两个随机变量的独立性表示两个变量X与Y是否有关系(贝叶斯可证),但是关系的强弱(mutual dependence)是无法表示的,为此我们引入了互信息. 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数. 在连续随机变量的情形下,求和被替换成了二重定积分:     其中 p(x,y) 当前是 X 和 Y 的联合概率密度函数,而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率密度函数. 互信息量I(xi;yj)在联合概率空间P(XY

读到这里,大家应该了解了main函数返回值的来龙去脉了.下面介绍一下main函数返回值的作用以及如何获得这个返回值.main函数的返回值用于说明程序的退出状态.如果返回0,则代表程序正常退出.返回其它数字的含义则由系统决定.通常,返回非零代表程序异常退出.下面我们在winxp环境下做一个小实验.首先编译下面的程序: int main( void ){ return 0;} 然后打开附件里的“命令提示符”,在命令行里运行刚才编译好的可执行文件,然后输入“echo %ERRORLEVEL%”,回车,

想要让指令的使用相互间不干扰,如下:

table th:nth-of-type(1) { width: 70px; } table th:nth-of-type(2) { width: 100px; } 生命周期 目的 包含的阶段 clean 清理项目 三个:pre-clean.clean.post-clean default 构建项目 validate.initialize.generate-sources.process-sources.generate-resources.process-resources.compile.p

   Linear Regression 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-l

线性回归诊断--R [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt   勿忘初心  无畏未来 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 在R中线性回归,一般使用lm函数就可以得到线性回归模型,但是得到的模型到底合不合适?在我们使用所得到的线性模型之前就需要进行回归诊断. 线性回归的诊断,主要是检验线性回归模型的假设是否成立. 线性回归模型    y=Θ0+Θ1x1+Θ2x2+.......+Θmxm+ε    (自变量与因变量之间是线性关系)

本文根据以下参考资料进行整理: 1.维基百科:https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%92%E4%BF%A1%E6%81%AF 2.新浪博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6255d20d0100ex51.html     在概率论和信息论中,两个随机变量的互信息(Mutual Information,简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度.不同于相关系数,互信息并不局限于实值随机变量,它

一.引言 ICA主要用于解决盲源分离问题.需要假设源信号之间是统计独立的.而在实际问题中,独立性假设基本是合理的. 二.随机变量独立性的概念 对于任意两个随机变量X和Y,如果从Y中得不到任何关于X的信息,反之亦然,则可称随机变量X和Y是相互独立的.如,两个不同的物理过程产生的随机信号就是相互独立的. 从数学的角度讲,随机变量X和Y统计独立,当且仅当他们的联合概率密度可以分解为边缘密度的乘积,即 $ P(x,y) = P_X(x)P_Y(y) $ 三.ICA的定义 ICA使得被分析信号各成分之间的

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪

其实topographic independent component analysis 早在1999年由ICA的发明人等人就提出了,所以不算是个新技术,ICA是在1982年首先在一个神经生理学的背景下提出的,而且在1980年前后大家都在忙着研究BP,所以对ICA研究的人都不多,在1990年前后才大量的爆发关于ICA的研究,现在ICA已经较为成熟和完善了.ICA的开始是假设成分间互相独立,但是却有些的确不独立,所以还是需要对这些成分进行分析,现在发现这个是因为在eccv 12年中看到有人用这个,

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48

先介绍tf idf 在一份给定的文件里,词频(term frequency,tf)指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率.这个数字是对词数(term count)的归一化,以防止它偏向长的文件.(同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数,而不管该词语重要与否.)对于在某一特定文件里的词语来说,它的重要性可表示为: 以上式子中是该词在文件中的出现次数,而分母则是在文件中所有字词的出现次数之和. 逆向文件频率(inverse document frequency,idf)是一个词语普遍重要

第38章     I2S—音频播放与录音输入 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考资料:<STM32F4xx 中文参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库帮助文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>及<I2S BUS>. 若对I2S通讯协议不了解,可先阅读<I2S BUS&g

