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简单易学的机器学习算法——Metropolis-Hastings算法

在简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC中简单介绍了马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法的基本原理,介绍了Metropolis采样算法的基本过程,这一部分,主要介绍Metropolis-Hastings...采样算法,Metropolis-Hastings采样算法也是基于MCMC的采样算法,是Metropolis采样算法的推广形式。...一、Metropolis-Hastings算法的基本原理 1、Metropolis-Hastings算法的基本原理 与Metropolis采样算法类似,假设需要从目标概率密度函数p(θ)p\left (...在Metropolis-Hastings采样算法的过程中,首先初始化状态值θ(1)\theta ^{\left (1 \right )},然后利用一个已知的分布q(θ∣θ(t−1))q\left ( \...采样算法中,并不要求像Metropolis采样算法中的已知分布为对称的。

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简单易学的机器学习算法——Metropolis-Hastings算法

在简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC中简单介绍了马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法的基本原理,介绍了Metropolis采样算法的基本过程,这一部分,主要介绍Metropolis-Hastings...采样算法,Metropolis-Hastings采样算法也是基于MCMC的采样算法,是Metropolis采样算法的推广形式。...一、Metropolis-Hastings算法的基本原理 1、Metropolis-Hastings算法的基本原理 image.png 2、Metropolis-Hastings采样算法的流程 image.png...3、Metropolis-Hastings采样算法的解释 image.png 4、实验1 image.png 二、多变量分布的采样 上述的过程中,都是针对的是单变量分布的采样,对于多变量的采样,Metropolis-Hastings...采样算法通常有以下的两种策略: Blockwise Metropolis-Hastings采样 Componentwise Metropolis-Hastings采样 1、Blockwise Metropolis-Hastings

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    一个简单的MySQL数据迁移示例

    因为服务器迁移,目前一套硬件老化的MySQL主从服务器都需要替换为新服务器,总体评估了一下,在不改变版本的情况下,采用了较新的5.6子版本。就是如下图所示的左边和右边。...而需要注意的是使用mysqldump导出使用master-data的选项注定是有冲突的,所以我们完全可以不用master-data=2的选项,而直接根据show slave status\G的结果来得到具体的偏移量...这个时候我们就需要转换一下,我们把新的从库指向新的主库即可,也就是实现级联复制,要做这个工作,让数据追平之后,保险起见还是先停掉新主库的slave线程,让新的从库重新从新的主库来应用日志(show master...status\G) 这样一来,一切一连,一个级联的环境就搞定了。...上面的这是一个很基础的环境切换,如果能够更深一步,把网络层面的工作做好,其实这个切换就更加透明,完全可以做到无感知。

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    一个微服务架构的简单示例

    最近,在学习微服务架构,看了很多相关的资料,可一直都没有真正动手操作。所以今天,我创建了一个简单的web应用程序示例,让我们通过这个例子来更好地感受微服务的系统架构魅力。...这款应用程序做的非常简单:提供一批网上招聘的URL,我们的Web应用就能找到工作描述的文字,并生成一个Word Cloud(词云:许多特定意义的词)。...在这个示例的应用程序中,有以下几个任务: 1)从url指定的页面中检索内容; 2)从工作描述中提取所有词语; 3)创建一个word cloud。...从这个简单的微服务示例中,我被微服务的魅力吸引住了。它让我们思考,怎么样将一个大的系统分解成离散的服务,这也就是所谓的关注点分离。...在我的脑海里,我想象着一辆F1赛车停在一个维修站,一群工人猛扑上去,然后迅速把它恢复到正常状态,继续前行。 我花费了一个下午的时间完成上面的示例,还有一些代码需要改进。

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    一个简单的加密算法

    凯撒加密是一种简单的加密技术。据记载,这是凯撒大帝曾经用来对军事信息进行加密的方法。 ? 这是一种替换加密的技术。想要传递的密文的所有字母都在字母表中向后或者向前移动一个固定数值的距离,形成明文。...当偏移量是5的时候,密文中所有字母a都被替换成f,b都被替换成g,z都被替换成e,以此类推。...需要注意的是这是一个循环的过程,z后面接着a,因此需要模26,加密和解密是一个相反的过程,一个加上偏移量,另一个就减去偏移量,反之亦反。 ?...Python的内置函数 ord() 可以输出字符的ASCII码,而 chr() 则正好相反,可以输出ASCII码对应的字符。...破解了也没有奖励的~ ?

