bnlearn，爬山算法:如何按得分顺序获得替代结构？ - 腾讯云开发者社区

让我演示一下如何计算幸存和女性之间的关联性。首先，安装 bnlearn 库，并仅加载泰坦尼克号数据集。问：女性幸存的概率是多少？零假设：幸存与性别之间没有关系。...Chow-Liu 算法是一种特定类型的基于树的方法。Chow-Liu 算法找到最大似然树结构，其中每个节点最多只有一个父节点。通过限制为树结构，可以限制复杂性。...实践：基于bnlearn 库下面介绍Python中的学习贝叶斯网络图形结构的库——bnlearn。 bnlearn能解决一些挑战，如：结构学习：给定数据：估计捕捉变量之间依赖关系的 DAG。...如果有更多的节点，就需要使用具有评分函数和搜索算法的替代方法。尽管如此，要处理具有数百甚至数千个变量的问题，需要使用基于树或基于约束的方法，并使用变量的黑名单/白名单。...这种方法首先确定顺序，然后找到该顺序的最佳 BN 结构。这意味着在可能的排序搜索空间上进行工作，这比网络结构空间小得多。

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贝叶斯网络的因果关系检测(Python)

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R语言︱贝叶斯网络语言实现及与朴素贝叶斯区别（笔记）

贝叶斯网络中连线是如何产生的？本内容来源于CDA DSC，L2-R课程，第11讲。 ? 贝叶斯网络，不再表示因果关系，而是变量之间的相关依赖关系。...R语言中可以使用bnlearn包来对贝叶斯网络进行建模。但要注意的是，bnlearn包不能处理混合数据，所以先将连续数据进行离散化（因子型），再进行建模训练。...1、bnlearn包介绍网上有一个bnlearn包的教程，但是有点乱，笔者看了之后就是一头雾水。所以整理了一下： ?...该包包含贝叶斯网络的结构学习、参数学习和推理三个方面的功能，其中结构学习包含基于约束的算法、基于得分的算法和混合算法，参数学习包括最大似然估计和贝叶斯估计两种方法。...) # 数据离散化 data2 <- discretize(data[-9],method='quantile') data2$class <- data[,9] # 使用爬山算法进行结构学习 bayesnet

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在没有数据的情况下使用贝叶斯定理设计知识驱动模型

在下一节中，我将用例演示如何用专家知识准确地填充CPT。但首先我们介绍下在将专家的知识转化为概率方面存在挑战。...bnlearn 库关于本文中我们使用bnlearn库。bnlearn 库旨在解决下面的问题：结构学习：给定数据：估计一个捕获变量之间依赖关系的 DAG。...如果您想使用这样一个过程来设计一个知识驱动的模型，那么了解人们(专家)如何得到概率估计是很重要的。...在文献中，人们在对不确定事件进行推理时，很少遵循概率原则，而是用有限的启发式[6,7]，如代表性、可得性，来替代概率定律。这可能导致系统性错误，并在一定程度上导致错误的模型。...如果您有想要建模的系统的数据，还可以使用结构学习[3]来学习结构(DAG)和/或其参数(cpt)。我们能把专家知识运用到模型中去吗?

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朴素贝叶斯模型(NBM)详解与在Matlab和Python里的具体应用

BNT中提供了较为丰富的结构学习函数，都有： 1.学习树扩展贝叶斯网络结构的TANC算法. 2.数据完整条件下学习一般贝叶斯网络结构学习算法数据完整条件下贝叶斯结构算法算法名称...调用函数 K2算法 learn_struct_k2() 贪婪搜索GS（greedy search）算法 earn_struct_gs() 爬山HC（hill climbing）算法 learn_struct_hc...K2算法 K2算法(Cooper and Herskovits, 1992)是一种按如下方式工作的贪婪搜索算法。每一个起始点没有父节点。然后增加结果结构打分最高时的父节点。...当我们使用固定的顺序时，我们不需要做循环检查，也不需要为每个节点单独选择父节点。...爬山算法从状态空间中的一个指定点开始，考虑所有最接近的邻节点，然后移向得分最高的相邻节点。

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自适应软件缓存管理

最终目标是通过自动调节参数来获得最佳性能(而无需人工介入)。我们针对该问题研究了两种方案：爬山解决方案和基于指示器的解决方案。在爬山解决方案中，通过不断配置系统来获得最佳配置。...在一段时间后，使用最近获得的命中率与上一次的命中率进比较。如果命中率获得了显著提升，则在相同方向上继续调参，否则在相反方向上调参，以此往复。爬山方案最大的优势是可以在不引入任何元数据的情况下实现。...我们讨论了熟知的爬山算法[26]，以及新的、基于指示器的自适应框架的适应性。...图4展示了爬山算法。 ? 图4. 爬山算法。在监控阶段，比较当前的命中率和先前获得的命中率，如果当前命中率提升，则在相同的方向上更新配置。...5.1 自适应配置下面我们描述爬山和指示器技术中需要考虑到的不同配置。爬山。爬山算法会在访问量达到10倍的缓存大小时进行一次自适应步骤。

