在Mac没有iptables这些，替代的软件为PF，命令为pfctl。在早些版本用ipfw（<=10.10），后面改为PF。还有一些可以使用OpenBsd，不过这个不太好用。 网上关于pfctl的参数估计不太全，建议直接使用man pfctl去查看。 下面是收集的一些用法： 用PF做端口转发： 首先 ...
分类：
系统相关 时间：
2017-11-11 18:56:16
阅读次数：
208
预处理数 1. 标准化：去均值，方差规模化 Standardization标准化:将特征数据的分布调整成标准正太分布，也叫高斯分布，也就是使得数据的均值维0，方差为1. 标准化的原因在于如果有些特征的方差过大，则会主导目标函数从而使参数估计器无法正确地去学习其他特征。 标准化的过程为两步：去均值的中 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-07 20:47:14
阅读次数：
350
数据分析软件介绍 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-05 12:10:57
阅读次数：
309
作为一名机器学习中的小白，参数估计方法的学习必不可少，本着边学习边记录的原则，并参考一些其他博客或资源，作为打开我开始机器学习的第一扇门。 先说说统计学中的两大派别：频率派和贝叶斯学派。 频率派认为：参数是客观存在的，不会改变，虽然未知，但却是固定值。——似然函数 贝叶斯学派认为：参数是随机值，虽没 ...
分类：
编程语言 时间：
2017-09-25 13:10:24
阅读次数：
229
数学建模需要掌握许多知识，这里我列出总纲：学建模中的算法穷举法神经网络模拟退火遗传算法图论算法蒙特卡洛算法所需基础知识高等数学线性代数（矩阵加减乘除）概率论与数理统计（概率论，参数估计，假设检验，回归分析）评价AHP模型（层次分析）模糊评价预测分析场景曲线拟合..
分类：
其他好文 时间：
2017-09-14 23:53:32
阅读次数：
239
一、概率论基本概念样本空间、随机事件频率和概率概率的相关运算和性质等可能概型:古典概型条件概率全概率公式：你用条件概念算事件概率贝叶斯公式：条件概率用于反推计算条件概率事件的相互独立性二、随机变量极其分布随机变量:每个样本点映射一个数字来表征基本离散型随便基变量分布:0-1分布、伯努利实验二项分布、 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-12 15:59:56
阅读次数：
408
转自：http://blog.csdn.net/yanqingan/article/details/6125812 最大似然估计学习总结 MadTurtle 1. 作用 在已知试验结果（即是样本）的情况下，用来估计满足这些样本分布的参数，把可能性最大的那个参数作为真实的参数估计。 2. 离散型 设为 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-09-06 00:39:59
阅读次数：
162
1.数据的标准化 标准化的原因： 在于如果有些特征的方差过大，则会主导目标函数从而使参数估计器无法正确地去学习其他特征。 消除量纲的影响。把一个百分制的变量与一个5分值的变量标准化到同一个量纲时才具有可比性 1.1 z_score标准化将特征数据的分布调整成标准正态分布，也叫高斯分布。代码实现：fr ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-23 23:04:49
阅读次数：
228
多元高斯(正态)分布 多元高斯分布有两个参数u和Σ,u是一个n维向量，Σ协方差矩阵是一个n*n维矩阵。改变u与Σ的值可以得到不同的高斯分布。 参数估计（参数拟合），估计u和Σ的公式如上图所示，u为平均值，Σ为协方差矩阵 使用多元高斯分布来进行异常检测 首先用我我们的训练集来拟合参数u和Σ，从而拟合模 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-23 20:48:11
阅读次数：
174
1.潜类别模型概述 潜在类别模型(Latent Class Model, LCM; Lazarsfeld & Henry, 1968)或潜在类别分析(Latent Class Analysis, LCA)是通过间断的潜变量即潜在类别(Class)变量来解释外显指标间的关联，使外显指标间的关联通过潜在 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-08-05 15:40:19
阅读次数：
460
