概率编程语言
❶ 如何在python中实现这五类强大的概率分布
R编程语言已经成为统计分析中的事实标准。但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易。我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布。虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料。在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable)。随机变量是对一次试验结果的量化。
举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成
Python
1
2
X = {1 如果正面朝上,
2 如果反面朝上}
随机变量是一个变量,它取值于一组可能的值(离散或连续的),并服从某种随机性。随机变量的每个可能取值的都与一个概率相关联。随机变量的所有可能取值和与之相关联的概率就被称为概率分布(probability distributrion)。
我鼓励大家仔细研究一下scipy.stats模块。
概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布。
离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function)。离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution)、二项分布(binomial distribution)、泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等。
连续概率分布也称为概率密度函数(probability density function),它们是具有连续取值(例如一条实线上的值)的函数。正态分布(normal distribution)、指数分布(exponential distribution)和β分布(beta distribution)等都属于连续概率分布。
若想了解更多关于离散和连续随机变量的知识,你可以观看可汗学院关于概率分布的视频。
二项分布(Binomial Distribution)
服从二项分布的随机变量X表示在n个独立的是/非试验中成功的次数,其中每次试验的成功概率为p。
E(X) =np, Var(X) =np(1−p)
如果你想知道每个函数的原理,你可以在IPython笔记本中使用help file命令。E(X)表示分布的期望或平均值。
键入stats.binom?了解二项分布函数binom的更多信息。
二项分布的例子:抛掷10次硬币,恰好两次正面朝上的概率是多少?
假设在该试验中正面朝上的概率为0.3,这意味着平均来说,我们可以期待有3次是硬币正面朝上的。我定义掷硬币的所有可能结果为k = np.arange(0,11):你可能观测到0次正面朝上、1次正面朝上,一直到10次正面朝上。我使用stats.binom.pmf计算每次观测的概率质量函数。它返回一个含有11个元素的列表(list),这些元素表示与每个观测相关联的概率值。
结语(Conclusion)
概率分布就像盖房子的蓝图,而随机变量是对试验事件的总结。我建议你去看看哈佛大学数据科学课程的讲座,Joe Blitzstein教授给了一份摘要,包含了你所需要了解的关于统计模型和分布的全部。
❷ 《概率编程实战》epub下载在线阅读全文,求百度网盘云资源
《概率编程实战》([美]艾维·费弗 (Avi Pfeffer))电子书网盘下载免费在线阅读
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书名:概率编程实战
作者:[美]艾维·费弗 (Avi Pfeffer)
译者:姚军
出版社:人民邮电出版社
出版年份:2017-4
页数:368
内容简介:
概率推理是不确定性条件下做出决策的重要方法,在许多领域都已经得到了广泛的应用。概率编程充分结合了概率推理模型和现代计算机编程语言,使这一方法的实施更加简便,现已在许多领域(包括炙手可热的机器学习)中崭露头角,各种概率编程系统也如雨后春笋般出现。本书的作者Avi Pfeffer正是主流概率编程系统Figaro的首席开发者,他以详尽的实例、清晰易懂的解说引领读者进入这一过去令人望而生畏的领域。通读本书,可以发现概率编程并非“疯狂科学家”们的专利,无需艰深的数学知识,就可以构思出解决许多实际问题的概率模型,进而利用现代概率编程系统的强大功能解题。本书既可以作为概率编程的入门读物,也可以帮助已经有一定基础的读者熟悉Figaro这一概率编程利器。
作者简介:
Avi Pfeffer是概率编程的先驱,Figaro概率编程语言的首席设计者和开发者。在Charles River Analytics公司,Avi Pfeffer致力于Figaro在多个问题上的应用,包括恶意软件分析、汽车健康监控、气象模型建立和工程系统评估。在闲暇时,Avi Pfeffer是一位歌手、作曲家和音乐制作人。他和妻子及三个孩子在马萨诸塞州坎布里奇生活。
❸ Scratch 难学:对初学者来说有多容易
多年来,我们一直在使用 Scratch 平台在我们的夏令营和在线课程中教授儿童编程。这一次,我们看到 7 岁及以上数枣的孩子学习编程的基础知识,并继续开发自己的 游戏 。
在这个简短的指南中,我们将解释初学者如何轻松学习 Scratch,以及它如何帮助您的孩子在编码方面取得领先。
初学者不应该觉得 Scratch 很难学,因为它使用视觉元素和简化的拖放功能。它是专门为孩子们创建的,主要目的是让他们尽早了解编码和编程的基础知识。