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手机拍出单反照片，苏黎世理工单个深度卷积模型取代ISP

在这篇论文中，研究者提出了一个名为 PyNET 的新算法，只需要一个卷积神经网络就可以学习到整个 ISP 的 pipeline。 ?...模型是一个倒金字塔结构，从五个不同的尺度处理图像。这一架构使用不同尺寸的卷积滤波器来并行处理特征（从 3x3 到 9x9），而输出的则是对应的卷积层。...低层级的输出用转置卷积层进行上采样，然后和高层级的特征图堆栈，接着按顺序在以下卷积层中被处理。在每个卷积计算后，模型使用 Leaky ReLU 激活函数，除了输出层。...模型从最底层开始按顺序训练。当底层预训练后，在下一个层级也会采用同样的步骤，直到结束。由于每个更高层都会从模型的低层获得更高质量的信息，实际上它是在学习重建丢失的低层细节，并改进结果。...本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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深入分析Redis特点及应用场景Redis的特点：Redis的优势：Redis与其他key-value存储有什么不同？Redis应用场景2. 删除与过滤3. 排行榜相关

这令人沮丧，因为项目本来就是按这个顺序被创建的，但要输出这个顺序却不得不进行排序操作。类似的问题就可以用Redis来解决。比如说，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。...模式是这样的，每次获得新得分时，我们用这样的代码： ZADD leaderboard 你可能用userID来取代username，这取决于你是怎么设计的。...下面是我们的模式，当然算法由你决定。模式是这样的，开始时先观察那些可能是最新的项目，例如首页上的1000条新闻都是候选者，因此我们先忽视掉其他的，这实现起来很简单。...有一项后台任务获取这个列表，并且持续的计算这1000条新闻中每条新闻的最终得分。计算结果由ZADD命令按照新的顺序填充生成列表，老新闻则被清除。这里的关键思路是排序工作是由后台任务来完成的。 5....Redis能够替代memcached，让你的缓存从只能存储数据变得能够更新数据，因此你不再需要每次都重新生成数据了。

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值得收藏！Redis五大数据类型应用场景（二）

作者：数据轩原文请搓底部“阅读原文” 导语 Redis开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作...这令人沮丧，因为项目本来就是按这个顺序被创建的，但要输出这个顺序却不得不进行排序操作。类似的问题就可以用Redis来解决。比如说，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。...2zadd login:login_times 2 3 //当用户登录时，对该用户的登录次数自增 1ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid) //那么如何获得登录次数最多的用户呢...模式是这样的，每次获得新得分时，我们用这样的代码： ZADD leaderboard 你可能用userID来取代username，这取决于你是怎么设计的。...（+inf在Redis中表示正无穷大，15前面的括号表示>15而非>=15）查找的结果是A_end，由于所有值是按顺序排列的，所以可以判定15是在A_start到A_end区间上，也就是说15是在A这个范围里

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科学与艺术的融合：遗传算法绘制蒙娜丽莎

本文就来详细的介绍遗传算法的基本内容，以及如何使用遗传算法绘制“蒙娜丽莎”等让你心仪的图片。...遗传算法在求解优化问题时，都是将实际问题的求解空间按一定的编码方式表现出来，即对解空间中的各个解进行编码。所谓解的编码就是把各个解用一定数目的字符串（如“0”和“1”）表示。...但遗传算法采用的是不是确定性规则，而是强调利用概率转换规则来引导搜索过程。 1.2.2 遗传算法与爬山法的比较爬山法是直接法、梯度法和Hessian法的通称。...爬山法首先在最优解可能存在的地方选择一个初始点，然后通过分析目标函数的特性，由初始点移到一个新的点，然后再继续这个过程。爬山法的搜索过程是确定的，容易产生局部最优解；而遗传算法是随机的。...其操作过程与一点交叉和两点交叉相类似；均匀交叉也称一致交叉，其具体运算是通过随机生成一个屏蔽字来决定子代个体如何从父代个体获得基因。这个屏蔽字的长度要与个体基因串长度相同，且均由0，1生成。

