Python的隐马尔科夫HMMLearn库的应用教学

Python HMMLearn Tutorial

Edited By 毛片物语

hmmlearn implements the Hidden Markov Models (HMMs). The HMM is a generative probabilistic model, in which a sequence of observable \(\mathbf{X}\) variables is generated by a sequence of internal hidden states \(\mathbf{Z}\). The hidden states are not be observed directly. The transitions between hidden states are assumed to have the form of a (first-order) Markov chain. They can be specified by the start probability vector \(\boldsymbol{\pi}\) and a transition probability matrix \(\mathbf{A}\). The emission probability of an observable can be any distribution with parameters \(\boldsymbol{\theta}\) conditioned on the current hidden state. The HMM is completely determined

by \(\boldsymbol{\pi}\), \(\mathbf{A}\) and \(\boldsymbol{\theta}\).

There are three fundamental problems for HMMs:

?Given the model parameters and observed data, estimate the optimal sequence of hidden states.

?Given the model parameters and observed data, calculate the likelihood of the data.

?Given just the observed data, estimate the model parameters.

The first and the second problem can be solved by the dynamic programming algorithms known as the Viterbi algorithm and the Forward-Backward algorithm, respectively. The last one can be solved by an iterative Expectation-Maximization (EM) algorithm, known as the Baum-Welch algorithm.

References:

[Rabiner89] Lawrence R. Rabiner “A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition”, Proceedings of the IEEE 77.2, pp. 257-286, 1989.

[Bilmes98] Jeff A. Bilmes, “A gentle tutorial of the EM algorithm and its application to parameter estimation for Gaussian mixture and hidden Markov models.”, 1998.

Available models

Building HMM and generating samples

You can build an HMM instance by passing the parameters described above to the constructor. Then, you can generate samples from the HMM by calling sample.

>>> import numpy as np

>>> from hmmlearn import hmm

>>> np.random.seed(42)

>>> model=hmm.GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="full")

>>> model.startprob_=np.array([0.6, 0.3, 0.1])

>>> model.transmat_=np.array([[0.7, 0.2, 0.1],

... [0.3, 0.5, 0.2],

... [0.3, 0.3, 0.4]])

>>> model.means_=np.array([[0.0, 0.0], [3.0, -3.0], [5.0, 10.0]])

>>> model.covars_=np.tile(np.identity(2), (3, 1, 1))

>>> X, Z=model.sample(100)

The transition probability matrix need not to be ergodic. For instance, a left-right HMM can be defined as follows:

>>> lr=hmm.GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="diag",

... init_params="cm", params="cmt")

>>> lr.startprob_=np.array([1.0, 0.0, 0.0])

>>> lr.transmat_=np.array([[0.5, 0.5, 0.0],

... [0.0, 0.5, 0.5],

... [0.0, 0.0, 1.0]])

If any of the required parameters are missing, sample will raise an exception:

>>> hmm.GaussianHMM(n_components=3)

>>> X, Z=model.sample(100)

Traceback (most recent call last):

...

sklearn.utils.validation.NotFittedError: This GaussianHMM instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this method.

Fixing parameters

Each HMM parameter has a character code which can be used to customize its initialization and estimation. EM algorithm needs a starting point to proceed, thus prior to training each parameter is assigned a value either random or computed from the data. It is possible to hook into this process and provide a starting point explicitly. To do so

1. ensure that the character code for the parameter is missing from init_params and then

2. set the parameter to the desired value.

For example, consider an HMM with explicitly initialized transition probability matrix

>>> model=hmm.GaussianHMM(n_components=3, n_iter=100, init_params="mcs")

>>> model.transmat_=np.array([[0.7, 0.2, 0.1],

... [0.3, 0.5, 0.2],

... [0.3, 0.3, 0.4]])

A similar trick applies to parameter estimation. If you want to fix some parameter at a specific value, remove the corresponding character from params and set the parameter value before training.

Examples:

Training HMM parameters and inferring the hidden states

You can train an HMM by calling the fit method. The input is a matrix of concatenated sequences of observations (aka samples) along with the lengths of the sequences

(see Working with multiple sequences).

