实现一个简单的窗核函数。...在 n 维特征空间中，取区域 Rn 中的一个 n 维的超立方体，hN 是其棱长，其体积为 VN=hNn。...定义窗核函数如下： 这样，φ(u)就以函数值 1界定了一个以原点为中心、棱长为 1 的 n维超立方体。...,xn 是上述概率密度为 p(x)的总体中独立抽取的， N 个样本中有 k 个样本落入区域 R 的概率 Pk 服从离散随机变量的二项分布 显然以上是 p(x) 的基本估计式，与 N,...4.编程实现 4.1无参数估计MATLAB代码 function [result] = step1_mission(samples) [m, n] = size(samples); % 获取样本矩阵的维度信息
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由于稀疏性，我们更加容易找到一个超平面来实现分类。这是因为随着特征数量变得无限大，训练样本在最佳超平面的错误侧的可能性将会变得无限小。...落在单位圆之外的训练样本位于特征空间角落处，比位于特征空间中心处的样本更难进行分类。 一个有趣的问题是当我们增加特征空间的维度时，随着正方形（超立方体）的体积变化，圆形（超球体）的体积是如何变化的？...维度d很大时，超球面的体积趋于零 这表明了随着维度变得越来越大，超球体的体积趋于零，而超立方体的体积是不变的。...这种令人惊讶的反直觉发现部分解释了在分类中维度灾难的问题：在高维空间中，大部分的训练数据分布在定义为特征空间的超立方体的角落处。...就像之前提到的，特征空间角落处的样本比超球体内的样本更加难以进行正确分类。图11分别从2D、3D和可视化的8D超立方体（2^8=256个角落）的例子论证了这个结论。 ? 图11.
一般情况下我们都用Memcache作为一个分布式的key/value缓存服务器，其实Memcache也可以实一些外门邪道的功能比如作为分布式锁来用。...原理其实非常简单就是memecach_add的时候，如果添加的key已经存在那么后面的添加就会失败。设想在高并发的场景下，如果存在被竞争的资源，我们就可以利用这个小trick来对资源加锁。...知道了原理实现起来非常简单，下面是我初步实现的代码。 <?...php /** * 锁服务(用Memcache模拟锁) * Author: tomheng * gist: https://gist.github.com...all_lock_names = array(); private $expiration = 60; //one min private $max_block_time = 15; //最长的阻塞时间
，10个样本分布的空间大小为125，样本密度就变为了10/125=0.08。...这些样本很难分类，因为它们的特征值差别很大（例如，单位正方形的对角的样本）。 ? 一个有趣的问题是，当我们增加特征空间的维度时，圆（超球面）的体积相对于正方形（超立方体）的体积如何发生变化。...尺寸 d 的单位超立方体的体积总是1 ^ d = 1。尺寸 d 和半径0.5的内切超球体的体积可以计算为： ? 在高维空间中，大多数训练数据驻留在定义特征空间的超立方体的角落中。...但是在一个10000维单位超立方体（1×1×1立方体，有1万个1）中，这个概率大于99.999999％。高维超立方体中的大部分点都非常靠近边界。...但是在一个100万维的超立方体中随机抽取两点呢？那么平均距离将是大约408.25（大约1,000,000 / 6）！ 非常违反直觉：当位于相同的单位超立方体内时，两点如何分离？
由于稀疏性，我们更加容易找到一个超平面来实现分类。这是因为随着特征数量变得无限大，训练样本在最佳超平面的错误侧的可能性将会变得无限小。...使用的特征越多，数据就会变得越稀疏，从而导致分类器的分类效果就会越差。维度灾难还会造成搜索空间的数据稀疏程度分布不均。事实上，围绕原点的数据（在超立方体的中心）比在搜索空间的角落处的数据要稀疏得多。...维度d很大时，超球面的体积趋于零 这表明了随着维度变得越来越大，超球体的体积趋于零，而超立方体的体积是不变的。...这种令人惊讶的反直觉发现部分解释了在分类中维度灾难的问题：在高维空间中，大部分的训练数据分布在定义为特征空间的超立方体的角落处。...就像之前提到的，特征空间角落处的样本比超球体内的样本更加难以进行正确分类。图11分别从2D、3D和可视化的8D超立方体（28=2562^8=256个角落）的例子论证了这个结论。 ?
由于稀疏性，我们更加容易找到一个超平面来实现分类。这是因为随着特征数量变得无限大，训练样本在最佳超平面的错误侧的可能性将会变得无限小。...使用的特征越多，数据就会变得越稀疏，从而导致分类器的分类效果就会越差。维度灾难还会造成搜索空间的数据稀疏程度分布不均。事实上，围绕原点的数据（在超立方体的中心）比在搜索空间的角落处的数据要稀疏得多。...维度d很大时，超球面的体积趋于零 这表明了随着维度变得越来越大，超球体的体积趋于零，而超立方体的体积是不变的。...这种令人惊讶的反直觉发现部分解释了在分类中维度灾难的问题：在高维空间中，大部分的训练数据分布在定义为特征空间的超立方体的角落处。...就像之前提到的，特征空间角落处的样本比超球体内的样本更加难以进行正确分类。图11分别从2D、3D和可视化的8D超立方体（2^8=256个角落）的例子论证了这个结论。 ? 图11.
