整个宇宙到底有多少颗星球？或许比地球上的沙子还多！ 对于我们头顶上这片茫茫宇宙，想必大家都会有一种既熟悉又陌生的感觉。宇宙，是空间、时间、物质以及事物的总称，我们每个人对它都怀有一颗敬畏之心，不仅仅是因为它的庞大，还因为它的神秘。如果要问在人类的认知中最大的东西是什么，完全
特征提取 数据有40000 个报告编号，其中 30000 个给予了是否存在违约行为的信息。我们的目标是利用 30000 个有标注的观测拟合模 型并在 10000 个未标注的观测上做出预测。对于某些文件中存在的某个报告编号对应多条观测的状况，我们采用了求和，平均等方法构造出新的特征，并对所有
格言作者：伽利略·伽利雷（1564年2月15日～1642年1月8日）原名（Galileo di Vincenzo Bonaulti de Galilei）是意大利天文学家，物理学家和工程师。伽利略被称为“观测天文学之父”、“现代物理学之父”、“科学方法之父”、“现代科学之父 ”。 伽利略研究了速度和加速度，重力和自由落体
第一章 引论 1、变形监测的内容、目的与意义 1、变形：是自然界的普遍现象，它是指变形体在各种荷载作用下，其形状、大小及位置在时空域中的变化。 2、变形监测：就是利用测量与专用仪器和方法对变形体的变形现象进行监视观测的工作 3、变形监测任务：是确定在各种荷载和外力作用下，变
GNSS观测方程及常用组合(全) 学习GNSS时经常被各种组合搞晕了，于是对各个组合的表达式和特点做了一个总结，整理不易，感谢三连。 文章目录 GNSS观测方程及常用组合(全)1. GNSS观测方程2.同类型不同频率观测值的线性组合1.组合标准2. 窄巷组合3.宽巷组合4.无电离层组合 3.不同
https://www.bilibili.com/read/cv5841653 似然 likelihood ： 哪个原因最有可能（最像）导致了结果 似然概率：代表观测的准确度，衡量传感器不确定性，传感器精度。 似然 ： P(观测 | 状态) 似然 ： P(果 | 因)
作者 | 夏莞 阿里巴巴函数计算团队本文整理自《Serverless 技术公开课》 导读：本文主要分为三个部分：概述中介绍可观测性的基本概念，主要包括 Logging、Metrics、Tracing 三个方面；然后详细介绍函数计算上的 Logging、Metrics、Tracing；最后以几个常见场景为例，介绍在函数计算中如何快
虽然TCP支持面向连接的可靠的通信服务，而UDP是不可靠的，但这并不意味着在所有的应用场景中TCP都优于UDP。事实上，UDP在如今的互联网上有广泛的应用。域名解析服务（DNS）就是其中之一。为了深入了解UDP报文段的结构以及DNS服务的工作流程，在“Packet Tracer”中搭建适合的拓扑并完成
隐马尔科夫模型-基本模型与三个基本问题 这次学习会讲了隐马尔科夫链，这是一个特别常见的模型，在自然语言处理中的应用也非常多。 常见的应用比如分词，词性标注，命名实体识别等问题序列标注问题均可使用隐马尔科夫模型. 下面，我根据自己的理解举例进行讲解一下HMM的基本模型以及三个基本
快速射电暴，广袤宇宙中一种射电波瞬间暴发的现象，其持续时间极短，通常只有几毫秒。它们往往“神龙见首不见尾”，出现一次，便再无踪迹。 过去十几年，天文学家一直在收集相关信息，只为探求真相：到底是谁发出了这种电波?如此快速闪现的射电波究竟包含了什么信息? 10月29日和11月5日，
（1）概率计算问题：前向-后向算法 → 动态规划 给定模型λ=（A,B,π）和观测序列O={o1,02,…or},计算模型λ下观测序列O出现的概率P(O|λ) （2）学习问题：Baum-Welch算法（状态未知）→ EM 已知观测序列O={o1,02,…or},估计模型λ=（A,B,π）的参数，使得在该模型下观测序列P(O|λ)最大 （3）预测问题：Viterbi算
今天是2020年3月13日星期五。不知不觉已经在家待了这么多天了，从上一节EM算法开始，数学推导越来越多，用mathtype码公式真的是太漫长了。本来该笔记是打算把《统计学习方法》这本书做详细的解读，起初面对书里大量的数学推导，感到非常恐惧。假期“空窗”时间不少，才有了细嚼慢咽学习的