ICA是一种用于在统计数据中寻找隐藏的因素或者成分的方法.ICA是一种广泛用于盲缘分离的(BBS)方法,用于揭示随机变量或者信号中隐藏的信息.ICA被用于从混合信号中提取独立的信号信息.ICA在20世纪80年代提出来,但是知道90年代中后期才开始逐渐流行起来. ICA的起源可以来源于一个鸡尾酒会问题,我们假设三个观测点x1,x2,x3,放在房间里同时检测三个人说话,另三个人的原始信号为s1,s2,s3,则求解的过程可以如下图所示: 定义 假设n个随机变量x1,x2,-.xn,由n个随机变量s1,

阅读目录 序 里程碑 Hadoop1.x与Hadoop2.x 系列索引 本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作. 文章是哥(mephisto)写的,SourceLink 序 上一篇,我们使用Maven构建了我的MapReduce程序,并且成功的运行了Job.那么大家可能会觉得为什么要这么做,有没有些理论依据,毕竟对hadoop的功能,特点有了了解后,做事情会心里稍微有点底.所以我们开始补些理论知识. 下面,我们就开始比较下Hadoop1.x与

点评:Iframe和FRAME的区别,方便大家以后在使用过程中根据实际需要取舍.- function getParentIFrameDocument(aID) { var rv = null; // if contentDocument exists, W3C compliant (Mozilla) if (parent.document.getElementById(aID).contentDocument) { rv = parent.document.getElementById(aID)

计算机的基本能力就是计算,所以一门程序设计语言的计算能力是非常重要的.C语言之所以无所不能,是因为它不仅有丰富的数据类型,还有强大的计算能力.C语言一共有34种运算符,包括了常见的加减乘除运算.这讲就对C语言中的运算符做一个详细介绍. 一.算术运算符 算术运算符非常地简单,就是小学数学里面的一些加减乘除操作.不过呢,还是有一些语法细节需要注意的. 1.加法运算符 + 1 int a = 10; 2 3 int b = a + 5; 在第3行利用加法运算符 + 进行了加法运算,再将和赋值给了变量b

互信息已广泛应用于特征选择问题,但应用在 SNP 选择上还存在着一些局限.第一,互信息只能衡量一个 SNP 组合与表型的相关性, 无法衡量多个 SNP 与表型的相关性.第二, 利用互信息排序 SNP 时,隐含着一个假设,即: SNP 间是相互独立的,不存在着依赖关系.然而事实上,SNP 间存在着广泛的交互作用.因此,互信息排序 SNP 会严重低估交互作用 SNP 的重要性.第三,利用互信息选择 SNP 组合时,任意加入一个新 SNP 都会使互信息值不小于加入前该 SNP 组合的互信息值,限制了不

Lua是一种很好的扩展性语言,Lua解释器被设计成一个很容易嵌入到宿主程序的库.LuaInterface则用于实现Lua和CLR的混合编程. (一)C#调用Lua 测试环境:在VS2015中建一个C#控制台应用程序,并添加LuaInterface.dll的引用 LuaInterface下载地址:http://luaforge.net/projects/luainterface/ (下载luainterface-1.5.3,这里面的资源比较多) LuaInterface.Lua类是CLR访问Lua

一.算术运算符 算术运算符很地简单.就是小学数学里面的一些加减乘除操作.只是呢.还是有一些语法细节须要注意的. 1.加法运算符 + 1 int a = 10; 2 3 int b = a + 5; 在第3行利用加法运算符 + 进行了加法运算.再将和赋值给了变量b,终于变量b的值是15 2.减法运算符 或 负值运算符 - 1 int b = 10 - 5; 2 3 int a = -10; 1> 在第1行利用减法运算符 - 进行了减法运算,再将差赋值给了变量b,终于变量b的值是5 2> 在第3行