Note, since the EM algorithm is a gradient-based optimization method, it will generally get stuck in local optima. You should in general try to run fit with various initializations and select the highest scored model.

The score of the model can be calculated by the score method.

The inferred optimal hidden states can be obtained by calling predict method.

The predict method can be specified with decoder algorithm. Currently the Viterbi algorithm ("viterbi"), and maximum a posteriori estimation ("map") are supported.

This time, the input is a single sequence of observed values. Note, the states in remodel will have a different order than those in the generating model.

>>> remodel=hmm.GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="full", n_iter=100)

>>> remodel.fit(X)

GaussianHMM(algorithm='viterbi',...

>>> Z2=remodel.predict(X)

Monitoring convergence

The number of EM algorithm iteration is upper bounded by the n_iter parameter. The training proceeds until n_iter steps were performed or the change in score is lower than the specified

threshold tol. Note, that depending on the data EM algorithm may or may not achieve convergence in the given number of steps.

You can use the monitor_ attribute to diagnose convergence:

>>> remodel.monitor_

ConvergenceMonitor(history=[...],

iter=12, n_iter=100, tol=0.01, verbose=False)

>>> remodel.monitor_.converged

True

Working with multiple sequences

All of the examples so far were using a single sequence of observations. The input format in the case of multiple sequences is a bit involved and is best understood by example.

Consider two 1D sequences:

>>> X1= [[0.5], [1.0], [-1.0], [0.42], [0.24]]

>>> X2= [[2.4], [4.2], [0.5], [-0.24]]

To pass both sequences to fit or predict first concatenate them into a single array and then compute an array of sequence lengths:

>>> X=np.concatenate([X1, X2])

>>> lengths= [len(X1), len(X2)]

Finally just call the desired method with X and lengths:

>>> hmm.GaussianHMM(n_components=3).fit(X, lengths)

GaussianHMM(algorithm='viterbi', ...

Examples:

Saving and loading HMM

After traning an HMM can be easily persisted for future use with the standard pickle module or its more efficient replacement in the joblib package:

>>> from sklearn.externals import joblib

>>> joblib.dump(remodel, "filename.pkl")

["filename.pkl"]

>>> joblib.load("filename.pkl")

GaussianHMM(algorithm='viterbi',...

Implementing HMMs with custom emission probabilities

If you want to implement other emission probability (e.g. Poisson), you have to subclass _BaseHMM and override the following methods

# The transition matrix, note that there are no transitions possible # between component 1 and 3

transmat=np.array([[0.7, 0.2, 0.0, 0.1],

[0.3, 0.5, 0.2, 0.0],

[0.0, 0.3, 0.5, 0.2],

[0.2, 0.0, 0.2, 0.6]])

# The means of each component

means=np.array([[0.0, 0.0],

[0.0, 11.0],

[9.0, 10.0],

[11.0, -1.0]])

# The covariance of each component

covars=.5*np.tile(np.identity(2), (4, 1, 1))

# Build an HMM instance and set parameters

model=hmm.GaussianHMM(n_components=4, covariance_type="full")

# Instead of fitting it from the data, we directly set the estimated # parameters, the means and covariance of the components

model.startprob_=startprob

model.transmat_=transmat

model.means_=means

model.covars_=covars

# Generate samples

X, Z=model.sample(500)

# Plot the sampled data

plt.plot(X[:, 0], X[:, 1], ".-", label="observations", ms=6, mfc="orange", alpha=0.7)

# Indicate the component numbers

for i, m in enumerate(means):

plt.text(m[0], m[1], 'Component %i'% (i+1),

size=17, horizontalalignment='center',

bbox=dict(alpha=.7, facecolor='w'))

plt.legend(loc='best')

plt.show()

Total running time of the script: (0 minutes 0.528 seconds)

Gaussian HMM of stock data

This script shows how to use Gaussian HMM on stock price data from Yahoo! finance. For more information on how to visualize stock prices with matplotlib, please refer

to date_demo1.py of matplotlib.

