http://blog.sina.com.cn/s/blog_72208a6a0101cdt1.html http://www.docin.com/p-350677620.html http://wenku.baidu.com/view/9bd89b7e31b765ce050814d5.html 在进行空间数据分析的时候,很多结果都是基于 Z-score 和P-score 的.P值 我大概明白,指的是最终数据落到这个区间的可能性.但是Z 值到底是什么一直不明白,而且这玩意还对应着一张表,查了这个

强化学习基础: 注: 在强化学习中  奖励函数和状态转移函数都是未知的,之所以有已知模型的强化学习解法是指使用采样估计的方式估计出奖励函数和状态转移函数,然后将强化学习问题转换为可以使用动态规划求解的已知模型问题. 强化学习问题由于采用了MDP数学形式来构建的,由此贝尔曼方程式是我们最常用的,如下: 基础知识可参考: https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10306175.html =============================

T检验P值表格来自:https://blog.csdn.net/m0_37777649/article/details/74937242 Z检验表格来自:https://wenku.baidu.com/view/4926021f10a6f524ccbf85d6.html 确定Z检验结果转自:http://www.cnblogs.com/qqhfeng/archive/2011/08/17/2143650.html 1.T检验 1.分为单尾和双尾,双尾就是备择假设中包含≠的:单尾是备择假设中包含<

文中所有Task<TResult>的返回值都是直接用task.result获取,这样如果后台任务没有执行完毕的话,主线程会等待其执行完毕,这样的话就和同步一样了(看上去一样,但其实await的时候并不会造成线程的阻塞,web程序感觉不到,但是wpf,winform这样的桌面程序若不使用异步,会造成UI线程的阻塞).简单演示一下Task回调函数的使用: Console.WriteLine("主线程开始"); Task<string> task = Task<

前段时间在学习空间统计相关的知识,于是把ArcGIS里Spatial Statistics工具箱里的工具好好研究了一遍,同时也整理了一些笔记上传分享.这一篇先聊一些基础概念,工具介绍篇随后上传. 空间统计研究起步于上个世纪70年代,空间统计其核心就是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖.空间关联等关系,通过空间位置建立数据间的统 计关系.空间统计学依赖于tablor地理学第一定律,即空间上越临近的事物拥有越强的相似程度:和空间异质性,即空间位置差异造成的行为不确定现象.例 如要度量犯罪率与教育程

已知空间两点组成的直线求线上某点的Z值,为什么会有这种看起来比较奇怪的求值需求呢?因为真正三维空间的几何计算是比较麻烦的,很多时候需要投影到二维,再反推到三维空间上去. 复习下空间直线方程:已知空间上一点\(M0(x0,y0,z0)\)和方向向量\(S(m,n,p)\),则直线方程的点向式为: \[ \frac{X-x0}{m}=\frac{Y-y0}{n}=\frac{Z-z0}{p} \] 根据该公式可以解决该计算几何问题,具体实现代码如下: #include<iostream> usin

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

多项分布 http://szjc.math168.com/book/ebookdetail.aspx?cateid=1&&sectionid=983 二项分布和多项分布 http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,

OSG模型简单控制 转自:http://milkcu.sintune.net/blog/archives/1392673560.html 结点基本操作 添加结点 OSG中使用osg::Node和osg::Group装载模型,Node是Group的父类. 可以通过下面代码再场景中显示多个模型: #include <osgDB/ReadFile> #include <osgViewer/Viewer> #include <osg/Node> int main(void) {

最近在Unity上要写一个东东,功能差不多就是在Unity编辑器上的旋转,移动这些,在手机上也能比较容易操作最好,原来用Axiom3D写过一个类似的,有许多位置并不好用,刚好在研究UE4的源码,在模型操作上,很多位置都解决了,其实大家可以对比下,在UE4与Unity中,UE4的如移动和旋转都要正确和好用. 如下是根据UE4中简单移植过来的效果图,差不多已经够用,UE4相关源码主要在EditorViewportClient与UnrealWidget. 介绍一下这个组件主要功能. 1. 模型本地空间

最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解. 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解三硬币模型 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息,对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断.所谓总体,就是一个具有确定分布的随机变量,来自总体的每一个iid样本都是一个与总体有相同分布的随机变量. 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知,但某些

