我需要编写一个最大似然估计器来估计一些玩具数据的均值和方差。我有一个包含100个样本的向量，使用numpy.random.randn(100)创建。数据应具有零均值和单位方差高斯分布。我查看了维基百科和一些额外的资源，但我有点困惑，因为我没有统计背景。是否有最大似然估计器的伪代码？我得到了MLE的直觉，但我不知道从哪里开始编码。Wiki说采用对数似然的argmax。我的理解是:我需要通过使用不同的参数来计算对数似然，然后我将采用给出最大概率的参数。我没有得到的是:我首先在哪里可以找到参数？如果我随机尝试不同的均值和方差以获得高概率，我应该什么时候停止尝试？
我正在尝试翻译差距统计和预测强度的R实现http://edchedch.wordpress.com/2011/03/19/counting-clusters/进入python脚本，用于估计具有3个集群的iris数据中的集群数量。我没有得到3个集群，而是在几乎没有估计的3个(实际集群数量)的不同运行中得到不同的结果。Graph显示估计数字为10而不是3。我错过了什么吗？谁能帮我定位问题？importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansdefdispersion(da
我想对下面显示的信号执行自相关。两个连续点之间的时间为2.5ms(或重复率为400Hz)。这是我想使用的估计自增相关的方程(取自http://en.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation，估计部分):在python中查找我的数据的估计自相关的最简单方法是什么？我可以使用类似于numpy.correlate的东西吗？或者我应该只计算均值和方差？编辑:在unutbu的帮助下，我写过:fromnumpyimport*importnumpyasNimportpylabasPfn='data.txt'x=loadtxt(fn,unpack=True,usecols=
我希望能够估计两个(纬度、经度)点之间的距离。我想低于，因为这将用于A*图形搜索，并且我希望它快速。这些点之间的距离最多为800公里。 最佳答案 HaversineFormulainPython(BearingandDistancebetweentwoGPSpoints)的答案提供可以回答您的问题的Python实现。使用下面的实现，我在一台旧笔记本电脑上在不到1秒的时间内执行了100,000次迭代。我认为就您的目的而言，这应该足够了。但是，您应该在优化性能之前分析任何内容。frommathimportradians,cos,sin,
写在前面均方误差，偏置和方差都是统计学中非常重要的概念。均方误差MSE对于机器学习来说，MSE一般是计算两个东西的MSE，一个是参数估计的MSE，一个是模型预测的MSE。我主要关注的是参数估计的MSE。定义参数估计的MSE定义为MSE=Eθ[(θ^−θ)2]MSE=E_\theta[(\hat{\theta}-\theta)^2]MSE=Eθ[(θ^−θ)2]，其中θ\thetaθ表示真值，θ^\hat{\theta}θ^表示预测值，EθE_\thetaEθ并不是表示在θ\thetaθ的分布上求期望，而是关于似然函数的期望，即Eθ[(θ^−θ)2]=∫x(θ^−θ)2f(x;θ)dxE_\
例如，我有一个已知sizeof(A)和sizeof(B)的std::map，而map里面有N个条目。你如何估计它的内存使用量？我会说是这样的(sizeof(A)+sizeof(B))*N*factor但因素是什么？可能有不同的公式？也许要求上限更容易？ 最佳答案 估计会更接近(sizeof(A)+sizeof(B)+ELEMENT_OVERHEAD)*N+CONTAINER_OVERHEAD您添加的每个元素都有一个开销，并且还有一个固定的开销用于维护用于存储map的数据结构的数据结构。这通常是二叉树，例如Red-BlackTree.
我正在尝试通过实时截止日期来提高线程应用程序的性能。它在WindowsMobile上运行并用C/C++编写。我怀疑高频率的线程切换可能会导致有形的开销，但无法证明或反驳它。众所周知，缺乏证据并不是相反的证据:)。因此我的问题是双重的:如果存在，我在哪里可以找到切换线程上下文成本的任何实际测量值？在不花时间编写测试应用程序的情况下，有哪些方法可以估算现有应用程序中的线程切换开销？有谁知道找出给定线程的上下文切换次数(开/关)的方法吗？ 最佳答案 我怀疑您是否可以在任何现有平台的网络上找到此开销。存在太多不同的平台。开销取决于两个因素:
开源地址:https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5/tree/yolo-pose导读：前不久看到一则新闻，YOLO之父JosephRedmon离开CV界，原因是受不了道德的谴责，该技术已被用在军事和隐私问题上。最近，YOLO又火了，YOLOv7在速度和精度的平衡上达到了最佳水平。而基于YOLOv5的YOLOPose也在人体姿态估计领域取得了端到端领先的性能。本篇记录复现YOLOPose的过程，与代码解读。目录一、设置1.1克隆仓库，安装依赖库，检查Pytorch和GPU二、推理与训练2.1下载训练好的YOLO和YOLOPose模型2.2
简述极大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）也称最大似然估计。是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。最大后验概率估计（Maximumaposterioriestimation,简称MAP）。在贝叶斯统计学中，“最大后验概率估计”是后验概率分布的众数。利用最大后验
简述极大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）也称最大似然估计。是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值。最大后验概率估计（Maximumaposterioriestimation,简称MAP）。在贝叶斯统计学中，“最大后验概率估计”是后验概率分布的众数。利用最大后验