尽管 Scratch 很简单,但它对学习编程很有好处,让孩子们随着学习越来越多,可以创建具有相对较高复杂度的项目。
Scratch 是初学者和幼儿编码的最佳入门指南。简单来说,它是一种基于块的编程语言,有助于简化初学者的编码。它使用拖放方法,让孩子们可以快速轻松地执行操作。这种方法使 Scratch 不难学习,而且易于上手。
诸如省略逗号和忘记关闭括号之类的事情都被消除了,从而更加关注编程概念。
开始使用 Scratch 后,孩子们通常会对使用更高级的编码语言产生兴趣——这里有4 种非常适合孩子们从 Scratch开始学习后开始学习的语言。
即使您不打没巧算让您的孩子成为一流的程序员,而只是希望他们作为初学者改进他们的逻辑思维方法,Scratch 也是一个很好的帮助方式。例如,孩子们会在 Scratch 中遇到障碍,他们需要通过系统思考和解决问题的逻辑来克服这些障碍。
Scratch 适合初学者的另一个方面是您并不总是需要手册才能开始。对于大多数孩子来说,它很容易在没有任何帮助的情况下拿起它。随着他们的进步和进步,有辅导和指导是有帮助的,但刚开始相对容易。
为了让初学者更容易使用,每个积木的形状会提示孩子何时使用它。块上有凹槽。一个块可以在下面或上面有一个凹槽,并用它的凹槽与其他块连接。没有凹槽的块表示无法进行链接。块还具有颜色,使年轻的程序员能够在计算中与不同的概念建立心理联系。
我们的 Scratch 课程面向 7 至 10 岁的儿童。我们提供在线编程课程,并在英国的一系列地点提供夏令营。
借助 FunTech,孩子们可以使用 Scratch 以 游戏 、故事和动画的形式将他们的想象力变为现实。它由麻省理工学院媒体实验室开发,是一种免费的基于块的编程语言,面向 7 岁及以上的儿童,以帮助孩子发展创造性思维,同时提高他们的逻辑推理能力而闻名。
我们发现,从孩子第一次使用 Scratch 的第一刻起,它就是吸引他们的乐趣元素。乐趣是我们工作的核心,因为它是学习的极大动力。
在技术以前所未有的速度发展的 21 世纪,孩子们需要学习如何使用计算机语言。学习编码对孩子的思想和未来有惊人的好处,但父母经常面临的一个挑战是决定我的孩子可以学习的最佳媒介是什么。
虽然没有适合孩子的“正确”编程语言,但在那个年龄学习的目的应该集中在乐趣和解决问题的技能上。
Scratch 是使用传统编程语言的良好基石,因此最好将其视为编码的介绍,而不是“专业”编程语言。
当那个时候需要推进到更复杂的事情时,Scratch 将为您的孩子学习编程提供一个宝贵的开端。然后他们可能会研究更复杂的语言。例如,继续学习 Python 的孩子会看到与 Scratch的相似之处。
Scratch 将帮助孩子们掌握某些编程概念。这些概念包括变量、循环、函数、条件和列表。这些概念让孩子们了解何时以及如何使用它们为他们的算法创建代码。
当他们理解这些并成功创枯毕键建项目时,他们将来学习其他编程语言就变得容易了。
除了使 Scratch 易于学习的功能之外,还有许多专门用于该平台的在线社区。当然,还有一些课程,例如我们在 FunTech 提供的课程,可帮助您的孩子将技能提升到一个新的水平。
❹ 为什么有人说DNA可能是一种“编程语言”
因为DNA携带有合成RNA和蛋白质所必需的遗传信息,是生物体发育和正常运作必不可少的生物大分子。DNA由脱氧核苷酸组成的大分子聚合物。脱氧核苷酸由碱基、脱氧核糖和磷酸构成。其中碱基有4种:腺嘌呤(A)、鸟嘌呤(G)、胸腺嘧啶(T)和胞嘧啶(C)。
DNA 分子结构中,两条多脱氧核苷酸链围绕一个共同的中心轴盘绕,构成双螺旋结构。脱氧核糖-磷酸链在螺旋结构的外面,碱基朝向里面。两条多脱氧核苷酸链反向互补,通过碱基间的氢键形成的碱基配对相连,形成相当稳定的组合。
(4)概率编程语言扩展阅读:
DNA分子的双螺旋结构是相对稳定的。这是因为在DNA分子双螺旋结构的内侧,通过氢羡歼雀键形成的碱基对,使两条脱氧核苷酸长链稳固地并联起来。另外,碱基对之间纵向的相互作用力也进一步加固了DNA分子的稳定性。
各个碱基对之间的这种纵向的相互作用力叫做碱基堆集力,是芳香族碱基π电子间的相互作用引改培起的。普遍认为碱基堆集力是稳定DNA结构的最重要的因素。
再有,双螺旋外侧负电荷的磷酸基团同带正电荷的阳离子之间形成的离子兄早键,可以减少双链间的静电斥力,因而对DNA双螺旋结构也有一定的稳定作用。
❺ 支持向量机用malt lab做好,还是R语言还是python好
支持向量机(SVM)是一种广泛使用的机器学习算法,可以在多种编程语言中实现。在您选择使用哪种编程语言实现SVM时,应考虑几个因素:
对您的背景和技能的要求:如果您熟悉R语言或Python,那么使用这些语言实现SVM可能会更轻松。
工具的可用性和功能:使用Maltlab或其他工具可能会更方便,因为它们已经为SVM实现了一些常用功能。但是,如果您希望实现更高级的SVM功能,则可能需要使用编程语言来实现。
可扩展性:如果您希望将SVM用于更复杂的机器学习任务,则可能需要使用编程语言来实现,以便更好地控制算法的行为。
核函数的选择:SVM使用核函数将数据映射到高维空间,以便将其线性分类。因此,选择合适的核函数可能会对SVM的性能产生重大影响。
惩罚参数的调整:SVM使用惩罚参数来控制模型的复杂度。调整惩罚参数可能会影响SVM的性能。
样本权重的调整:SVM可以通过调整样本权重来调整对某些样本的偏好。调整样本权重可能会影响SVM的性能。
总的来说,如果您熟悉R语言或Python,并希望能够更好地控制SVM的行为,则可能需要使用这些语言来实现SVM。如果您只是希望快速实现SVM,则可能更喜欢使用Maltlab或其他工具。
特别的,对于优化SVM,您可能需要使用编程语言来实现,以便能够更好地调配参数并调整算法的行为。对于优化SVM,您可能需要考虑以下方面:
总的来说,优化SVM需要考虑多种因素,因此使用编程语言来实现SVM可能会更方便。