from__future__import print_function

import datetime

import numpy as np

from matplotlib import cm, pyplot as plt

from matplotlib.dates import YearLocator, MonthLocator

try:

from matplotlib.finance import quotes_historical_yahoo_ochl

except ImportError:

# For Matplotlib prior to 1.5.

from matplotlib.finance import (

quotes_historical_yahoo as quotes_historical_yahoo_ochl

)

from hmmlearn.hmm import GaussianHMM

print(__doc__)

Get quotes from Yahoo! finance

quotes=quotes_historical_yahoo_ochl(

"INTC", datetime.date(1995, 1, 1), datetime.date(2012, 1, 6))

# Unpack quotes

dates=np.array([q[0] for q in quotes], dtype=int)

close_v=np.array([q[2] for q in quotes])

volume=np.array([q[5] for q in quotes])[1:]

# Take diff of close value. Note that this makes

# ``len(diff) = len(close_t) - 1``, therefore, other quantities also

# need to be shifted by 1.

diff=np.diff(close_v)

dates=dates[1:]

close_v=close_v[1:]

# Pack diff and volume for training.

X=np.column_stack([diff, volume])

Run Gaussian HMM

print("fitting to HMM and decoding ...", end="")

# Make an HMM instance and execute fit

model=GaussianHMM(n_components=4, covariance_type="diag", n_iter=1000).fit(X)

# Predict the optimal sequence of internal hidden state

hidden_states=model.predict(X)

print("done")

Out:

fitting to HMM and decoding ...done

Print trained parameters and plot

print("Transition matrix")

print(model.transmat_)

print()

print("Means and vars of each hidden state")

for i in range(model.n_components):

print("{0}th hidden state".format(i))

print("mean = ", model.means_[i])

print("var = ", np.diag(model.covars_[i]))

print()

fig, axs=plt.subplots(model.n_components, sharex=True, sharey=True) colours=cm.rainbow(np.linspace(0, 1, model.n_components))

for i, (ax, colour) in enumerate(zip(axs, colours)):

# Use fancy indexing to plot data in each state.

mask=hidden_states==i

ax.plot_date(dates[mask], close_v[mask], ".-", c=colour)

ax.set_title("{0}th hidden state".format(i))

# Format the ticks.

ax.xaxis.set_major_locator(YearLocator())

ax.xaxis.set_minor_locator(MonthLocator())

ax.grid(True)

plt.show()

Out:

Transition matrix

[[ 9.79217702e-01 3.55338063e-15 2.72110180e-03 1.80611963e-02] [ 1.21602143e-12 7.73505488e-01 1.85141936e-01 4.13525763e-02] [ 3.25253603e-03 1.12652335e-01 8.83404334e-01 6.90794633e-04] [ 1.18928464e-01 4.20116465e-01 1.91329669e-18 4.60955072e-01]]

Means and vars of each hidden state

0th hidden state

mean = [ 2.40689227e-02 4.97390967e+07]

var = [ 7.42026137e-01 2.49469027e+14]

1th hidden state

mean = [ 2.19283454e-02 8.82098779e+07]

var = [ 1.26266869e-01 5.64899722e+14]

2th hidden state

mean = [ 7.93313395e-03 5.43199848e+07]

var = [ 5.34313422e-02 1.54645172e+14]

3th hidden state

mean = [ -3.64907452e-01 1.53097324e+08]

var = [ 2.72118688e+00 5.88892979e+15]

Total running time of the script: (0 minutes 2.205 seconds)

