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  • 所以我们有两种方法:如果是读取一条记录数据或者不多数据,我们用DATAREADER采集数据,然后赋值给LABEL控件Text属性即可;如果是读取大量数据我们就采用DATAGRID。 今天我们就来说一下DATAREADER: string ...
  • 相应的参数估计方法在MATLAB中都现成函数,比如aryule、arburg以及arcov等。 4.3.3 AR模型阶次选择及实验设计 文献[26]中介绍了五不同AR模型定阶准则,分别为矩阵奇异值分解(Singular Value ...
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  • 这个问题首先考察的是数学功底,...第一种,数学功底不扎实的,不知道目前已的求公约数的方法,那估计只能写出下面这种代码了。 //暴力求解 privatestaticintgetCommonDivisor(intm,intn){ //非法参数的处理 ...

    这个问题首先考察的是数学功底,就是看知不知道一些求公约数的算法,比如辗转相除法、更相减损法等;其次就是考察你的代码能力了,看你能不能把算法用代码写出来,写的代码有没有bug,注没注意边界的处理等等。下面我们分别来看一下,不同的候选人会有什么样的表现。

    第一种,数学功底不扎实的,不知道目前已有的求公约数的方法,那估计只能写出下面这种代码了。

    //暴力求解
       private static int getCommonDivisor(int m,int n){
            //非法参数的处理
            if(m <= 0 || n <= 0){
                return -1;
            }
            int min = Math.min(m,n);
            int res = 1;
            for(int i = 1;i <= min;i ++){
                if(m % i == 0 && n % i == 0){
                    res = i;
                }
            }
            return res;
       }
    

    这种就是暴力求解,不做过多解释了。面试官显然不会满意这种代码。

    第二种,知道一些求公约数的算法,但是无法用代码实现,这种属于代码功力不够的,估计只能回家等通知了。

    第三种,知道求公约数的算法,并且能写出代码的。比如说告诉面试官知道更相减损法可以求解,基本原理是以较大的数减较小的数,接着把所得的差与较小的数比较,并以大数减小数。继续这个操作,直到所得的减数和差相等为止。一般这时候面试官就会表示赞许,然后让你代码实现下,接着你就写出了如下的代码:

    //更相减损法
    private static int getCommonDivisor2(int m,int n){
        //非法参数的处理
        if(m <= 0 || n <= 0){
            return -1;
        }
        while(m != n){
            if(m > n){
                m = m - n;
            }else{
                n = n - m;
            }
        }
        return m;
    }
    

    怎么样,是不是很简洁!

    当然,你也可以用辗转相除法实现,其基本原理是两个整数的最大公约数等于其中较小的那个数和两数相除余数的最大公约数。代码如下:

    //辗转相除法
    //两个整数的最大公约数等于其中较小的那个数和两数相除余数的最大公约数
    private static int getCommonDivisor3(int m,int n){
        //非法参数的处理
        if(m <= 0 || n <= 0){
            return -1;
        }
        if(m < n){
            int temp = m;
            m = n;
            n = temp;
        }
        int c = m % n;
        while(c != 0){
            m = n;
            n = c;
            c =  m % n;
        }
        return n;
    }
    

    一般情况下,能说出最熟悉的一种方法并给出其具体实现就可以了,这道题目基本就过关了。

    最后,其实求最大公约数的方法还有很多,比如质因数分解法、短除法等等,大家感兴趣的话可以多去了解下,扩展下自己的思维。

     

    转载:https://mp.weixin.qq.com/s/CZ_ihzs9FX8cZaLmoqYsjw

     

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  • 概率论—高中基础知识

    千次阅读 2017-09-26 15:28:18
    概率论包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布...引例一,从北京到上海的方法有两类:第一类坐火车,若北京到上海有早、中、晚三班火车分别记作火 ₁、火₂、火₃,则坐火车的方法有3;第二类坐飞机,若北京到上

    概率论包括随机事件及其概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其概率分布、随机变量的数字特征及大数定律和中心极限定理。共五章,重点第一、二章,数理统计包括样本与统计量,参数估计和假设检验、回归分析。重点是参数估计。


    一、加法原则
    引例一,从北京到上海的方法有两类:第一类坐火车,若北京到上海有早、中、晚三班火车分别记作火 ₁、火₂、火₃,则坐火车的方法有3种;第二类坐飞机,若北京到上海的飞机有早、晚二班飞机,分别记作飞₁、飞₂。问北京到上海的交通方法共有多少种。

    解:
    从北京到上海的交通方法共有火₁、火₂、火₃、飞₁、飞₂共5种。它是由第一类的3种方法与第二类的2种方法相加而成。
    一般地有下面的加法原则:
    办一件事,有m类办法,其中:
    第一类办法中有n₁种方法;
    第二类办法中有n₂种方法;
    ……
    第m类办法中有nₘ种方法;
    则办这件事共有这里写图片描述种方法

    二、乘法原则
    引例二,从北京经天津到上海,需分两步到达。
    第一步从北京到天津的汽车有早、中、晚三班,记作汽₁、汽₂、汽₃ 第二步从天津到上海的飞机有早、晚二班,记作飞₁、飞₂ 问从北京经天津到上海的交通方法有多少种?