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算法标签

数据结构数组 Array 栈 Stack 队列 Queue 优先队列（Priority Queue, heap）链表 LinkedList(single/double) Tree/ Binary...Tree Binary Search Tree HashTable Disjoint Set Trie BloomFliter LRU Cache 算法分类线性结构莫队 (Mo’s Algorithm...排序冒泡排序选择排序桶排插入排序归并快速排序,快排堆排序希尔排序外部排序查找二分答案顺序查找二分查找二分图最大匹配匈牙利算法一般图的最大匹配 Konig定理...带权二分图匹配稳定婚姻系统搜索广度优先搜索, BFS 深度优先搜索, DFS 剪枝记忆化搜索启发式搜索启发式迭代加深, IDA* Dancing Links 爬山法模拟退火遗传 A...高精博弈论 Nim游戏博弈树 Shannon开关游戏倍增离散化哈希,Hash ELFhash SDBM BKDR 随机贪心, 随机化快速傅立叶变换,DFT,FFT 位运算,按位骗分 NP

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Lucene基本知识入门

问题2：如何确定一个字段是否需要创建索引？如果要根据这个字段进行搜索，那么这个字段就必须创建索引。问题3：如何确定一个字段是否需要分词？...，可以把文档中的数据按照算法分词。...比如字典，字典的拼音表和部首检字表就相当于字典的索引，对每一个字的解释是非结构化的，如果字典没有音节表和部首检字表，在茫茫辞海中找一个字只能顺序扫描。...然而字的某些信息可以提取出来进行结构化处理，比如读音，就比较结构化，分声母和韵母，分别只有几种可以一一列举，于是将读音拿出来按一定的顺序排列，每一项读音都指向此字的详细解释的页数。...我们搜索时按结构化的拼音搜到读音，然后按其指向的页数，便可找到我们的非结构化数据——也即对字的解释。

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BRAIN：离散结构网络是帕金森病人冲动和赌博失范的神经底物

被试按了开始按钮后，可以按停止按钮来控制第一个、第二个和第三个窗口滚动的图形停下里，如果停下来后三个窗口图形一样，则获胜，不一样，则失败。...获得了结构T1加权MPRAGE(1-mm3分辨率)图像。...利用概率流线算法（图1D）重建纤维束，在每个路径点对纤维密度采样，跟踪种子和目标区域之间最可能的纤维传播。...使用神经精神病学测量得分的路径分析的顺序按照PCA分析中得出的因子的顺序，首先是问卷测量得分，然后是有主试执行的测试工具获得的得分。...首先来看Barratt 冲动行为量表，作者首先评估了自我报告的冲动变化（即BIS）如何与我们大脑网络的结构连接相关。奖励评估网络的连接性以及它与LEDD的相互作用是这一因素变化的最佳解释。

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一文打尽目标检测NMS | 精度提升篇

Traditional NMS算法是最为经典的版本，伪代码如下： ?...image.png 缺点：仍然是顺序处理的模式，运算效率比Traditional NMS更低。对双阶段算法友好，而在一些单阶段算法上可能失效。...如果存在定位与得分不一致的情况，则可能导致定位好而得分低的框比定位差得分高的框惩罚更多(遮挡情况下)。评判标准是IoU，即只考虑两个框的重叠面积，这对描述box重叠关系或许不够全面。...基于该观点，研究者使用所提出的DIoU替代IoU作为NMS的评判准则，公式如下： ? DIoU的定义为 ? DIoU=IoU-d²/c² image.png ?...得分惩罚法会改变box的得分，打破了模型校准机制。运算效率的低下可能会限制它们的实时应用性。

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Redis sorted sets

此外，有序集合中的元素是按顺序获取的（因此它们不是在请求时有序的，有序是表示有序集合的数据结构的一种特性）。...使用有序集合，按出生年份返回黑客列表是很简单的，因为它们已经是有序的。实现说明：有序集合通过包含跳跃表和哈希表的双端口数据结构实现，因此每次添加元素时，Redis执行一次O(log(N))操作。...由于有序集的排序规则，它们已经按字典顺序排列。...由于大端序的数字在字典顺序（原始字节顺序）下也是按数值顺序排列的，你可以在128位空间中请求范围，并获取元素的值，丢弃前缀。...替代方案 Redis有序集有时用于索引其他Redis数据结构。如果需要对数据进行索引和查询，请考虑使用JSON数据类型以及搜索和查询[4]功能。