马尔科夫链在传染病预测中的应用

马尔科夫链在传染病预测中的应用 作者：付长贺， 邓甦， FU Chang-he， DENG Su 作者单位：沈阳师范大学数学与系统科学学院,辽宁,沈阳,110034 刊名： 沈阳师范大学学报(自然科学版) 英文刊名：JOURNAL OF SHENYANG NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)：2009，27(1) 被引用次数：2次 参考文献(8条) 1.施海龙.曲波.郭海强干旱地区呼吸道传染病气象因素及发病预测[期刊论文]-中国公共卫生 2006(04) 2.巴剑波.方旭东.徐雄利马尔科夫链在海军疟疾疫情预测中的应用[期刊论文]-解放军预防医学杂志 2001(02) 3.何江宏.陈启明基于Markov链的最优化预测模型及其应用研究[期刊论文]-合肥学院学报(自然科学版) 2006(01) 4.杨玉华传染病模型的研究及应用[期刊论文]-数学的实践与认识 2007(14) 5.邓甦.付长贺四种贝叶斯分类器及其比较[期刊论文]-沈阳师范大学学报(自然科学版) 2008(01) 6.余雷.薛惠锋.李刚传染病传播模型研究[期刊论文]-计算机仿真 2007(04) 7.王春平.王志锋.单杰随机时间序列分析法在传染病预测中的应用[期刊论文]-中国医院统计 2006(03) 8.吴家兵.叶临湘.尤尔科时间序列模型在传染病发病率预测中的应用[期刊论文]-中国卫生统计 2006(03) 相似文献(3条) 1.期刊论文孟胜利.徐葛林.程满荣.舒祥.雷勇良.朱风才.周敦金.王定明.明贺田.吴杰.严家新.杨晓明中国狂犬病病毒遗传多样性分析-中国生物制品学杂志2010,23(5) 目的 分析中国狂犬病病毒(RV)的遗传多样性,为我国狂犬病的预防提供理论依据.方法 采用RT-PCR技术扩增26株RV N基因,并进行测序,与GenBank登录的序列进行比对,构建进化树,分析RV的基因分型和分组情况以及时间和空间的动态进化.结果 中国RV分为2个大的进化分支(8组),分支Ⅰ包括1～4组,分支Ⅱ包括5～8组,组内核苷酸同源性≥93.2%,氨基酸同源性≥94.3%;组间核苷酸差异性≥8.0%,氨基酸差异性≥1.7%;运用贝叶斯中的马尔科夫链的蒙特卡洛方法,估计中国RV N基因核苷酸的平均碱基替代率为1.408 9×10-4取代/位点·年,共同祖先出现在公元968年.结论 中国狂犬病病毒株均属于基因1型狂犬病病毒,存在跨地域、跨宿主传播;我国分支Ⅰ狂犬病病毒株与泰国、越南、菲律宾、印度尼西亚、马来西亚等东南亚国家分离的狂犬病病毒株起源相同;分支Ⅱ的毒株在全球分布. 2.会议论文孟胜利.严家新.徐葛林.程满荣.吴杰.雷勇良.朱风才.周敦金.王定明.杨晓明中国狂犬病毒遗传多样性研究2009 在1969-2008年间，我们从全国各地共分离到60株街毒株，其中从犬脑中分离到41株，鼬獾中分离5株， 人脑中分离到4株，鹿脑中1株，我们对这61株狂犬病毒株的N基因的进行了序列测定，初步分析后选取26株代 表株与GenBank得到42株中国毒株N基因序列共计68株序列进行全面的进化分析。以探讨中国狂犬病毒株的基 因分型和分组情况、时间和空间的动态进化。结果表明：我们发现目前分离的中国毒株都属于基因1型狂犬病毒，可以分为2个大的进化分支共计8个组，分支I包括1-4组，分支Ⅱ包括5-8组，组内核苷酸同源性≥93．