    解:从北京经天津到上海的交通方法共有:
    ①汽₁飞₁,②汽₁飞₂ ,③汽₂ 飞₁,④汽₂ 飞₂ ,⑤汽₃飞₁,⑥汽₃飞₂ 。共6种,它是由第一步由北京到天津的3种方法与第二步由天津到上海的2种方法相乘3×2=6生成。 一般地有下面的乘法原则:
    办一件事,需分m个步骤进行,其中:
    第一步骤的方法有n₁种;
    第二步骤的方法有n₂种;
    ……
    第m类办法中有nₘ种方法;
    则办这件事共有这里写图片描述种方法

    三、排列(数)
    从n个不同的元素中,任取其中m个排成与顺序有关的一排的方法数叫排列数,这里写图片描述,公式:
    这里写图片描述
    例如:
    这里写图片描述

    四、组合(数)

    引用块内容

    例一,袋中有8个球,从中任取3个球,求取法有多少种?
    解:任取出三个球与所取3个球顺序无关,故方法数为组合数为这里写图片描述种。

    例二,袋中五件不同正品,三件不同次品(√√√√√×××)从中任取3件,求所取3件中有2件正品1件次品的取法有多少种?
    解:
    第一步在5件正品中取2件,取法有:这里写图片描述
    第二步在3件次品中取1件,取法有:这里写图片描述
    由乘法原则,取法共有10×3=30(种)

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  • 数据统计初步解释

    2018-12-28 15:38:13
    根据数据分析目的和思考...对于分析方法有两种,分别是基本分析法和元分析法,基本分析法是对零次或一次数据进行分析,而元分析法是对二次或三次数据进行分析。 研究问题之前我们需要统计分布总体分布情况,...

    由数据科学导论转载

    根据数据分析的目的和思考方式来看,数据统计方法有两大类--------描述统计和推断统计
    描述统计是采用图表或数学方法描述数据的情况,有集中趋势分析,离散趋势分析,相关分析。
    推断统计是采用样本推断总体,有参数估计和假设检验

    对于分析方法又有两种,分别是基本分析法和元分析法,基本分析法是对零次或一次数据进行分析,而元分析法是对二次或三次数据进行分析。

    研究问题之前我们需要统计分布总体的分布情况,表现为概率分布:概率分布主要分为两大类型,离散型随机变量和连续性随机变量

    离散型随机变量

    离散型随机变量的分布为概念函数p(x)

    xi x1 x2
    pi p1 p2

    比较典型的分布分别是二项分布和泊松分布

    • 二项分布适用于只有两种对立的结果
    • 泊松分布用来描述在同一时空环境下发生某事件的次数

    连续型随机变量

    连续型随机变量的概念分布函数和概念密度函数,其中分布函数的导数是密度函数
    分布函数分为以下几类:

    • 正态分布,是统计分析中最重要和最基础的分布。
    • 卡方分布,主要是在正态分布的基础上对一个总体样本方差的分布情况
    • t分布,当样本标准差未知,用样本标准差代替总体标准差来进行相关的显著性检验
    • f分布,在正态分布的基础上描述两个总体的样本差的比例的分布情况

    参数检验

    参数检验主要有两种,分别是参数估计和假设检验。

    参数估计有两种推断方法,点估计和区间估计

    假设检验:提出一个假设,然后确定要用什么统计量来检验问题,称为检验统计量,然后确定一个显著性水平,计算出检验统计量,对比检验统计量和显著性水平的差异,查表来得出结论。

    那么,如何得出确定出检验统计量呢,这就需要用到参数检验和非参数检验的方法了,参数检验是对总体分布规律已知的方法,选择相应的方法进行得出。非参数检验是使用卡方检验的方法来确定实际值和理论推断值的偏离程度。

    分析方法

    分析方法主要是为了得出相关关系,然后确定变量之间的关系。

    展开全文
  • EM算法 也就是期望最大算法。由E—step 和 M—step组成,是一迭代算法。用于解决隐变量混合模型...这时候我们可以用极大似然法(MLE),分别通过这 50 个男生和 50 个女生样本来估计个正态分布的参数。...

    EM算法

    也就是期望最大算法。由E—step 和 M—step组成,是一种迭代算法。用于解决隐变量的混合模型的参数估计。

     

    首先用例子来说明一下:

    现在一个班里有 50 个男生和 50 个女生,且男女生分开。我们假定男生的身高服从正态分布:,女生的身高则服从另一个正态分布: 。这时候我们可以用极大似然法(MLE),分别通过这 50 个男生和 50 个女生的样本来估计这两个正态分布的参数。

    但现在我们让情况复杂一点,就是这 50 个男生和 50 个女生混在一起了。我们拥有 100 个人的身高数据,却不知道这 100 个人每一个是男生还是女生。

    这时候情况就有点尴尬,因为通常来说,我们只有知道了精确的男女身高的正态分布参数我们才能知道每一个人更有可能是男生还是女生。但从另一方面去考量,我们只有知道了每个人是男生还是女生才能尽可能准确地估计男女各自身高的正态分布的参数。

    这个时候有人就想到我们必须从某一点开始,并用迭代的办法去解决这个问题:我们先设定男生身高和女生身高分布的几个参数(初始值),然后根据这些参数去判断每一个样本(人)是男生还是女生,之后根据标注后的样本再反过来重新估计参数。之后再多次重复这个过程,直至稳定。这个算法也就是 EM 算法。

     

    解释

     

    EM算法的目的,是通过一步步学习,去贴近混合模型中的参数。大致步骤都是先写出完整数据P(X,Z|θ)的log值(观察数据和现有模型来估计参数,然后用这个估计的参数值来计算上述对数似然函数的期望值)接着移动θ,使期望值最大化。网上也有一种解释说使坐标上升法:

    途中直线为迭代优化路径,因为每次只优化一个变量,所以可以看到它没走一步都是平行与坐标轴的。

    EM 算法类似于坐标上升法,E 步:固定参数,优化 Q;M 步:固定 Q,优化参数。交替将极值推向最大。

     

     

    EM算法应用:

    高斯混合模型和 K-means

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空空如也

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参数估计的方法有两种,分别是