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查询Tags标签： prob，共有 12条记录-
基于python的数学建模---运输问题
代码 import pulpimport numpy as npfrom pprint import pprintdef transport_problem(costs, x_max, y_max):row = len(costs)col = len(costs[0])prob = pulp.LpProblem(Transportation Problem, sense=pulp.LpMaximize)var = [[pulp.LpVariable(fx{i}{j}, lowBound=0, …
2022/7/25 14:27:28 人评论 次浏览 -
log_prob (custom used in RL)
def log_prob(self, value, pre_tanh_value=None):""":param value: some value, x:param pre_tanh_value: arctanh(x):return:"""if pre_tanh_value is None:pre_tanh_value = self.atanh(value)return self.normal.log_prob(pre_tanh_val…
2022/4/27 23:12:48 人评论 次浏览 -
tensorflo实现Droppath
# def drop_path(inputs, keep_prob, is_training=True, scope=None):def drop_path(inputs, keep_prob, is_training=True):"""Drops out a whole example hiddenstate with the specified probability."""# with tf.name_scope(scope, dr…
2022/4/16 23:43:10 人评论 次浏览 -
机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门
机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门 1. 概念理解1.1 数理基础1.1.1 贝叶斯概率1.1.1.1 条件概率1.1.1.2 什么是条件概率1.1.1.3 怎样计算条件概率1.1.1.4 乘法定理1.1.1.5 一些计算题 1.1.2 全概率公式1.1.2.1 引例1.1.2.2 全概率公式 1.1.3 贝叶斯公式1.1.3.1 选择题2. 例…
2021/11/2 23:16:56 人评论 次浏览 -
机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门
机器学习 —— 朴素贝叶斯简单入门 1. 概念理解1.1 数理基础1.1.1 贝叶斯概率1.1.1.1 条件概率1.1.1.2 什么是条件概率1.1.1.3 怎样计算条件概率1.1.1.4 乘法定理1.1.1.5 一些计算题 1.1.2 全概率公式1.1.2.1 引例1.1.2.2 全概率公式 1.1.3 贝叶斯公式1.1.3.1 选择题2. 例…
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2021-09-29
from collections import defaultdictstates = ("Rainy", "Sunny") observations = ("Walk", "Shop", "Clean") start_probability = {"Rainy": 0.6, "Sunny": 0.4} transition_probability = {&q…
2021/9/29 23:40:46 人评论 次浏览 -
2021-09-29
from collections import defaultdictstates = ("Rainy", "Sunny") observations = ("Walk", "Shop", "Clean") start_probability = {"Rainy": 0.6, "Sunny": 0.4} transition_probability = {&q…
2021/9/29 23:40:46 人评论 次浏览 -
cvxpy 示例代码
import cvxpy as cp import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as pltdata = pd.read_csv(Pdata.csv, header=None, encoding=utf-8) darray = data.valuesc = darray[:-1, :-1] e = darray[:-1, -1].reshape(-1, 1) d = darray[-1, :-1].re…
2021/7/17 23:20:02 人评论 次浏览 -
cvxpy 示例代码
import cvxpy as cp import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as pltdata = pd.read_csv(Pdata.csv, header=None, encoding=utf-8) darray = data.valuesc = darray[:-1, :-1] e = darray[:-1, -1].reshape(-1, 1) d = darray[-1, :-1].re…
2021/7/17 23:20:02 人评论 次浏览 -
DropPath
DropPath 解析作者：elfin目录1、DropPath实现2、DropPath在网络中的应用Top --- BottomDropPath是将深度学习模型中的多分支结构随机”删除“ https://github.com/yueatsprograms/Stochastic_Depth 1、DropPath实现 def drop_path(x, drop_prob: float = 0., training: b…
2021/4/26 10:25:30 人评论 次浏览 -
vitrebi算法进行分词的案例
1.viterbi算法的原理 维特比算法是一种动态规划算法，比如在有向无环图中，维特比算法到达每一列都会删除不符合最短路径要求的路径，大大降低了时间复杂度。 算法的思路（和李航的统计学习方法上一样） 输入：模型\(\lambda = (A,B,\pi)\) 和观测\(O = （O_1,O_2,...,O_T…
2021/4/23 22:29:18 人评论 次浏览 -
计算机视觉一(Python)
计算机视觉一(Python)图像的基本操作和处理 1.直方图 2.直方图均衡化 3.高斯滤波 一 直方图 图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其实横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰色的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占有像素个数的百…
2021/4/11 20:28:10 人评论 次浏览