最近一直在研究深度语义匹配算法,搭建了个模型,跑起来效果并不是很理想,在分析原因的过程中,发现注意力模型在解决这个问题上还是很有帮助的,所以花了两天研究了一下. 此文大部分参考深度学习中的注意力机制(2017版) 张俊林的博客,不过添加了一些个人的思考与理解过程.在github上找到一份基于keras框架实现的可运行的注意模型代码:Attention_Network_With_Keras.如有不足之处,欢迎交流指教. 注意力模型:对目标数据进行加权变化.人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 P值:观察到极端值的概率 观察到的概率越低,结果就越显著.观察到概率低于P值时,认为足够证据支持H1(显著

django自带很多的域类--CharField,DateField等等--,如果django的这些域都不能满足你精确的要求,那么你可以编写自己的模型域. django自带的域没有和数据库列类型一一对应的,只有简单的VARCHAR,INTEGER等类型,为了使用更复杂的类型,例如多边形,你可以定义你的域子类:或者,你可能有一个很复杂的对象,这个对象可以通过某些方法序列化标准的数据库列类型,那么你可以定义自己的域子类. 示例对象 创建自定义的域需要注意一些特别的问题,为了使问题更简单的得以阐述,我

文章分享了一个衡量用户与产品或服务之间关系的指标:NPS,干货满满,希望对你有益. 初识NPS 作为互联网行业的用户体验从业者,我们都或多或少会接触一些衡量用户与产品或服务之间关系的指标,常见的指标如活跃度.留存率.用户满意度等. 近几年,NPS(Net Promoter Score净推荐值)在国内流行起来,越来越多的行业及企业开始使用NPS指标作为衡量用户口碑的工具,如通信服务行业的中国移动.金融保险行业的中国平安.互联网行业的天猫和腾讯.家电企业海信等.中国平安从2013年开始引入NPS评价

1. LDA模型是什么 LDA可以分为以下5个步骤: 一个函数:gamma函数. 四个分布:二项分布.多项分布.beta分布.Dirichlet分布. 一个概念和一个理念:共轭先验和贝叶斯框架. 两个模型:pLSA.LDA. 一个采样:Gibbs采样 关于LDA有两种含义,一种是线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),一种是概率主题模型:隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),本文讲后者. 按照wiki上的介绍,L

中间表示: C -> C1.C2.C3 i:target -> IT j: source -> JS sim(Query, Key) -> Value Key:h_j,类似某种“basis”: 从图9可以引出另外一种理解,也可以将Attention机制看作一种软寻址(SoftAddressing):Source可以看作存储器内存储的内容,元素由地址Key和值Value组成,当前有个Key=Query的查询,目的是取出存储器中对应的Value值,即Attention数值.通过Quer

实际项目我是这样做的: def mining_ue_procedures_behavior(seq, lengths, imsi_list): print("seq 3:", seq[:3], "lengths 3:", lengths[:3]) # model.fit(seq, lengths) fitter = LabelEncoder().fit(seq) import sys n_components=[5, 10, 20, 30][int(sys.argv

Model简介 模型准确且唯一的描述了数据.它包含您储存的数据的重要字段和行为.一般来说,每一个模型都映射一张数据库表. 每个模型都是一个 Python 的类,这些类继承 django.db.models.Model: 模型类的每个属性都相当于一个数据库的字段: 利用这些,Django 提供了一个自动生成访问数据库的 API: 使用模型 在定义模型时,每个字段都被指定为一个类属性,并且每个属性映射为一个数据库列. 创建数据库时,会自动添加主键id字段,但是这种行为可以被改写. from djan

此文源自一个博客,笔者用黑体做了注释与解读,方便自己和大家深入理解Attention model,写的不对地方欢迎批评指正.. 1.Attention Model 概述 深度学习里的Attention model其实模拟的是人脑的注意力模型,举个例子来说,当我们观赏一幅画时,虽然我们可以看到整幅画的全貌,但是在我们深入仔细地观察时,其实眼睛聚焦的就只有很小的一块,这个时候人的大脑主要关注在这一小块图案上,也就是说这个时候人脑对整幅图的关注并不是均衡的,是有一定的权重区分的.这就是深度学习里的At