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摘要: 在刚刚发布的11月更新中,PowerBI界面全新改版,采用和Office套件相似的Ribbon风格,除了这个重大变化,还发布了一个AI黑科技图表:分解树(Decomposition Tree)。 无论是新的界面,还是分解树,目前都是预览阶段,所以即使你更新到11月的版本,你可能仍然感觉没有变化,因为 阅读全文
posted @ 2020-06-12 17:24 秋华 阅读(1832) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 丁香园制作的这个地图可视化,相信大家每天都会看好几遍,这里不讨论具体数据,仅来探讨一下PowerBI地图技术。 这个地图很简洁,主要有三个特征: 1,使用着色地图,根据数据自动配色 2,只显示中国地图,其他区域不显示 3,地图上显示类别标签 只要使用满足这三个特征的地图类型,就可以轻松模仿出这个地图 阅读全文
posted @ 2020-06-12 17:22 秋华 阅读(3530) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ​近期国际疫情愈演愈烈,在这个特殊的时期,一方面仍要照顾好自己、不要为疫情防治添乱,另一方面,也可以利用疫情数据提升自己的数据分析和可视化技能。 下面是我制作的几个可视化图表,分别注释了每个可视化用到的图表以及可能涉及到的控件和技巧。 数据为2020年1月1日至2020年3月28日每个国家的每日累计 阅读全文
posted @ 2020-06-12 17:20 秋华 阅读(2237) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 MCMC蒙特卡罗方法 作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 1.1 MCMC概述 从名字我们可以看出 阅读全文
posted @ 2020-06-05 14:22 秋华 阅读(725) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://blog.csdn.net/kevinoop/article/details/80522477 阅读全文
posted @ 2020-06-04 10:50 秋华 阅读(976) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概率图模型G(V,E)由节点V和边E构成。在之前马尔科夫模型相关的博客中,我谈到马尔科夫模型的本质是当两个人交流后,其意见(两个随机变量)同意0与不同意1的概率组合。而势函数表达的是两个意见相同或者相左的程度。 我们搞的那么麻烦,最后想要得到的不就是每个意见正确与否(随机变量取不同值的概率)吗?与其 阅读全文
posted @ 2020-06-04 00:09 秋华 阅读(2335) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概率图的一个重要作用是进行推理,针对某个随机变量,告诉我们它到底有没有可能,有多大可能发生。之前在representation相关的内容中,我们更多的关心如何利用概率图减少联合分布的计算量。inference相关的章节就是要介绍如何从联合概率中获得单个随机变量的概率。 1.链状变量消除 对于给定的联 阅读全文
posted @ 2020-06-04 00:03 秋华 阅读(433) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题,学而时习之,又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型,其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态,边是转移概率,是template CPD的一种有向状态转移表达。而马尔科夫模型 阅读全文
posted @ 2020-06-04 00:01 秋华 阅读(550) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: CPD是conditional probability distribution的缩写,翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中,条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习,练习就是条件,条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言,我们可以用一个条件概率表来表达。如图1 阅读全文
posted @ 2020-06-03 23:59 秋华 阅读(984) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概率图模型(PGM)是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率,本质上是利用先验知识,确立一个随机变量之间的关联约束关系,最终达成方便求取条件概率的目的。 1.从现象出发 这个世界都是随机变量 这个世界都是随机变量。 第一,世界是未知的,是有多种可能性的。 第二,世界上一切都是相互联系的。 第 阅读全文
posted @ 2020-06-03 23:57 秋华 阅读(890) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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