posted @ 2013-01-18 00:28 rongyilin 阅读(160) 评论(0) 推荐(0) 编辑 2013年1月4日 Gibbs Sampler (Python recipe) 摘要: http://code.activestate.com/recipes/413086-gibbs-sampler/The gibbs sampler is an iterative conditional sampler from multidimensional probability density functions (PDFs)...
Python 每天定时完成任务 1#-*- coding: utf-8 -*-2importdatetime, calendar, time3fromcollectionsimportnamedtuple45defcreate_logger(filename="file.log"):6deflogger(info):7now =datetime.datetime.today()8time_str = now.strftime('%H:%M:%S:')9f = open(filename,"a")10f.write(time_str)11f....
大连公交线路繁多,要到逸林街,首先要熟悉大连逸林街的公交路线情况。从丰荣批发市场到逸林街怎么走?图吧公交为您提供丰荣批发市场及逸林街的公交驾乘信息,以及丰荣批发市场及逸林街的相关信息。让您充分了解从丰荣批发市场到逸林街怎么走最方便,得多久,如何乘车,打车费用多少等信息。具体路线如下: 最佳路线: 自驾车...
故非线性最优化问题变成了迭代求解线性方程的问题。上述算法又称为\emph{高斯牛顿法}。 如果已知观测zz的协方差的矩阵ΣΣ,应该对指标函数按方差ΣΣ加权,方差大的观测分量权重小,对结果的影响小。引入方差加权后,(1)(1)中的优化问题变成 x∗=argminxS(x)=argminxϵTΣ−1ϵ=argminx∥f(x)−z∥...
见程序: 1 import win32com.client 2 import os 3 4 5 class easyword: 6 def __init__(self, filename = None): 7 self.wordapp = win32com.client.gencache.Ensur
沿着负梯度方向−∇S(x)−∇S(x),指标函数下降最快。故可以沿着负梯度方向,迭代地更新xx: x:=x−γ∇S(x)=x+γJTϵ,γ→0x:=x−γ∇S(x)=x+γJTϵ,γ→0 直到收敛。
x=zeros(n, Float) y=zeros(n, Float) sd=sqrt(1-rho**2) # the core of the method: sample recursivelyfromtwo normal distributions # Tthe meanforthe current sample,isupdated at each step.foriinrange(1,n): x[i]= normal(m1+rho*(y[i-1]-m2)/s2,s1*sd) ...
n=10000alpha=1x=0. vec=[] vec.append(x) innov= uniform(-alpha,alpha,n) #random inovation, uniform proposal distributionforiinxrange(1,n): can= x +innov[i] #candidate aprob= min([1.,sdnorm(can)/sdnorm(x)]) #acceptance probability ...
rongyilin Python的attrgetter() 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 # 在排序时, 可以用lambda表达式将对象map成keys 3 # 亦可以使用operator包中的attrgetter和itemgetter函数以提高效率 4 # 参考http://wiki.python.org/moin/HowTo/Sorting 5 ...
沿着负梯度方向−∇S(x)−∇S(x),指标函数下降最快。故可以沿着负梯度方向,迭代地更新xx: x:=x−γ∇S(x)=x+γJTϵ,γ→0x:=x−γ∇S(x)=x+γJTϵ,γ→0 直到收敛。