2%，氨基 酸同源性94．3%;组间核苷酸差异性至少是8．0%，氨基酸差异至少是1．7%;选择压力分析表明中国狂犬病毒处 于较强的净化选择约束下，狂犬病毒N蛋白中的核苷酸突变主要是同义突变;运用贝叶斯中的马尔科夫链的蒙特 卡洛方法估计中国狂犬病毒N基因核苷酸的平均喊基替代率为1．4089×10-4取代/位点/年，共同祖先出现在公元 1040年前;同一毒株或者核苷酸同源性很高的毒株在不同地点、不同宿主中出现表明中国狂犬病毒株存在跨地域、 跨宿主传播;我国狂犬病高发区流行的毒株(分 3.学位论文王家赠接触振子系统与接触粒子系统中的几类合作行为2008 本文主要研究非线性系统中的一些时空动力学与合作行为，分为连续系统和离散系统两个部分. 在第一部分中，我们研究时间连续、空间分立的接触振子系统的一些动力学行为.以 Josephson节方程作为基本振子，也就是经典力学中的单摆方程.依照循序渐进的原则，分别研究了：周期驱动下的振子、两个耦合振子、一维耦合多振子链.揭示了新的非线性动力学和合作行为. 在直流驱动的Josephson振子上加入周期驱动，形成两个相互竞争的频率.频率的竞争导致各种同步解.分别大阻尼和小阻尼两种情况，我们介绍了Poincaré映射在相平面上的不变曲线以及它的性质；利用Arnold舌头显示了参数空间上的分支特征.在小阻尼情况下，研究了混沌产生的特点. 对于两个具有不同自然频率的Josephson振子，在线性扩散耦合和正弦耦合两种情况下，研究了这些系统的不同状态之间的相变特征.同时在正弦耦合的系统中发现了混沌解的存在. 在一维耦合多振子链模型，取周期边界条件.在一定条件下，系统中会产生一类特殊的解.只要一点非常小的驱动力，整条链中的粒子就会同步地转动.这种解被命名为“超-旋转”态.我们揭示了这种解产生的机制. 在第二部分中，我们研究了复杂网络上的传染病动力学.主要使用了易感者一感染者一移除者(Susceptible-infected-removed；记为SIR，下同)模型.对于这种类型的传染病在任意网络上的传播，首先在亚宏观水平建立了一个马尔科夫链模型，得到了一些性质.到目前为止，我们对几类特殊结构的网络进行了解析处理.对于大量与实际更加接近的网络，我们还是用宏观的方法，建立了不同的平均场率方程模型，并分析传播的阈值条件. 对于任意网络上的SIR型传播，我们首先建立了一个时间齐次的马氏链模型，利用转移概率矩阵证明了马氏链的收敛性.利用这个模型，可以对几种特殊的网络结构进行解析求解. 实际问题中，各个节点传播疾病的能力往往是不一致的，所以不同的接触过程，它们传播疾病的概率是不一样的.体现在网络上，就是通过连线的传播率不是定常系数，而是有一个分布.在第六章中，我们研究了这个因素对于传播带来的影响. 节点和节点之间的连接并不总是完全随机的，有的带有一定的选择性。形成了相关性网络。关于相关性网络上的传播问题，已经有了一些理论结果.但是我们觉得有些地方值得进一步的商榷与提高.在第七章中，我们给出了求解SIR模型的新方法.基于连接矩阵，我们定义了计算相关性的方法. 在第八章中建立了有向网络上的传播模型，并进行了求解.得到了有向网络上传播阈值的约束条件.最后讨论了在有向网络上如何进行连接相关性度量的问题. 第九章是对本文中所做研究的总结与展望.

