%%monte_carlo_ff.m %被积函数(二重) function ff=monte_carlo_ff(x,y) ff=x*y^2;%函数定义处 end %%monte_carlo.m %蒙特卡洛计算二重积分function result=monte_carlo(a,b,c,d,n,m)%先y后x积分,a是x积分下限,b是x积分上限,c是y积分下限,d是y积分上限,n,m是蒙特卡洛参数 sumxff=0; for i=1:n sumyff=0; xff=a+(b-a)*rand(); f

问题是这样,如果我们知道两个向量v1和v2,计算从v1转到v2的旋转矩阵和四元数,由于旋转矩阵和四元数可以互转,所以我们先计算四元数. 我们可以认为v1绕着向量u旋转θ​角度到v2,u垂直于v1-v2平面. 四元数q可以表示为cos(θ/2)​+sin(θ/2)​u,即:q0​=cos(θ/2)​,q1​=sin(θ/2)​u.x,q2=sin(θ/2)​u.y,q3=sin(θ/2)​u.z 所以我们求出u和θ/2即可,u等于v1与v2的叉积,不要忘了单位化:θ/2用向量夹角公式就能求. ma

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困

第1章 从随机变量采样 研究者提出的概率模型对于分析方法来说通常比较复杂,研究者处理复杂概率模型时越来越依赖计算.数值方法,通过使用计算方法,研究者就不用对一些分析技术做一些不现实的假设(如正态性和独立性). 大多数近似技术的关键是能够从分布中采样.需要采样来预测一个特别的模型在一些情景下是什么样的,找到在实验数据上应用模型的隐变量(参数)的合适值.大部分计算采样方法把从复杂分布采样的问题转化为简单采样分布的子问题.本章我们将介绍两种采样方法:逆变换方法和拒绝采样.这些方法适用于大多数单变量单值

需要掌握 MATLAB语言中特殊矩阵 MATLAB语言中矩阵的变幻 MATLAB语言矩阵如何求值 MATLAB语言中特征值与特征向量 MATLAB语言中稀疏矩阵 2.1  特殊矩阵 如何建立矩阵? 逐个按行的顺序,输入矩阵的各个元素,全部元素用中括号括起来,同一行的元素用,或者空格分隔,不同行的元素之间用分号(:)分隔. l  通用性的特殊矩阵——0矩阵,1矩阵,单位矩阵等等 l  用于专门学科的特殊矩阵——范德蒙矩阵,魔方矩阵等等 1．通用的特殊矩阵  zeros函数:产生全0矩阵,即零矩阵

在上一篇文章中讲了akka-actor的简单使用,那主要是展现了akka在一台机器上的并发应用,这一篇接着介绍akka-remote使用,简单了解akka在不同机器上的并发应用.我们知道,在一台机器上是多个本地actor之间发送消息,那么如果是在多台机器上,则不同机器上的actor是通过网络通信来发送消息的.假如,我们还是用之前的蒙特卡洛求π的例子,之前在一台机器上计算启动多个actor同时计算,其根源还是利用的一台机器的资源,如果将计算任务分发到多台机器上同时运行,最后汇总下多台机器的计算结果

1.蒙特卡洛求圆周率 向区域内随即撒点 当点的数目足够多时,落在圆的点数目与在正方形点数目成正比 即圆的面积和正方形的面积成正比 可以得出计算圆周率的算法 DARTS=100000000   hits=0.0   clock()   for i in range(1,DARTS+1):       x,y=random(),random()       dist=sqrt(x**2+y**2)       if dist <=1.0:           hits=hits+1   pi=4*(

这部分重新从定积分学了 1,lnx 的导数就是x^(-1) = 1/x 那么求∫(1/x)dx = ln|x|+C  2,初值问题.就是求∫f(x)dx = F(x) + C 求C . 3,Houdini体积映射: #define PI 3.1415926 vector gmin ; vector gmax ; getbbox(,gmin,gmax); // get sphere radius float R = gmax.x - gmin.x; //printf("gmax.x / gmaxm

