隐马尔科夫模型,分析生物序列,可以用来识别蛋白结构域
2025/8/14 17:26:19 3.16MB hmmer
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授课对象:这是一门数学课程,适合有志于转往大数据分析领域的非数学专业人士(例如IT人,业务人员等)补强数学基础,以更好地学习更高级的数据分析,数据挖掘,机器学习课程收获预期:可以大幅度提高学员的数学基础,使其学习其它大数据分析课程时觉得更加简单,得心应手课程内容:第1课面向小白的统计学:描述性统计(均值,中位数,众数,方差,标准差,与常见的统计图表)第2课赌博设计:概率的基本概念,古典概型第3课每人脑袋里有个贝叶斯:条件概率与贝叶斯公式,独立性第4课啊!微积分:随机变量及其分布(二项分布,均匀分布,正态分布)&J.e3P:w6X2^;K*W1U&X第5课万事皆由分布掌握:多维随机变量及其分布4o7|%v%n9\"m4R)|第5课砖家的统计学:随机变量的期望,方差与协方差"s4@+n.v"I:V)`-u第6课上帝之手,统计学的哲学基础:大数定律、中心极限定理与抽样分布+j:W+V/n1_4Y)`/w+[第8课点数成金,从抽样推测规律之一:参数估计之点估计$v3^1V.H(t,G9b:U第9课点数成金,从抽样推测规律之二:参数估计之区间估计第10课对或错?告别拍脑袋决策:基于正态总体的假设检验第11课扔掉正态分布:秩和检验!s!G1w#i3P*]#e第12课预测未来的技术:回归分析,O%b!U)k4h#]$p第13课抓住表象背后那只手:方差分析第14课沿着时间轴前进,预测电子商务业绩:时间序列分析简介,X.n%b4~8PE9\+d第15课PageRank的背后:随机过程与马尔科夫链简介
2025/7/23 6:41:21 61B 大数据
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科研分步聚类:(1)用pdist函数计算变量之间的距离,找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性;
(2)用linkage函数定义变量之间的连接;
(3)用cophenetic函数评价聚类信息;
(4)用cluster函数进行聚类。
2025/5/6 22:51:42 189KB 马尔科夫
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马尔科夫链matlab程序包。
马尔科夫链定义本身比较简单,它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。
举个形象的比喻,假如每天的天气是一个状态的话,那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气,而和前天的天气没有任何关系。
当然这么说可能有些武断,但是这样做可以大大简化模型的复杂度,因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用,比如循环神经网络RNN,隐式马尔科夫模型HMM等,当然MCMC也需要它。
    如果用精确的数学定义来描述,则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...,那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时刻XtXt,即:P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt)P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt)    既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态,那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转换概率,这个马尔科夫链的模型就定了。
我们来看看下图这个马尔科夫链模型的具体的例子。
2025/4/8 19:03:14 15KB 马尔科夫链
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关与隐马尔科夫(hmm)的程序,是用MATLAB编写的,可以正常运行!
2025/3/18 20:50:55 8KB hmm程序 MATLAB
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用通俗易懂的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本原理,覆盖了传统的强化学习基本方法和当前炙手可热的深度强化学习方法。
从最基本的马尔科夫决策过程入手,将强化学习问题纳入到严谨的数学框架中,接着阐述了解决此类问题最基本的方法——动态规划方法,并从中总结出解决强化学习问题的基本思路:交互迭代策略评估和策略改善
2025/2/18 3:07:17 52.11MB 强化学习
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隐马尔科夫模型检测LDoS攻击方法的研究
2025/1/17 22:02:07 640KB 研究论文
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提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题,针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足,充分利用Gabor滤波系数间的相关关系,提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。
该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图(HOG)来优化Gabor滤波器的角度参数,再利用高斯马尔科夫随机场(GMRF)模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述,最终得到笔迹图像的整体特征。
以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据,采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类,通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率,表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力,是一种有效的笔迹特征提取方法。
2025/1/3 11:20:23 932KB 论文研究
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隐马尔科夫模型HMM的具体算法代码,学习HMM不可多得的好资源。
2024/11/1 0:06:29 299KB 向前后算法
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随机过程,林元烈,电子版PDF。
对于学习随机过程课程是必须要看的,主要讲解马尔科夫过程、泊松过程、摩尔运动等。
2024/10/11 12:13:34 14.9MB 随机过程
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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