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Python常被称为胶水语言，有着强大的包装能力、可组合性、可嵌入性，能够把用其他语言制作的各种复杂模块(尤其是C/C++)包装在Python 模块里，只露出漂亮的接口。 Python处理数据简洁强悍，成为数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，云计算系统管理第一语言，编程入门的首选语言。另外，有趣的是，16%的开发者将PHP视为他们的第二语言，Python 作为主要语言。 如果你对Python学习感兴趣，建议来千锋Python。千锋有最严格、最科学、最负责的教学就业管理制度，班主任、职业规划师全程跟班，把握每位Python学员的学习状态，并有专业的职业素养课和就业指导课，保证教学及 就业质量。 而且千锋是业内唯一一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”政策的Python学习机构，让学员更真实地了解千锋、了解自己是否适合做开发，千锋增加了人工智能和数据分析等内容的Python全栈课程随时欢迎你前来试学！

【IT专家】Python 的 MySQLdb 模块插入数据没有成功与 autocommit(自动提交)的关系

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系Python 的MySQLdb 模块插入数据没有成功与autocommit（自动提 交）的关系 2013/11/17 0 在使用PYTHON mysqldb的时候插入数据发现数据库没有你当前插入的数据，这时候实际上跟commit有关系 ?用MySQLdb 操作数据库，插入数据之后发现数据库中依然为空，不知原因为何。开启mysqld 的log 设置项之后发现日志文档中更有执行sql 语句，直接复制语句在客户端中执行也没有问题，那么为什么通过MySQLdb 的插入全部没有结果呢？我怀疑是MySQLdb 的问题，在日志文件中仔细的看了一遍运行的所有sql 语句，在建立连接之后还运行了这句：set autocommit=0。这句话的嫌疑很大，因为这个涉及到一个语句提交执行的问题，而且对于commit 我有点印象，好像以前学习MySQLdb 的时候，特意注意到了这点。不管怎样，这就找准了关键字：MySQLdb autocommit根据网上搜到的结果，可以大概了解到，MySQLdb 在连接后关闭了自动提交，自动提交对于innodb 引擎很重要，没有这个设置，innodb 引擎就不会真正执行语句。解决的办法：1、语句末尾加上“COMMIT;”2、运行完语句，至少在关闭数据库之前提交一下，如：connmit()3、数据库连接建立之后，设置自动提交，如：conn.autocommit(1)只是不知道为什么innodb 会这样，可能是因为这是一个事务型数据库引擎，没有提交就不会在服务器上执行，只会缓存在客户端上的缘故吧！MySQL技术内幕:InnoDB存储引擎这本书好像出到第二版了，这些关于数据库方面的知识，还是要了解一下的。参考1、MySQLdb 插入数据失败？luchanghong/database/2012/06/20/mysqldb-insert-data-failed.html2、MySQLdb Python 模块autocommit属性测试及测试过程中关于数据库连接的理解 blog.csdn/gukesdo/article/details/7026371 ?tips:感谢大家的阅读，本文由我司收集整编。仅供参阅！

隐马尔科夫链及其应用

隐马尔科夫链及其应用学习概率的时候，大家一定都学过马尔科夫模型吧，当时就觉得很有意思，后来看了数学之美之隐马模型在自然语言处理中的应用后，看到隐马尔科夫模型竟然能有这么多的应用，并且取得了很好的成果，更觉的不可思议，特地深入学习了一下，这里总结出来。马尔科夫过程 马尔科夫过程可以看做是一个自动机，以一定的概率在各个状态之间跳转。考虑一个系统，在每个时刻都可能处于N 个状态中的一个，N 个状态集合是 {S1,S2,S3,...SN}。我们现在用q1,q2,q3,…qn 来表示系统在t=1,2,3,…n 时刻下的状态。在t=1时，系统所在的状态q 取决于一个初始概率分布PI ，PI(SN)表示t=1时系统状态为SN 的概率。马尔科夫模型有两个假设： 1. 系统在时刻t 的状态只与时刻t-1处的状态相关；（也称为无后效性） 2. 状态转移概率与时间无关；（也称为齐次性或时齐性）第一条具体可以用如下公式表示： P(q t =S j |q t-1=S i ,q t-2=S k ,…)= P(q t =S j |q t-1=S i )其中，t 为大于1的任意数值，Sk 为任意状态第二个假设则可以用如下公式表示：P(q t =S j |q t-1=S i )= P(q k =S j |q k-1=S i )其中，k 为任意时刻。下图是一个马尔科夫过程的样例图：卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组

