回顾一些参数估计的方法，包括梯度下降算法和牛顿法及其扩展梯度下降算法(Gradient
Descent, GD)目的是优化参数，使得估计值与真实值的误差最小。试用于优化目标形式为:其中表示特征权重，表示样本的以维特征描述，为样本。1,
批梯度下降算法(batch gradient decent, B...
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2014-06-12 15:20:17
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前言接着上篇《IOS7下的人脸检測》,我们顺藤摸瓜的学习怎样在IOS7下用openCV的进行人脸识别，实际上非常easy，因为人脸检測部分已经完毕，剩下的无非调用openCV的方法对採集到的人脸样本进行训练，终于得到一个能够预測人脸的模型。可是当中的原理可谓是博大精深，因为快临最近末考试了，没时间去...
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2014-06-11 11:07:54
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假设有两个分类器A,B。A在1000个样本的集合上有75%的准确率；B在200个样本的集合上有85%的准确率。我们要怎样评价这两个分类器的效果？
这就是这里要讨论的分类器效果分析。
我们先假设一个分布，然后用置信区间来比较两个分类器。...
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2014-06-11 00:03:11
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这部分介绍 sampling 方法，书上也称为 particle-based
method，这是因为每一个从分布中采集到的样本可以看成是一个 particle（instantiation of r.v.），而我们的 inference
借助了 particles。比较简单的问题就是 forward ...
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2014-06-08 22:50:20
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同上文一样，本文主要引用自网上现有博文，并加上一些自己的理解，在此感谢原作者。原文地址：http://blog.csdn.net/liuhe688/article/details/6761337-----------------------------------------------------...
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2014-06-08 18:43:16
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用Python求均值与方差，可以自己写，也可以借助于numpy，不过到底哪个快一点呢？我做了个实验，首先生成9百万个样本：```pythonnlist=range(0,9000000)nlist=[float(i)/1000000
for i in nlist]N=len(nlist)```第二行是...
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2014-06-07 22:48:05
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一、随机场定义http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场随机场（Random field）定义如下：在概率论中, 由样本空间Ω =
{0, 1, …,G?1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S= {X1, …,Xn}。若对所有的ω∈Ω下式均成立，则称π为一个随机场。π(ω) ...
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2014-06-07 20:26:18
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当我们计算概率的时候，假设样本空间中的各个样本发生的概率均等，那么，时间A发生的概率为：
所以我们只需要计算时间A包含的样本个数，比上总的样本数，就能得到事件A发生的概率。
基本的counting原则
假设一次实验共有r个阶段，每个阶段有ni种选择，那么总的样本空间是各个阶段的各种选择的乘积。
排列permutation与组合combination
当我们要从n个样本中选...
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2014-06-07 11:34:58
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samtools 之前博文已经介绍过一些常用的方法。本篇主要说下如何利用samtools 和
bcftools来call snp。和其他工具一样，bam文件都要经过处理（另见博文）。假如对C17样本进行call snp,
数据为：LC17-1_L002.sorted.rmp.rg.recal.bam...
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2014-06-02 07:29:20
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