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机器学习排序

第二代技术，利用互联网的超文本结构，有效地计算网页的相关度与重要度，代表的算法有 PageRank 等。...对于搜索引擎来说，尽管无法靠人工来标注大量训练数据，但是用户点击记录是可以当做机器学习方法训练数据的一个替代品，比如用户发出一个查询，搜索引擎返回搜索结果，用户会点击其中某些网页,可以假设用户点击的网页是和用户查询更加相关的页面...对于某个新的查询Q和文档D，系统首先获得其文档D对应的3个特 I特征值，之后利用学习到的参数组合计算两者得分，当得分大于设定的闽值，即可判断文档是相关文档，否则判断为不相关文档。 4....单文档方法完全从单个文档的分类得分角度计算，没有考虑文档之间的顺序关系。文档对方法则将重点转向量对文档顺序关系是否合理进行判断。...图3展示了一个训练实例：査询Q1对应的搜索结果列表如何转换为文档对的形式，因为从人工标注的相关性得分可以看出，D0C2得分最高，D0C3次之，D0C1得分最低，于是我们可以按照得分大小顺序关系得到3个如图

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redis应用场景

毫无疑问，Redis开创了一种新的数据存储思路，使用Redis，我们不用在面对功能单调的数据库时，把精力放在如何把大象放进冰箱这样的问题上，而是利用Redis灵活多变的数据结构和数据操作，为不同的大象构建不同的冰箱...这令人沮丧，因为项目本来就是按这个顺序被创建的，但要输出这个顺序却不得不进行排序操作。类似的问题就可以用Redis来解决。比如说，我们的一个Web应用想要列出用户贴出的最新20条评论。...2 zadd login:login_times 2 3 //当用户登录时，对该用户的登录次数自增1 ret = r.zincrby("login:login_times", 1, uid) //那么如何获得登录次数最多的用户呢...有一项后台任务获取这个列表，并且持续的计算这1000条新闻中每条新闻的最终得分。计算结果由ZADD命令按照新的顺序填充生成列表，老新闻则被清除。这里的关键思路是排序工作是由后台任务来完成的。...（+inf在Redis中表示正无穷大，15前面的括号表示>15而非>=15）查找的结果是A_end，由于所有值是按顺序排列的，所以可以判定15是在A_start到A_end区间上，也就是说15是在A这个范围里

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论文笔记系列-Simple And Efficient Architecture Search For Neural Networks

摘要本文提出了一种新方法，可以基于简单的爬山过程自动搜索性能良好的CNN架构，该算法运算符应用网络态射，然后通过余弦退火进行短期优化运行。...因此，依赖于可微分或者独立参数的算法是不可行的。由于上述原因也就使得进化算法和增强算法得到广泛应用，但是这些方法要么消耗巨大，要么无法获得优异的表现。...Baker et al. (2016)通过训练一个RL Agent来按顺序选择层类型(卷积，池化，全连接)和它们的参数。...Zoph & Le (2017)使用递归神经网络控制器来按顺序生成用于表示网络架构的字符串。上述两个方法都是从头训练所生成的网络，并且耗时较长。...NASH的算法步骤如下： ?

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Bayesian Personalized Ranking 算法解析及Python实现

1.2.2 基于机器学习的排序技术对于搜索引擎来说，尽管无法靠人工来标注大量训练数据，但是用户点击记录是可以当做机器学习方法训练数据的一个替代品，比如用户发出一个查询，搜索引擎返回搜索结果，用户会点击其中某些网页...Score（Q， D）＝a×CS＋b×PM＋c×PR＋d 对于某个新的查询Q和文档D，系统首先获得其文档D对应的3个特征的特征值，之后利用学习到的参数组合计算两者得分，当得分大于设定的阈值，即可判断文档是相关文档...单文档方法（PointWise Approach）完全从单个文档的分类得分角度计算，没有考虑文档之间的顺序关系。...对于一个新的用户查询，函数F对每一个文档打分，之后按照得分顺序由高到低排序，就是对应的搜索结果。...如何判断 h 和 f 与虚拟的最优评分函数 g 更接近？一般可以用两个分布概率之间的距离远近来度量这种相似性，比如 KL散度等。 ? 5.

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机器学习中的数学，这是一份新鲜出炉的热门草稿

对成功的机器学习算法的背后机制感兴趣的从业者需要学习如下必备知识：编程知识和数据分析工具；大规模计算和相关框架；数学和统计学知识，以及机器学习如何在其上构建。...利用支持向量机进行分类我们可以用以下两种策略来理解机器学习中的数学：按从基础到高级的顺序构建概念。这通常是偏技术性领域（如数学）的首选方法。...为了把爬山法（hill-climbing）应用于训练机器学习模型，我们需要形式化梯度的概念，它会告诉我们寻找解的方向。搜索方向这个想法是通过微积分来形式化的，我们在第 5 章介绍了这一点。...我们解释了如何将本书第一部分介绍的数学概念应用于机器学习算法的设计中。 ? 表 1.1：机器学习的四大支柱。 ? 图 2.2：该思维导图展示了本章介绍的概念及其与其他章节的关联。...本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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使用Python检测贝叶斯网络的因果关系检测

贝叶斯网络的因果关系检测(Python)

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