可以把状态转移概率用矩阵A 表示，矩阵的行列长度均为状态数目，aij 表示P(Si|Si-1)。 隐马尔科夫过程 与马尔科夫相比，隐马尔科夫模型则是双重随机过程，不仅状态转移之间是个随机事件，状态和输出之间也是一个随机过程，如下图所示：此图是从别处找来的，可能符号与我之前描述马尔科夫时不同，相信大家也能理解。通过管线敷设技术不仅可以解决吊顶层配置不规范高中资料试卷问题，而且可保障各类管路习题到位。在管路敷设过程中，要加强看护关于管路高中资须同时切断习题电源，线缆敷设完毕，要进行检查和检测处理。对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料试卷相互作用与相互关系，根据生产工艺高中资料试卷要求，对电气设备进行空载与带负荷下高中资料试卷调控试验；对设备进行调整使其在正常工况下与过度工作下都可以正常工制造厂家出具高中资料试卷试验报告与相关技术资料，并且了解现场设备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。电力保护装置调试技术，电力保护高中资料试卷配置技术是指机组在进行继电保护高中资料试卷总体配置时，需要在最大限度内来确保机组高中资料试卷安全，并且尽可能地缩小故进行外部电源高中资料试卷切除从而采用高中资料试卷主要保护装置。

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深度神经网络python【“智”二代降临,Sandy,Bridge正式版 处理器深度测试】 相信各位《微型计算机》的读者已通过本刊在2010年11月下、2011年1月下的工程版产品测试，抢先了解到Intel第二代智能酷睿处理器sandy Bridge的初步性能，成为DIY玩家中的“资讯先锋”。不过，Intel 已在2011年1月5日正式发布Sandy Bridge平台，Sandy Bridge平台中的各款正式版处理器、主板产品纷纷出炉，那么正式版产品的性能相对上一代产品有多大提升?正式版产品能否实现视频编码硬件加速这一新奇功能?传说中强大的HDGraphics 3000图形性能能否超越独立显卡?面对这一长串的疑问，显然我们有必要对Sandy Bridge平台再做一次全新的认识。接下来，就请跟随《微型计算机》评测室的脚步，进入Sandy Bridge的全新世界。钟摆战略不空谈六大改变创新核想必熟悉硬件的读者知道，Intel的芯片技术发展模式被称为Tick-Tock。Tick-Tock的原意主要是表现吊钟钟摆摆动的声音：“嘀嗒”，一次嘀嗒代表着一秒。而在Intel的处理器发展战略上，每一次嘀嗒代表着处理器两年里的工艺架构进步。其中在两年中的第一年：Tick嗒年中，Intel将推出工艺提升、晶体管变小、架构微调的处理器产品。而在第二年：Tock嗒年里，Intel不仅将继续延用上一年带来的最新工艺技术，还将推出对处理器微架构进行大幅更新的产品。因此，在Tick嗒年里的技术更新主要是对工艺进行提升，对处理器来说只是小幅改动，不会给性能带来多少提升。而在Tock嗒年中的产品由于架构大幅变动，因此不仅会给处理器的性能、功能带来明显变化，也会决定着处理器在随后的两年中能否在市场上站稳脚步，所以Tock嗒年的发展结果对于处理器厂商来

用Python实现数据库编程

破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.wendangku.net/doc/f2769098.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J

3.python深度学习常用库

Python被大量应用在数据挖掘和深度学习领域，其中使用极其广泛的是Numpy、pandas、Matplotlib、PIL等库。 numpy是Python科学计算库的基础。包含了强大的N维数组对象和向量运算。 pandas是建立在numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。 Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化 PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。用途：图像处理 NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。 更多学习，可参考numpy中文网：https://https://www.wendangku.net/doc/f2769098.html,/ 1.数组创建

可以使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。得到的数组的类型是从Python 列表中元素的类型推导出来的。 创建数组最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组。其中，嵌套序列（比如由一组等长列表组成的列表）将会被转换为一个多维数组 In[6] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(array) In[24] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array(((1,2,3), (4,5,6))) print(array) 下面这样可以吗？ In[ ] a = np.array(1,2,3,4) 通常，数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。 ?zeros():可以创建指定长度或者形状的全0数组 ?ones():可以创建指定长度或者形状的全1数组 ?empty():创建一个数组，其初始内容是随机的,取决于内存的状态 In[46] zeroarray = np.zeros((2,3)) print(zeroarray) In[47] onearray = np.ones((3,4),dtype='int64') print(onearray) In[48] emptyarray = np.empty((3,4)) print(emptyarray)

