#encoding: utf-8 ''' 案例 弹出硬币10次 参数 a(0< a <1)代表硬币正面朝上的概率,反面朝上的概率为 1-a。 求参数a的值 首先思考在已知最后结果的前提下,表达当前概率函数的表达式 [a]^y1*[1-a]^(1-yi)= Y, yi对应标签 Y代表当前的硬币的结果的概率,似然函数就是上述表达式累成的结果。 我们重复试验10次 。 ''' import matplotlib.pyplot as plt import random #以序列seq中值出现的概率来随机生成某个值 def rand_pick(seq, probabilities): x = random.uniform(0, 1) cumprob = 0.0 for item, item_pro in zip(seq, probabilities): cumprob += item_pro if x < cumprob: break return item value_list = [0, 1] probabilities = [0.5, 0.5] #设置初始的概率值 list_data = [] for i in range(0, 10): list_data.append(rand_pick(value_list, probabilities)) print(list_data) ''' a = 0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1 ''' a = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1] Y = [] for i in range(0, len(a)): y = 1 for j in range(0, len(list_data)): y *= (a[i] ** list_data[j]) * ((1-a[i]) ** (1 - list_data[j])) #我们的似然函数 累乘的结果,得到的还是概率 Y.append(y) print Y plt.plot(a, Y) plt.show() ''' 如图所示 当我们a=0.5 左右时候 可以得到似然函数的最大值, 也就是说当似然函数取极大值的时候我们可以得到a=0.5,a=0.5符合我们 刚开始设置的概率, 硬币朝上的概率是0.5 '''
文章浏览阅读936次。1 kmeansK-means聚类算法也称k均值聚类算法,是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法。它采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。2.算法核心思想K-means聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法,其步骤是随机选取K个对象作为初始的聚类中心,然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离,把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。每分配一个样本_kmeans算法相关性分析
文章浏览阅读466次,点赞8次,收藏12次。以上是基于Spring Boot的自习室管理系统的主要功能,通过这些功能可以实现自习室座位的管理、课程的管理、学员信息的管理和行为管理等功能,为自习室提供一个高效、便捷、智能的解决方案。登录后,系统将根据用户的角色显示相应的功能菜单。通过以上各个功能模块的实现,基于Spring Boot的自习室管理系统将提供一套完善的解决方案,帮助自习室提高工作效率和服务质量,为学员提供更加便捷、舒适的学习环境。通过生成相应的报表,管理员可以更好地了解自习室的使用状况和学员的学习情况,从而做出相应的决策和管理调整。_基于springboot的共享自习室管理系统参考文献
文章浏览阅读4.5k次,点赞7次,收藏26次。在进行深度学习过程中会遇到几个模型进行串联,这几个模型需要使用同一个优化器,但每个模型的学习率或者动量等其他参数不一样这种情况。一种解决方法是新建一个模型将这几个模型进行串联,另一种解决方法便是往优化器里面传入这几个模型的参数。..._pytorch加载多个模型
文章浏览阅读1.4k次。原标题:中级软考多少分及格盛泰鼎盛 对于第一次报名软考的朋友,可能对于考试合格分数线不太了解,软考分为初、中、高三个级别,那么软考中级多少分及格呢?软考中级合格标准根据往年的软考合格分数线来看,各级别的合格标准基本上统一的。2019年上半年计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试各级别各专业各科目合格标准均为45分(总分75分)。而2016下半年计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试除了信息系统..._计算机程序设计员中级考试内容及合格标准
文章浏览阅读50次。2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ..._爬虫考虑安全法律因素
文章浏览阅读263次。本章主要内容有: ● 实现基于微软账户的第三方身份验证 ● 实现双因子身份验证 ● 验证码机制实现基于微软账户的第三方身份验证 在微软提供的ASP.NET MVC模板代码中,默认添加了微软、Google、twitter以及Facebook的账户登录代码(虽然被注释了),另外针对国内的一些社交账户提供了相应的组件,所有组件都可以通过Nuget包管理器安装: 从..._identity 二次登录
文章浏览阅读350次。首先要解决的问题是敏感词的存储形式,这就涉及数据结构,先想想搜索屏蔽要怎么处理,比如我有一个content,我就遍历它每个字符,先看与词典中所有词第一个字符相同的,再看第二个,再看第三个.等等。那么,很明显,这就需要一种以层来存储的数据结构--树来存储敏感词汇。我首先设计了一个Node,它要存储同一级的node指针,下一级的node指针,标识词的结束,数据。最开始本来只想到用树的结构,最后发现, ...
文章浏览阅读167次,点赞3次,收藏7次。1. 背景介绍1.1 隐私保护的重要性在当今的数字时代,个人隐私保护已经成为一个越来越受关注的问题。随着大数据和人工智能技术的快速发展,海量的个人数据被收集和利用,这给个人隐私带来了巨大的风险。如何在利用数据的同时保护个人隐私,已经成为了一个亟待解决的挑战。
文章浏览阅读177次。1.clone方法保护方法,实现对象的浅复制,只有实现了Cloneable接口才可以调用该方法,否则抛出CloneNotSupportedException异常。2.getClass方法final方法,获得运行时类型。3.toString方法该方法用得比较多,一般子类都有覆盖。4.finalize方法该方法用于释放资源。因为无法确定该方法什么时候被调用,很少使用。5.equals方法该方法是非常重..._一般情况下,异常类存放在什么包中
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文章浏览阅读867次,点赞11次,收藏20次。1.背景介绍在当今的数字时代,数据已经成为企业和组织中最宝贵的资产之一。随着数据的增长和复杂性,数据驱动的决策变得越来越重要。数据驱动的产品研发是一种新兴的方法,它利用数据来优化产品的设计、开发和运营。这种方法可以帮助企业更有效地利用数据,提高产品的安全性和质量。在这篇文章中,我们将探讨数据驱动的产品研发的核心概念、算法原理、实例和未来发展趋势。我们将涉及到以下几个方面:背景介绍核...
文章浏览阅读1.3k次。转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b82df90100bpfj.html基础类的DSP/BIOS API调用一、时钟管理CLK(1)Uns ncounts = CLK_countspms(void) 返回每毫秒的定时器高分辨率时钟的计数值(2)LgUns currtime = CLK_gethtime(void) _clk_gethtime 返回值