最近看一些文档，看见了互信息的使用，第一次接触互信息，感觉和专业有些相关，就把它记录下来，下面是一片不错的文章。互信息(Mutual
Information)是度量两个事件集合之间的相关性(mutual
dependence)。平均互信息量定义:互信息量I(xi;yj)在联合概率空间P(XY)中的统...
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2014-05-24 07:03:17
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1.session.save_handler = files *1.session_start()
1.session_start()是session机制的开始，它有一定概率开启垃圾回收,因为session是存放在文件中，PHP自身的垃圾回收是无效的，SESSION的回收是要删文件的，这个概率是根据...
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2014-05-23 12:35:49
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p Me Escape
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Background
If thou doest well, shalt thou not be accepted? and if thou doest not well, sin lieth at the door. And unto th...
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2014-05-22 12:50:31
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libsvm的函数调用方法 详解
本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/26261173
需要加载(load)SVM的模型, 然后将结点转换为SVM的格式, 即索引(index)+数据(value)的形式;
释放SVM的model有专用的函数: svm_free_and_destroy_model, 否则容易内存泄露;
可以预测数据的概率, 则需...
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2014-05-22 10:52:57
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Robberies http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2955
背包;第一次做的时候把概率当做背包(放大100000倍化为整数):在此范围内最多能抢多少钱 最脑残的是把总的概率以为是抢N家银行的概率之和…
把状态转移方程写成了f[j]=max{f[j],f[j-q[i].v]+q[i].money}(f[j]表示在概...
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2014-05-22 09:43:12
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for i in [n+1 N] M=rand(1,i) if(M<=n) swap the
ith and Mth
data证明方法：1.初始情况，当尚未选择时，出现在pool中的n个元素的概率相同都是1，证明当第n+1葛元素以n/(n+1)的概率被选中时，前n个元素在pool中的概率为...
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2014-05-20 09:43:42
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MLE
:最大似然估计，求得的这套参数估计能够通过指定模型以最大概率在线样本观测数据必须来自随机样本，自变量与因变量之间是线性关系logistic
回归没有关于自变量分布的假设条件，自变量可以连续，也可以离散，不需要假设他们之间服从多元正太分布，当然如果服从，效果更好logistic 回归对多元共线...
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2014-05-18 18:55:03
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题目描述：
给定一个n*m的迷宫，如
S..
..#
E.E
其中，S代表开始位置，#代表不可行走的墙，E代表出口。
主人公从开始位置出发，每次等概率的随机选择下一个可以行走的位置，直到到达某一个出口为止。
现在他想知道，在这一概率事件中，它从开始位置走到某一个出口的期望步数是多少。
输入：
输入包含多组测试用例，每组测试用例由两个整数n，m(1
接下去...
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2014-05-18 10:34:57
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我们依然使用“学生网络”作为例子，如图1。
图1
首先给出因果推断（Causal Reasoning）的直觉解释。
可以算出来
即学生获得好的推荐信的概率大约是0.5.
但如果我们知道了学生的智商比较低，那么拿到好推荐信的概率就下降了：
进一步，如果又同时知道了考试的难度很低，那么他拿到好的推荐信得概率又上升了，甚至还能超过最初的概率：
上述这个...
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2014-05-18 05:31:10
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混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）和EM算法 主要内容： 1、
概率论预备知识 2、 单高斯模型 3、 混合高斯模型 4、 EM算法 5、 K-means聚类算法 一、概率论预备知识 1、 数学期望/均值、方差/标准差
设离散型随机变量X的分布律为 则称为X的数学期望或均值 ...
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2014-05-17 21:50:45
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