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    一个简单的AXIS远程调用Web Service示例

    接下来,我们利用Eclipse作为开发工具,演示一个Axis调用WebService的简单示例。步骤如下: 第一步:新建Web Project 。 第二步:导入AXIS类库。.../lib/目录下的jar文件拷贝到工程的classpath下。 ...) 第三步:新建一个简单的连接字符串的类HelloWorld.java: package com.mzh.webservice; public class HelloWorld {     public...此时发现WebContent目录下生成一个wsdl目录,目录下有一个HelloWorld.wsdl 第五步:测试 web service :右击HelloWorld.wsdl---Web Services...,必须与被调用的WebService保持一致;2、传递的参数需封装到了一个Object数组里) 第七步:测试:HelloWorldTest ---Run as---Java application,如果发现控制台正确输出

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    转:一个极简的Dijkstra算法示例

    Dijkstra算法是一种用于计算一个起点到其他所有点的最短路径的算法。它是贪心算法的一种,基于贪心策略,用来找单源最短路径问题。该算法常用于路由算法和作为其他图算法的一个子模块。...Dijkstra算法的时间复杂度为O(E + VlogV)。...下面是一个使用 Dijkstra 算法求最短路径的示例:图片假设有一张图,有节点 A, B, C, D, E,边的权重如下:A -> B : 3A -> C : 5B -> C : 1B -> D :...A 的距离为 0,其余节点距离为正无穷。接着,我们选择距离最小的节点进行更新。选择 A,将其状态设为已确定。更新 B, C 的距离: B(3), C(5)接下来选择下一个距离最小的节点进行更新。...更新 C, D 的距离: C(4), D(9)以此类推,直到所有节点都被确定,最终得到最短路径 A->B->C->D->E,长度为7这只是一个简单的示例,在实际应用中,Dijkstra算法通常需要使用优先队列来维护未确定节点的距离

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    Blazor一个简单的示例让我们来起飞

    Blazor Blazor他是一个开源的Web框架,不,这不是重点,重点是它可以使c#开发在浏览器上运行Web应用程序.它其实也简化了SPA的开发过程....Client.Startup>("index.html"); }); } } BlazorServerCRUDSample.Client 如下所示我创建了一个列表页面...blazor而生的大大减少了我们的代码量....而且在我的代码中最后一部分有一个@functions片段,它包含了页面所有的业务逻辑,在我们页面初始化时我们通过OnInitializedAsync方法进行调用我们的api然后将其进行填充赋值并填充到我们的...通过如上代码我们可以看到一个简单的blazor应用程序的建立,详细代码的话大家可以看一下github仓库中的内容.通过源码的话直接启动BlazorServerCRUDSample.Server即可,希望可以通过本示例帮助到你

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    【示例】基于字符数输出的简单示例

    头文件: 后缀为 .h 为文件, 放在环境的某一个目录下 包含的内容:1、数据,2、函数 不同的数据/函数进行了分类,放在不同的文件中 stdio standard input/output scanf...代码示例 代码示例一: #include void main(void) { printf(“Hello,World!”)...; } printf—》print format,对函数所给内容进行格式化输出 scanf—》scan format –》scan keyboard 常用 代码示例二: 输出下列图形 * ** *...的个数 printf(“*”); printf(“\n”); } } 按照上述代码,每一个*的处理都是靠循环进行的,实际上,第1行输出一个*,第2行应该在第1行的基础上再多一个*,依此类推;假定我们把输出的内容先构造好...%1c,%2c ,%3c printf(fstr,str); //输出的就是基于字符的输出 } }

