XML是一种用于存储和交换数据的标记语言。Python提供了多种库，可以用于解析XML文件。本指南将介绍三种最常用的解析库：xml.etree.ElementTree、xml.dom.minidom和lxml。xml.etree.ElementTreexml.etree.ElementTree是Python内置的库，用于解析XML文件并将其转换为Python对象。它使用DOM解析器，并且具有简单易
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2023-11-06 21:30:40
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MLP for MNIST 实验报告本实验尝试了多种超参数配置下的 MLP 在 MNIST 数据集上的效果，并尝试使用自动编码技机对输入进行预处理。本实验使用 Keras 编写神经网络代码，使用 tensorflow 作为 backend。数据集分割方面直接调用老师给的数据集获取函数，训练集被分割成 50000 规模的训练集和 10000 规模的验证集。多种超参数配置下 MLP 在 MNIST 上
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2024-01-08 19:29:15
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1 基本概念准备
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2024-01-16 15:59:34
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/40024110 https://baike.baidu.com/item/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E6%B3%95%E5%88%99/8541594#5_2 online math website https
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2020-04-14 18:09:00
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极大似然估计（MLE）和极大后验估计（MAP）分别是频率学派和贝叶斯学派（统计学者分为两大学派，频率学派认为参数是非随机的，而贝叶斯学派认为参数也是随机变量）的参数估计方法，下面我们以线性回归分析为例，分别简要介绍MLE和MAP，两者的关系以及分别与最小二乘回归、正则化最小二乘回归分析的关系。（非常不专业和严谨，只希望通过最直接的方式帮助初学者理解这两种估计）。线性回归问题：给定观测数据(机器学习
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2023-07-05 21:30:42
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一、感知器学习规则 1、把权重初始化为0或者小的随机数 2、对每个训练样本x(i): a、计算输出值
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2023-11-01 15:18:22
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# 机器学习中的最大似然估计（MLE）
在机器学习的领域中，我们经常需要估计模型的参数，从而使模型在给定数据上的表现尽可能好。**最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）**是一种常用的参数估计方法，它通过选择能使观察到的数据出现概率最大的参数来进行估计。
## 最大似然估计的基本原理
最大似然估计的核心思想是，对于给定的数据集，选择一组参数，使得
开篇就要提到一个大的话题：编程范型。什么是编程范型？引用维基百科中的解释：编程范型或编程范式(英语：Programming paradigm)，(范即模范之意，范式即模式、方法)，是一类典型的编程风格，是指从事软件工程的一类典型的风格(可以对照方法学)。如：函数式编程、程序编程、面向对象编程、指令式编程等等为不同的编程范型。编程范型提供了(同时决定了)程序员对程序执行的看法。例如，在面向对象编程中
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2024-06-13 23:37:48
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# 如何实现 Python 多元高斯分布的最大似然估计（MLE）
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到需要实现多元高斯分布最大似然估计的情况。现在有一位刚入行的小白开发者向你求助，他不知道如何实现这个任务。在本文中，我将向你展示如何一步步实现 Python 多元高斯分布的最大似然估计。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程，我们可以使用以下表格来展示每个步骤：
| 步骤
原创
2024-04-06 04:05:13
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这是在python下，用Numpy手写的多层感知机神经网络，包括前向传播过程，后向传播过程，多种激活函数和多种损失函数。本代码所用的测试数据集为mnist，当使用MSE损失函数，Sigmoid激活函数时，我用numpy实现的神经网络和用pytorch实现的神经网络完全相同。 完整的实验报告及代码见github：点我跳转main.pyimport numpy as np
import random
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2024-01-20 02:04:16
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1.背景知识
在刚刚结束的天猫大数据s1比赛中，逻辑回归是大家都普遍使用且效果不错的一种算法。
（1）回归
