IntroductiontoProbabilityModeling概率模型导论-英文教材。
适合本科研讨生学习。
2018/11/18 20:56:51 7.02MB Probability 概率模型 随机
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清晰的电子版使用随机过程:概率模型导论(第11版)(英文版)
2017/10/22 8:57:19 6.84MB 应用随机过程
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本程序为matlab程序。
em算法,指的是最大期望算法(ExpectationMaximizationAlgorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,在统计学中被用于寻觅,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。
2018/8/19 23:04:08 2KB matlab EM
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蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。
是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。
是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。
蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城,该法为表明其随机抽样的本质而命名。
故适用于对离散系统进行计算仿真试验。
在计算仿真中,通过构造一个和系统功能相近似的概率模型,并在数字计算机上进行随机试验,可以模拟系统的随机特性。
2015/4/19 11:38:06 630KB 题目要求
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细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。
[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架,以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建,然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析,最初利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。
[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高,支持向量机预测效果次之,BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足,同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势,可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考
2020/2/19 19:04:15 1.69MB 机器学习
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《使用随机过程:概率模型导论》ROSS中文第9版,90M,620页高清完整版
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