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    相关分析的简单示例

    这是学习笔记的第 2004 篇文章 今天 美国人口普查局(U.S. Census Bureau)的人口统计资料,该数据集包含了美国病人的医疗费用,在github中可以下载相应的数据。...到目前为止,我们已经得到了一个整体的数据分布情况。 我们需要做相关性分析,首先需要使用相关系数矩阵来查看。...比如age和charges之间的关系呈现出几条相对的直线,而bmi和charges的散点图构成了两个不同的群体。 在对角线上,直方图描绘了每个特征的数值分布。...最后,对角线下方的散点图带有额外的可视化信息。...接下来我们尝试得到回归模型,用R对数据拟合一个线性回归模型. > ins_model <- lm(charges~age+children+bmi+sex+smoker+region,data=insurance

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    简单的C程序示例

    在此先说一下使用的编程工具,工具有好多种,这里使用的最新的工具VS2019,为什么使用VS?...image.png 项目创建后,我们就可以创建.c文件 image.png image.png image.png Ctrl+F5运行,运行结果如下: image.png 入门的第一个程序...我们来分析一下上面这段代码: #include为文件包含命令,而stdio.h是头文件,它里面包含里一些程序中需要使用的基本元素,printf()就是其中一个。...下面定义了一个main()函数,int为函数的返回值类型,利用printf()函数输出了字符串"hello world",而"\n"是换行符,它在这里的作用是输出"hello world"后换行。...*/"是注释,它的内容不参与程序运行。C语言中单行注释也可以用"\\"。 下图总结了组成C程序的几个部分 image.png 示例中的printf("hello world!

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    02 Pytest的简单示例

    Pytest是什么 Pytest是Python的一个测试工具,可以用于所有类型和级别的软件测试。Pytest是一个可以自动查找到你编写的用例并运行后输出结果的测试框架。...Pytest有什么特点 pytest是一个命令行工具 pytest可以扩展第三方插件 pytest易于持续集成和应用于web自动化测试 pytest编写用例简单,并具有很强的可读性 pytest可以直接采用...assert进行断言,不必采用self.assertEqual()等 pytest可以运行unittest编写的用例 pytest可以运行以test或test开头或结尾的包、文件和方法 Pytest...的简单示例 # test_simple.py import requestsdef test_one(): r = requests.get('https://api.github.com/events...由于断言失败,从结果中可以看到失败的具体原因。 作者: 乐大爷 博客:https://www.jianshu.com/u/39cef8a56bf9 声明:本文已获作者授权转载,著作权归作者所有。

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    迷你规模的Metropolis-Hastings

    Metropolis-Hastings(MH) Metropolis-Hastings是最通用和最强大的MCMC方法之一 。这是一个通过测试来过滤样本的方法。...一般来说,从它直接取样是很难的。Metropolis-Hastings使用更简单的建议分布 q(θ ′|θ) 来生成样本。在这里,θ代表我们现有的样本链,θ ′代表提出的样本。...[mhtest_example_progression.png] 一个混合高斯例子的MH测试的一个简单的例子。参数是θ∈R^2,x轴和y轴分别代表 θ1和θ2。...(2014) 根据这个框架开发了算法。 上述方法的一个弱点是它正在重复测试,每次增加测试批量大小时都必须减少允许的测试错误。...[gaussian_mixture_histogram_results_v8.png] 直方图显示了我们的文章中基于三种算法的Metropolis-Hastings的批量大小。

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    手写一个简单的提升算法AdaBoost

    提升方法是一种常用的统计学习方法,应用广泛并且有效。很多机器学习的库都对该方法进行了封装,调用它们也相对容易。而通过自己手写一个算法能让自己加深对算法的理解。...提升方法 提升方法的主要思想就是“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”。对于一个复杂任务来说,将多个人的判断进行进行适当的综合所得出的判断,要比参与判断的任何一个人单独判断效果要好。...加权多数表决的方法,加大分类误差率小的弱分类器的权值,减小分类误差率大的弱分类器 AdaBoost算法 ?...在上述算法中,步骤(1)假设训练数据集具有均匀的权值分布,即每个训练样本在基本分类器的学习中作用相同。...,严格按照算法的公式计算。

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