率: 2.一个B维的向量,网络为每个位置预测了B个bounding boxes,每个bounding boxes都有一个“分数”,表示该box与真正的物体框的IOU,也可以理解成该bou…

sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_decomposition交叉分解,gaussian_process高斯过程 neural_network多层神经网络,calibration概率校准,isotonk保序回归,feature_selecti…

题目: 题意: 一共n种不同的礼券,每次得到每种礼券的概率相同.求期望多少次可以得到所有n种礼券.结果以带分数形式输出.1<= n <=33. 思路: 假设当前已经得到k种,获得新的一种的概率是(n-k)/n,则对应期望是n/(n-k).求和得到步数期望是n/n+n/(n-1)+...+n/1=n*sum(1/i) (1<= i <= n).需要注意及时约分,用分数类模板. 程序: #include <cstdio> #include <cassert> #…

题目大意: http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4501 题解: 首先我们不考虑可以删除边的情况下,如何计算期望边数. 然后我们发现这是个有向无环图 所以直接\(f[u] = \sum\frac{f[v] + 1}{deg_u}\)直接计算即可 然后我们考虑如果允许删除边 注意这句话 保证对于每个限制(x,y),第x条边和第y条边的起点是相同的 所以可以分别考虑每次转移 这时候我们考虑如何决策才能最优化\(f[u]\) 即最优化\(\s…

1.为什么要做这两步(why): indel的重新比对:这是由于比对软件的自身限制,其可能将包括indel的read解释为snp的read,这就导致calling的错误和后面的碱基质量分数的重新校准. 碱基质量分数的重新校准:这是由于测序机器的系统性误差导致的,假设机器能识别5亿个碱基有99%的概率是对,那么也就说有5千万可能是错的,这些错误就可能被作为mutation calling出来,即假阳性. 2.怎么做的(how): indel的重新比对: 1.先找到需要重新比对的区域:GATK之Re…

本文为博主翻译自:Jinwon的Variational Autoencoder based Anomaly Detection using Reconstruction Probability,如侵立删 http://dm.snu.ac.kr/static/docs/TR/SNUDM-TR-2015-03.pdf 摘要 我们提出了一种利用变分自动编码器重构概率的异常检测方法.重建概率是一种考虑变量分布变异性的概率度量.重建概率具有一定的理论背景,使其比重建误差更具有原则性和客观性,而重建误差是自…

Description 聪聪和可可是兄弟俩,他们俩经常为了一些琐事打起来,例如家中只剩下最后一根冰棍而两人都想吃.两个人都想玩儿电脑(可是他们家只有一台电脑)……遇到这种问题,一般情况下石头剪刀布就好了,可是他们已经玩儿腻了这种低智商的游戏.他们的爸爸快被他们的争吵烦死了,所以他发明了一个新游戏:由爸爸在纸上画n个“点”,并用n-1条“边”把这n个“点”恰好连通(其实这就是一棵树).并且每条“边”上都有一个数.接下来由聪聪和可可分别随即选一个点(当然他们选点时是看不到这棵树的),如果两个点之间所…

3143: [Hnoi2013]游走 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 2264  Solved: 987[Submit][Status][Discuss] Description 一个无向连通图,顶点从1编号到N,边从1编号到M. 小Z在该图上进行随机游走,初始时小Z在1号顶点,每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边,沿着这条边走到下一个顶点,获得等于这条边的编号的分数.当小Z 到达N号顶点时游走结束,总分为所有获得的分数…

预备知识 一.期望的数学定义 如果X 是一个离散的随机变量,输出值为 x1, x2, ..., 和输出值相应的概率为p1, p2, ... (概率和为 1), 那么期望值为E(x)=x1p1+x2p2+···+xn-1pn-1+xnpn 二.期望的线性性质 E(a*X+b)=a*E(X)+b E(a*X+b*Y)=a*E(X)+b*E(Y) E(XY)=E(X)*E(Y) 三.数学公式 1.无穷级数(参考百度百科) 1)定义 若有一个无穷数列 此数列构成下列表达式 称以上表达式为常数项无穷级数(…