deercho的博客

我只是应用一下说明一下，本文会详细说一下如何通过TabularCPD构造条件概率分布CPD（condition probability distribution）表格，以及各个参数的意义，如果需要完整的贝叶斯网络案例请看这个大神首先咱是这么个网络先把点点连起来，前面是箭头出来的事务，后面是箭头到达的事务，如L->Nfrom pgmpy.models import BayesianNetworkmy_model = BayesianNetwork([('L','N'),('I','N'),('S

开门见山，目前的数据关系图有ER图和MERISE图等等，一般英美用ER的多，欧洲用MERISE的多，我先简单介绍一下ER图如下，表示一个老师上N门课，一门课只能被一个老师上MERISE图如下，表示老师一个老师对应1~n门课，一门课对应1个老师那么我们应该把外键加在课程的地方，也就是ER的N处，MERISE的1处，为什么呢？我用MERISE列表举例当插入一个上课关系时（谁上什么课），我们添加外键就是在已经有一方的条件下插入这个关系。比如说，在“老师”表中插入外键，其实“谁上课”这个答案已经

FR共轭梯度法实际上是利用梯度和上一次的搜索方向来构造本次搜索方向：dk=-gk+βk-1dk-1即：用上一次的搜索方向修正最速下降法的负梯度方向，不仅避免了锯齿现象，与牛顿法相比也节约了计算量。运用共轭，线性无关的同时，也适应大条件数。共轭梯度法克服了最速下降法收敛慢，只需要利用一阶导数信息，避免了牛顿法存储和计算hesse矩阵的空间对大型线性或非线性方程组都非常有效共轭首先，什么是共轭设 d1,d2 … dm 是Rn 中任意一组非零向量，若di TG di = 0 ( i ≠ j )则

牛顿法的关键就是利用了Hesse的曲率信息，但是Hesse的计算和存储都很困难，那可否用梯度和目标函数这些信息来构造曲率近似呢？实际上就是用Bk代替牛顿法中的Hesse矩阵，Hk替牛顿法中的Hesse逆矩阵牛顿法拟牛顿法迭代公式xk+1= xk - αk(▽2f(xk))-1 ▽f(xk))xk+1 = xk - αkBk-1 . ▽f(xk)dk 搜索方向- (▽2f(xk))-1 ▽f(xk))- Bk-1 . ▽f(xk)所以就是搜索方向用 - Bk-1

问题描述：想要生成一幅扑克牌，数字为1-13，图案为0-3， 随机组合产生52张牌。拆解：生成4组1-13随机+生成13组0-3随机（就是说52个牌中数字1共4个，2共四个。。。13共四个，花色：0共13个，1共13个。。。3共13个，再组合起来）生成times组1-num的随机数列：（核心代码）int* randomEcho(int num,int times){//avoir un arr qui inclure des nombres ne sont pas pareil de 1 a n

最近在复习递归，话不多说。交换式全排列void exchange(int arr[], int a, int b) { int replace = arr[a]; arr[a] = arr[b]; arr[b]=replace;}int count=0;int arr[] = { 0 };//arr定义到方法里面似乎出来的都是地址值void full_permutation(int num,int all) {//递归实现全排列，如输入3， 输出1 2 3，1 3 2，2 1 3 ，2