维度的诅咒的另一个效果是，这种稀疏性在搜索空间上不是均匀分布的。事实上，围绕原点（在超立方体的中心）的数据比搜索空间的角落中的数据稀疏得多。这可以理解如下： 设想一个表示2D特征空间的单位正方形。...一个有趣的问题是，当我们增加特征空间的维度时，圆（超球面）的体积相对于正方形（超立方体）的体积如何变化。维度d的单位超立方体的体积总是1 ^ d = 1。...这表明超球面的体积趋向于零，因为维度趋于无穷大，而周围超立方体的体积保持恒定。...如前所述，特征空间的角落中的实例比围绕超球面的质心的实例更难以分类。这由图11示出，其示出了2D单位正方形，3D单位立方体以及具有2 ^ 8 = 256个角的8D超立方体的创造性可视化： ?...这表明超球体的体积作为维度时趋于零。对于8维超立方体，约98％的数据集中在其256个角。
事实上，若存在这样的超平面，那么它大概应具有这样的性质： 最近重构性 : 样本点到这个超平面的距离都足够近； 最大可分性：样本点在这个超平面上的投影能尽可能分开。...图10-4给出了样本在3维空间的分布情况，其中图(2)是图(1)旋转调整后的结果。...可以想象，用s2投影的结果将如图10-5的(2)所示。 ? 图10-4 样本在3维正交空间的分布 ?...在matlab中实现如下： [U, S, V] = svd(Sigma); (svd即为matlab中奇异值分解的内置函数) 取最大的k个特征值所对应的特征向量 在matlab具体实现时，Ureduce...（ 为k*1的向量） 下面总结在matlab中实现PCA的全部算法（假设数据已被中心化） Sigma = (1/m) * X' * X; % compute the covariance matrix
，高效可靠的Registry是确保容器应用运行的基础。...本文通过详细的步骤，来说明如何在分布式存储Virtual SAN (VSAN)中创建数据卷，并以开源企业级Harbor Registry为例，把镜像和数据库数据持久化到数据卷中，从而达到更好的数据保护和高可用性...下载地址： https://github.com/vmware/harbor 原理详解 本文所描述的架构如下图，包含3个ESXi节点组成的VSAN分布式存储集群，以及Harbor Registry运行的一台虚拟机...在此版本中，似乎还有一些bug，例如这三个VMDK的存储策略显示为‘None’,但是可看出Hard Disk3的组件在Virtual SAN中是以SW=2的形式被创建的，另外两个卷在创建的时候是使用了默认的存储策略...当vSphere HA在其它主机上重启Harbor虚拟机以后，Harbor中的所有容器重新启动，但是所连接的外部卷不变，如图所示： 小结 本文介绍了用分布式存储VSAN来实现Harbor Registry
p=26277 极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据...) hill统计量在这里 > abline(h=alpha) POT超阈值模型和极值理论EVT分析 01 02 03 04 我们现在可以生成数千个随机样本，并查看这些估计器（对于某些特定的k）...点击标题查阅往期内容 极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析 R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析 R语言极值推断：广义帕累托分布...GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计、Delta法 R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析 R语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析 R语言POT超阈值模型和极值理论...R语言非参数方法：使用核回归平滑估计和K-NN(K近邻算法)分类预测心脏病数据 matlab实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计 R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法
前 言 谈到分布式应用那必然离不开分布式锁?的问题，分布式锁在分布式应用中应用广泛，本文就讲讲基于redis实现的分布式锁的一些问题。...在将应用拆分为分布式应用之前的单机系统中，对一些并发场景读取公共资源时如扣库存，卖车票之类的需求可以简单的使用同步或者是加锁就可以实现，但是应用分布式了之后系统由以前的单进程多线程的程序变为了多进程多线程...如果在分布式场景中，实现不同客户端的线程对代码和资源的同步访问，保证在多线程下处理共享数据的安全性，就需要用到分布式锁技术，我就来写写基于Redis的一些坑?。...由于修改和保存不是原子操作，在并发场景下，部分对数据的操作可能会丢失，本地锁无法在多个服务器之间生效，这时候保证数据的一致性就需要分布式锁来实现。...小 结 Redis是个高性能的中间件，但是如果用在分布式锁上实现依然存在问题，我在一些网络文章看到很多人大部分都是用redis来解决分布式锁问题，希望这篇文章能帮助到你，记得点个关注！！
然后研究者保留了该数据集中得分最高的25%；这些图形将作为训练集。 从图1右侧的直方图中可以看到训练集的分数分布。 训练集中的每个图都可以用其邻接矩阵来表示，该矩阵有n²=20²=400个条目。...长期未解决的猜想：d-维超立方体直径为d的生成子图 超立方体（Hypercube）是一种常见的网络拓扑结构，其结构为一个具有高对称性的n维立方体，每个顶点与其他所有顶点都直接相连。...在超立方体中，直径是一个重要的概念，它表示从任意一个顶点到另一个顶点所需的最大步数。...对于并行计算网络，如大规模并行计算机中的处理器网络，超立方体的直径是描述其通信效率的关键参数，因为它直接影响到网络中的通信速度和延迟。...因此，研究超立方体的直径以及如何通过改变其结构来优化直径成为了一个重要的研究方向。 在论文中提到的长期未解决的问题是：在不增加其直径的情况下，可以从d-维超立方体中删除的最大边数是多少？
