XUE FENG!的博客

多元线性回归模型是在实际应用中广泛使用的统计方法，特别适用于预测一个连续的目标变量与多个自变量之间的关系。

机器学习可以分成三大类别，监督学习、非监督学习、强化学习。三大类别背后的数学原理不同。监督学习使用了数学分析中的函数逼近方法和概率统计中的极大似然方法；非监督学习使用聚类和EM算法；强化学习使用马尔可夫决策过程的想法。

Cursor 这是一款与OpenAI合作并且基于GPT3的新一代辅助编程神器。不用科学上网，它能帮助我们生成代码。

抛一枚有均匀正反面的硬币，和掷一个均匀六面的骰子，哪一种试验的不确定性更强一点呢？粗略地看，我们感觉抛硬币这个试验的不确定性会更少一点，因为硬币毕竟仅有2个结果，而骰子有6个结果，但是对于这样一个直觉的事实，我们怎么进行量化从而在数字层面上反映两个随机变量的不确定性的大小关系呢？Shannon提出了熵的概念，解决了以上这个问题。对于上述离散型随机事件，可以用离散熵定义其不确定性：熵是一个随机变量不确定性的度量，对于一个离散型随机变量X∼pxX∼pxHX−∑x∈χpx。

主动学习是机器学习的一个子领域，在统计学领域也叫查询学习或最优实验设计，旨在以尽可能少的标注样本达到目标性能。

如何在MATLAB上使用GUP加速跑代码

介绍了一种新的基于自适应网格精细的贝叶斯相位估计技术。该方法使用网格细化和单元合并策略自动选择精确相位估计所需的粒子数，使得每一步所需的粒子总数最小。

近似后验分布的最简单的数值方法是将所有计算基于在规则网格上评估的（不一定是归一化的）密度值阵列。分布上的积分近似为简单的和，计算其他标准导出量相当简单。

在写论文的时候，我们直接用MATLAB绘制的图像和大佬的比起来总是差很远，现在我们来看如何美化科研论文的图片。

跟着例子来学习遗传算法，比如计算 y=x.*sin(3*pi.*x);的最优值

语法persistent var1 ... varN说明persistent 将变量var1.....varN 声明为持久变量。持久变量是声明它们的函数的局部变量；但其值保留在对该函数的各次调用所使用的内存中，Matlab命令行和其它函数中的代码不能更改持久变量。当 MATLAB 首次遇到特定 persistent 语句时，它将持久变量初始化为空矩阵 ([])。在您清除或修改内存中的函数时，MATLAB 会清除持久变量。示例函数调用计数在当前工作文件夹中创建函数 myFun。每次调

这里简单的说一下，gather 就是执行排队的运算后，将tall数组收集到内存中。语法Y = gather(X)[Y1,Y2,Y3,...] = gather(X1,X2,X3,...)说明Y=gather(X)对尚未计算，但需要计算的tall数组x执行所有必须的排队运算，然后将Y收集到内存中。如果gather的计算结果太大，可能导致 MATLAB®内存不足。如果您不确定结果是否能够完全放入内存，请使用gather(head(X))或gather(tail(X))执行...

1. 参数辨识技术，是一种将理论模型与试验数据结合起来用于预测的技术。参数辨识根据实验数据和建立的模型来确定一组模型的参数，使得由模型计算得到的数值结果能最好地拟合测试数据（可以看做是一种曲线拟合问题）从而可以对未知过程进行预测，提供一定的理论指导。2.在具体研究中，首先建立一个粗略的模型，用这个模型对试验测量结果进行预测当计算得到的数值结果与测试值之间的误差较大时，就认为该数学模型与实际的过程不符或者差距较大，进而修改模型，重新选择修改。当预测结果与实测结果相符合，认为此模型具有较高的可信度。.