目录 目录 前言 (一)常用的数学公式命令 ==1.上下标== ==2.矢量== ==3.括号== ==4.符号关系== ==5.三角形符号== ==6.求和与累积== ==7.积分与微分== ==8.根号与分式== ==9.集合== ==10.逻辑与箭头符号== ==11.空格== ==12.矩阵== ==13.方程组== ==14.希腊字母== (二)基础知识 1.常用公式 2.行内公式: 3.数学函数: 3.行间公式 (三)实例: 1.源代码 3.输出效果 目录 本系列是有关LaTeX的学

简介: 大津法(OTSU)是一种确定图像二值化分割阈值的算法,由日本学者大津于1979年提出.从大津法的原理上来讲,该方法又称作最大类间方差法,因为按照大津法求得的阈值进行图像二值化分割后,前景与背景图像的类间方差最大(何为类间方差?原理中有介绍). OTSU算法 OTSU算法也称最大类间差法,有时也称之为大津算法,由大津于1979年提出,被认为是图像分割中阈值选取的最佳算法,计算简单,不受图像亮度和对比度的影响,因此在数字图像处理上得到了广泛的应用.它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和前景两

在PCA中涉及到了方差var和协方差cov,下面详细了解这两个函数的用法.numpy中var和cov函数求法和MATLAB中var和cov函数求法类似. 首先均值,样本方差,样本协方差公式分别为 其中样本方差公式中为什么除的n-1而不是n,样本协方差同样除的是n-1而不是n,请看此处:http://blog.csdn.net/maoersong/article/details/21819957,如果除的是n,那么求的方差就不是随机抽取变量组成样本的方差,而是整个空间的方差. 下面就介绍MATLA

CH4 带有约束条件的最小二乘法 重点提炼 提出带有约束条件的最小二乘学习法的缘故:   左图中可见:一般的最小二乘学习法有个缺点----对于包含噪声的学习过程经常会过拟合 右图:有了空间约束之后,学习到的曲线能避免过拟合,得到想要的学习结果(x-y关系). 带有约束条件的最小二乘学习法具体方法 1.部分空间约束的最小二乘学习法 ① 公式 在上面普通最小二乘学习法公式基础上添加一个约束条件:  ② 对线性模型进行带有约束条件的最小二乘学习,得到参数theta   ③ 优点:只用了参数空间的一部分

章节 SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 SciPy 线性代数 SciPy 图像处理 SciPy 优化 SciPy 信号处理 SciPy 统计 Scipy中的integrate模块提供了很多数值积分方法,例如,一重积分.二重积分.三重积分.多重积分.高斯积分等等. 下面介绍几种常用的积分函数. 一重积分 SciP

import numpy as np from scipy import integrate def half_circle(x): return (1 - x ** 2) ** 0.5 N = 10000 x = np.linspace(-1, 1, N) dx = 2. / N; y = half_circle(x) area =sum( dx * y)#利用矩形面积法 print np.trapz(y, x) * 2#求数值积分 pi_half, err = integrate.quad(

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

1 目录 * MATLAB随机数的产生 - Uniform,Normal & Custom distributions * 蒙特卡洛仿真 * 产生股票价格路径 * 期权定价 - 经典公式 - 和蒙特卡洛方法比较 - 方差减小技巧 - Exotic Options * 多变量仿真 - Basket Option - Portfolio Value at Risk 2 重点内容讲解 2.1 蒙特卡洛仿真 - 依赖随机数生成 - rand,randn,randi 注:rand:产生平均分布随机数 ra

对于一个二维信号,比如灰度图像,灰度值的范围是0-255,因此只要根据像素灰度值(0-255)出现的概率,就可以计算出信息熵.    但是,对于一个一维信号,比如说心电信号,数据值的范围并不是确定的,不会是(0-255)这么确定,如果进行域值变换,使其转换到一个整数范围的话,就会丢失数据,请高手指点,怎么计算. 比如数字信号是x(n),n=1~N(1)先用Hist函数对x(n)的赋值范围进行分块,比如赋值范围在0~10的对应第      一块,10~20的第二块,以此类推.这之前需要对x(n)做

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

曲线段在上的弧长为采用积分所求弧长s=∫√(1+y'²)dxmatlab求出各点的导数,然后按照上式积分 clear>> x=1:0.1:10;>> y=rand(1,length(x));>> dy=diff(y);>> S=0.1*trapz((1+dy.^2).^0.5) S = 9.6474 >> plot(x,y,'o-')

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+