使用 copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的 copula 来提供变量之间的相关结构来构建多变量分布。双变量分布以及更高维度的分布都是可能的。...当 u 包含通过边缘累积分布函数的参数估计转换为单位超立方体的数据时，这称为边缘_推断函数 (IFM)_ 方法。...输入参数 Copula 值矩阵 Copula 值，指定为范围 (0,1) 内的标量值矩阵。如果 u 是 n × p 矩阵，则其值表示 p_维单位超立方体 中的_n_个点 。...如果指定 'ApproximateML'，则 通过最大化一个近似于自由度参数的剖面对数似然的目标函数来copulafit 拟合大样本的 t copula ....rnd('t',Rho,nu,1000); scatrhst(u1,v1) 将随机样本变换回数据的原始量纲。
，分别计算这n个特征各自的方差，用其中方差最大的第k维特征nk来作为根结点，接着针对这个特征，我们选择特征nk的中位数nkm对应的样本点作为划分点，即对所有在nk这个特征上取值小于nkm的样本，将其划入左子树...，形成矩形结构导致的，因为他们都有突出去的棱角，容易与圆相交； 为了优化这一情况，球树诞生了，这种结构可以大幅度优化上面所说的问题； 球树的算法有如下几个步骤： 1.建立球树 球树得名于它利用超球体而不是超立方体来分割空间...： Step1：先构建一个超球体，这个超球体是能够包含所有样本点的最小超球体； Step2：根据确定的超球体球心，先选择超球体中距离球心最远的那个点，再选择超球体中距离球心次远的那个点，用类似...）； Step3：重复上面的步骤，对子超球体进一步细分，最终得到分割出每一个训练样本的超球体的集合； KD树和球树思想类似，区别在于球树的划分空间为超球体，KD树得到的是超立方体，因为在半径等于边长的情况下...： n_neighbors：int型，控制近邻数k，默认是5 weights：控制KNN算法中对不同数据分布情况的不同策略，'uniform'代表所有数据都是均匀分布在样本空间中的，这时所有近邻权重相等
什么是copulaCopula 在拉丁语中的意思是“链接”，copula 是将多元分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘或简称为边缘。Copulas 是用于建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。...因此，最终数据与第一步中的多元正态数据具有相同的秩相关性。首先我们可以生成均匀分布的随机变量下面，我们想要转化这些样本使他们变成正态分布。...首先从二元正态分布中生成样本：通过给 x1和x2的累积分布函数进行采样，我们可以将其转化成均匀分布。...R.请注意，在上面的例子中，我们采用相反的方式从该分布创建样本。...模型和金融时间序列案例R语言基于copula的贝叶斯分层混合模型的诊断准确性研究R语言COPULA和金融时间序列案例matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析matlab使用Copula
2D数据的Frank、Clayton和Gumbel copula测试第一个样本（x）是从一个β分布中产生的，（y）是从一个对数正态中产生的。β分布的支持度是有限的，而对数正态的右侧支持度是无穷大的。...但是可以自己实现。选择将一些参数拟合到一个scipy分布上，然后在一些样本上使用该函数的CDF方法，或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。...----点击标题查阅相关内容R语言实现 COPULA 算法建模相依性案例分析左右滑动查看更多01020304因此，你必须自己写代码来为archimedean获取参数，将变量转化为统一的边缘分布，并对copula...=sz)#通过对样本中的数值应用CDF来实现边缘分布U=beta.cdf(X,a,b)V=lognorm.cdf(Y,sc)#画出它们直观地检查独立性plt.scatter(U,V,marker='o'...1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较matlab估计arma garch 条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析
本博客比较了GARCH模型（描述波动率聚类），ARFIMA模型（ 长记忆），HAR-RV模型（基于高频数据 ），以及来自SSE 50指数和CME利率期货的样本。...----点击标题查阅往期内容PYTHON用GARCH、离散随机波动率模型DSV模拟估计股票收益时间序列与蒙特卡洛可视化极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR：多元化投资组合预测风险测度分析...1,1），MA以及历史模拟法的VaR比较matlab估计arma garch 条件均值和方差模型R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析R语言极值推断：广义帕累托分布GPD使用极大似然估计、轮廓似然估计...、Delta法R语言极值理论EVT：基于GPD模型的火灾损失分布分析R语言有极值（EVT）依赖结构的马尔可夫链(MC)对洪水极值分析R语言POT超阈值模型和极值理论EVT分析R语言混合正态分布极大似然估计和...实现MCMC的马尔可夫转换ARMA - GARCH模型估计R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法
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