先来说说什么是回归，比如说我们有两类数据，各有50十个点
A distributional perspective on reinforcement learningabstract1.Introduction2.setting2.1. Bellman's Equations3.The Distributional Bellman Operators3.1 Distributional Equations3.2. The Wasserstein Met
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2024-06-25 18:57:44
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相比于线性回归，逻辑回归从概率层面建模，那么因为概率的多少可以用于判断他属不属于某种情况，比如害虫报告的发现次数判断它有没有被消灭的概率，故一般用于二分类(已消灭或尚未消灭)那么问题来了，如何看逻辑回归是更好地对数据进行拟合呢？ 由此引入一个概念，最大似然法（Maximum likelihood method） 极大似然估计方法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）也称
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2024-04-02 09:13:57
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# 项目方案：使用R语言的mle函数进行极大似然估计
## 简介
在统计学中，极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种常用的参数估计方法，通过最大化似然函数来估计参数的值。在R语言中，我们可以使用mle函数来实现极大似然估计。
## 项目目标
本项目旨在通过模拟数据，利用R语言中的mle函数来估计参数的值，探讨极大似然估计方法的应用及效果。
#
原创
2024-03-28 04:14:40
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课程观后思考什么场景的问题适合机器学习解决？什么是过拟合 & 欠拟合？模型选择方面的三个关键问题线性回归与广义线性回归集成学习 什么场景的问题适合机器学习解决？ 机器学习通常在解决一个具有高度不确定性、高度复杂性而且无法制定专家规则去做的问题。 比方说，要做故障诊断，假设我们很清楚地知道故障诊断有三个指标，第一个指标是温度高于90度，系统会出问题，这就是一个确定性的规则、知识。但是
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2023-10-05 14:53:21
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## MLE工具包 R语言实现
### 一、整体流程
下面是实现"MLE工具包 R语言"的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 定义概率密度函数 |
| 4 | 定义对数似然函数 |
| 5 | 最大似然估计 |
| 6 | 模型评估 |
接下来，我们将详细介绍每个步骤需要做什么，以及需要使用的代码
原创
2023-11-18 10:37:01
38阅读
最近在尝试用Rstudio写Ensemble Learning的代码，尝试了mlr（2019年后更新的部分在mlr3中，mlr不再更新）和caret两个包，做点笔记。mlr的功能更集中于机器学习接口（也可以训练自定义的ML模型），而且相比caret，mlr的使用看起来更接近Python的sklearn, 对Pythoners比较友好。 文章目录0 MLR包基础1 TaskTask() / make
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2023-08-04 10:42:40
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缺失值的处理方法——多重插补法 1 基本思想 利用蒙特卡洛模拟法（MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集，在每个数据集中利用线性回归（lm)或广义线性规格（glm)等方法进行插补建模，再将这些完整的模型整合到一起，评价插补模型的优劣并返回完整数据集。该方法主要利用程辑包mice中的mice( )进行。 大致步骤如下： 缺失数据集——MCMC估计插补成几个数据集——每个数据集进行插补建模（glm、
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2023-06-21 22:40:07
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#include<stdio.h>#include<string.h>#define N 10001#define MAX(m,n) ((m)>(n)?(m):(n))char a[N],b[N];int d[N][N];int cmp(const void *a,const void *b){ return *(char *)a-*(char *)b;}int My_Cancel(int len)/*删除相邻的同样数据，不相邻的并不删除，即aabbab,输出abab不是ab，成为单调递增，否则成为单调不减序列**/{ int i,j=0; for(i=0;i&l
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2012-05-24 13:04:00
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1、前言MLE：MVU估计量的一种替代形式。在MVU估计量不存在或者存在但无法求解情况下，MLE十分有效。它是居于最大似然原理的估计，是最通用的获取实用估计的一种方法。MLE的特点：当观测数据足够多时，其性能是最优的，特别是它的近似率极高，因此非常接近MVU估计量。其近似的本质就是对足够多的数据记录，MLE具有渐进有效性（即可达CRLB）。标量参数的MLE定义：对于固定的 x，使 &nb
