【机器学习基础】13张动图快速理解马尔科夫链、PCA、贝叶斯!

在许多需要对大规模的现象做研究的工作人员手中,马尔科夫链的作用可以变得非常强大。例如,谷歌用于确定搜索结果顺序的算法,称为PageRank,就是一种马尔可夫链。主成分分析(PCA)主成分分析,是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量,转换后的这组变量叫主成分。PCA是最...

浪潮信息申请硬件系统的可靠性分析方法、设备、程序产品及存储...

由于通过分段确定的马尔科夫过程模型可确定出:第一模型组内的非核心可靠性模型所属老化过程在组内的核心可靠性模型所属老化过程的不同状态下的状态转移参数,从而实现了对统计上不独立的基本事件的分析,而且故障树分析法与仿真法的结合,可以兼顾分析精度与分析效率。

数学建模竞赛前必须熟练的三十种模型算法!

常用的评价模型:模糊综合评价法、层次分析法、聚类分析法、主成分分析评价法、灰色综合评价法、人工神经网络评价法等等。数学建模中,评价类模型是一类比较基础的数学模型之一,往往是对应生活中的一些实际问题。评价模型用于对某个系统、方案或决策进行评估。通过构建合适的指标和评价方法,评价模型能够对不同方案的优劣进...

数模竞赛要先掌握的经典模型算法|拟合|分析法|马尔科夫|神经网络|...

一个序列之间没有信息的传递,前后没联系,数据与数据之间随机性强,相互不影响;例如:今天的温度与昨天、后天没有直接联系,预测后天温度高、中、低的概率,只能得到概率。5.时间序列预测(必掌握)与马尔科夫链预测互补,至少有2个点需要信息的传递,ARMA模型,周期模型,季节模型等。6.小波分析预测(高大上)数据无规...

关于|真实世界研究常用的统计分析方法

此外,还有单一值填补方法,其优点是原理简单、易于操作,缺点是即使在随机缺失条件下也不能保证结果正确有效,且没有考虑缺失值的变异性,因此一般不建议用于主要分析。在可能有协变量缺失的观察性研究中,对不同缺失模式可考虑使用一些常规统计方法,包括完整数据分析法、多重填补法和倾向评分法。需要明确的是,三种数据缺失...

综述| 结核分枝杆菌全基因组测序数据分析方法与应用进展

4.变异检测:基于比对结果进行SNP、插入/缺失(insertion-deletion,indel)和结构变异(structurevariation,SV)等基因组变异的检测,并基于参考基因组对变异进行注释(www.e993.com)2024年11月25日。PE/PPE基因家族、其他重复基因和可移动遗传元件等区域的变异检测错误率较高,通常在后续分析中被排除。

大数据时代——未来世界的数据分析法

根据马尔科夫猜想(他让概率论重新恢复为一门学科,学过概率论的都应该感谢他),球权模型让我们能够估计:(a)在特定情况下,特定球员将要做出相应决定的概率分布,以及(b)球员做出决定之后的预球权分的值。综合起来,我们就能知道一次球权在任意时刻的预球权分值,以及生成该值的攻方配置特性。

深度好文:数据科学家必会10个统计分析方法

我们在贝叶斯分析、马尔科夫链、蒙特卡洛、层次建模、监督学习和非监督学习方面做了大量的练习。这些经历加深了我对数据挖掘的兴趣,并使我确信要在此领域进一步专注。最近我完成了StanfordLagunita的统计学习在线课程,它涵盖了我在独立学习课程中读过的《IntrotoStatisticalLearning》的全部内容。在接触了这本书...

多变量 Copula 函数在干旱风险分析中的应用进展(于忱、陈隽等)

气象干旱主要以降水量(或降水量减去蒸发量)为研究对象,是包括干旱历时、干旱烈度、干旱强度等相互联系的特征变量的水文事件。目前,国内外对于干旱事件的识别大多采用1967年由Yevjevich提出[9]的游程理论(RunTheory)。游程理论也叫轮次理论,是时间序列分析的一种方法。游程理论是指在连续出现的同类事...

统计学权威盘点过去50年最重要的统计学思想,因果推理、bootstrap...

他们认为,过去半个世纪中最重要的统计思想是:反事实因果推理,基于bootstrapping(自助抽样法)和基于模拟的推理,超参数化模型和正则化,多层模型,泛型计算算法(genericcomputationalgorithms),自适应决策分析,鲁棒推理和探索性数据分析(未按时间顺序,排序不分先后)。