概率图模型是一类用途来表达相关关系的概率模型。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，节点之间的边表示变量间的概率相关关系，即“变量相关图”。 根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向无环图或者
文章目录1、多元线性回归模型及其矩阵表示2、β和σ²的估计3、有关的统计推断3.1 回归关系的统计推断3.1.1 建立方差分析表3.1.2 方差分析表3.2 线性回归关系的显著性检验3.3 p值检验来些例题 1、多元线性回归模型及其矩阵表示 设Y是一个可观测的随机变量，它受到p-1个非随机
整理了出了一张可观测宇宙的思维导图/结构图。 图片原创，盗版必究。
一、前言 图模型的学习主要是学习网络结构，即寻找最优的网络结构；以及网络参数估计，即已知网络结构，估计每个条件概率分布的参数。这里主要讲网络参数的估计。然后又可以分为不含隐变量的参数估计，和含隐变量的参数估计。隐变量相对于可观测变量而言，就是我们无法直接观测到的变量；在特征
时间序列是按时间顺序的一组数字序列。 时间序列的特点： 现实的、真实的一组数据，而不是数理统计中做实验得到的。既然是真实的，它就是反映某一现象的统计指标，因而，时间序列背后是某一现象的变化规律。 动态数据。 时间序列建模基本步骤是： 用观测、调查、统计、抽样等方法取得
复习， 状态序列（state sequence），观测序列（observation sequence） 问题一 概率计算问题 转载链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27056207 给定模型的情况下，求某种观测序列出现的概率。 一般方法： 前向、后向算法 举例来说明一下，例子如下：（例子来源于维基百科） 考虑一个村庄，所有村民都
隐马尔可夫模型(Hidden Markov model, HMM)是一种结构最简单的动态贝叶斯网的生成模型，它也是一种著名的有向图模型。它是典型的自然语言中处理标注问题的统计机器学模型，本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 转载链接： https://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1580
机器学习-隐马尔科夫模型 https://zhuanlan.zhihu.com/p/94019054 隐马尔科夫模型 1 基本概念 状态序列（state sequence）：隐藏的马尔可夫随机链生成的状态序列，不可观测 观测序列（observation sequence）：每个状态生成一个观测，由此产生观测的随机序列 隐马尔科夫模型的
在数据的处理过程中,一般都需要进行数据清洗工作,如数据集是否存在重复,是否存在缺失,数据是否具有完整性和一致性,数据中是否存在异常值等.发现诸如此类的问题都需要针对性地处理,下面我们一起学习常用的数据清洗方法. 1.重复观测处理 重复观测:指观测行存在重复的现象,
spss中新趋势是一组数据像某个中心值靠拢的倾向。描述数据分布的中心位置的统计量称为位置桶质量称为位置统计量，对于连续变量或称为尺度变量和定序变量描述数据中心趋势的指标有均值中位数，众数5%截尾均值，对于定性数据名义数据描述数据中心趋势的指标只有众数 均值一般是指数
spss中新趋势是一组数据像某个中心值靠拢的倾向。描述数据分布的中心位置的统计量称为位置桶质量称为位置统计量，对于连续变量或称为尺度变量和定序变量描述数据中心趋势的指标有均值中位数，众数5%截尾均值，对于定性数据名义数据描述数据中心趋势的指标只有众数 均值一般是指数据的算
HMM定义 1）隐马尔科夫模型 (HMM, H idden Markov M odel 可用标注问题，在语音识别、 NLP 、生物信息、模式识别等领域被实践证明是有效的算法。 2）HMM 是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程。 3
(四)性能观测工具 一、绪论 通过了解各种观测工具来观测系统的软件和硬件，用工具和统计来弄清楚系统的活动。 二、工具类型 性能观测工具可以按照系统级别和进程级别来分类，多数的工具要么时基于计数器要么基于统计