隐马尔可夫模型及其应用

小论文写作: 隐马尔可夫模型及其应用 学院：数学与统计学院专业：信息与计算科学学生：卢富毓学号：20101910072 内容摘要：隐马尔可夫模型是序列数据处理和统计学习的重要概率模型，已经成功被应用到多工程任务中。本小论文首先从隐马尔可夫模型基本理论和模型的表达式出发，进一步阐述了隐马尔可夫模型的应用。 HMM 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。80 年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。 隐马尔可夫模型状态变迁图（例子如下） x—隐含状态 y—可观察的输出 a—转换概率（transition probabilities） b—输出概率（output probabilities） 隐马尔可夫模型它用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数来作进一步的分析，例如模式识别。 在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中,状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。 HMM的基本理论 隐马尔可夫模型是马尔可夫链的一种，它的状态不能直接观察到，但能通过观测向量序列观察到，每个观测向量都是通过某些概率密度分布表现为各种状态，每一个观测向量是由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生。所以，隐马尔可夫模型是一个双重随机过程----具有一定状态数的隐马尔可夫链和显示随机函数集。自20世纪80年代以来，HMM被应用于语音识别，取得重大成功。到了

计算机python编程试题,机器学习,深度学习试题及答案

深度学习与人工智能实验室招新测试题 姓名：班级：学号：成绩： 一、选择题。（27x2=54分） 1.下列哪个表达式在Python中是非法的？ A. x = y = z = 1 B. x = (y = z + 1) C. x, y = y, x D. x += y 2. python my.py v1 v2 命令运行脚本，通过 from sys import argv如何获得v2的参数值? A.argv[0] B.argv[1] C.argv[2] D.argv[3] 3.如何解释下面的执行结果? print 1.2 - 1.0 == 0.2 False A.Python的实现有错误 B.浮点数无法精确表示 C.布尔运算不能用于浮点数比较 D.Python将非0数视为False 4.下列代码执行结果是什么? x = 1 def change(a): x += 1 print x change(x) A.1 B.2 C.3 D.报错 5.下列哪种类型是Python的映射类型？ A.str B.list C.tuple D.dict 6.在Python 2.7中，下列哪种是Unicode编码的书写方式? A.a = ‘中文’ B.a = r‘中文’ C.a = u’中文’ D.a = b’中文’ 7.下列代码的运行结果是？

print 'a' < 'b' < 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 8.下列代码运行结果是？ a = 'a' print a > 'b' or 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 9.下列哪种不是Python元组的定义方式？ A.(1) B.(1, ) C.(1, 2) D.(1, 2, (3, 4)) 10.a与b定义如下，下列哪个是正确的？ a = '123' b = '123' A.a != b B.a is b C.a == 123 D.a + b = 246 11.以下哪一个不是深度学习开发平台？ A.Hadoop B.caffe C.tensorflow D.pytorch 12.下列哪个属于无监督学习算法? A.LR B.SVM C.BP D.KMeans 13.下列代码执行结果是？ [i**i for i in xrange(3)] A.[1, 1, 4] B.[0, 1, 4] C.[1, 2, 3] D.(1, 1, 4) 14.向一个有127个元素的顺序表中插入一个新元素并保持原来的顺序不变，平均要移动（）个元素？ A. 8 B.63.5 C.63 D.7 15.下面代码运行结果？ a = 1 try: a += 1 except:

马尔科夫及其应用(02129057)

马尔可夫过程及其应用 一． 马尔可夫过程的简介 马尔科夫过程(MarKov Process)是一个典型的随机过程。设X(t)是一随机过程，当过程在时刻t0所处的状态为已知时，时刻t(t>t0)所处的状态与过程在t0时刻之前的状态无关，这个特性成为无后效性。无后效的随机过程称为马尔科夫过程。马尔科夫过程中的时同和状态既可以是连续的，又可以是离散的。我们称时间离散、状态离散的马尔科夫过程为马尔科夫链。马尔科夫链中，各个时刻的状态的转变由一个状态转移的概率矩阵控制。 二． 马尔可夫过程的一般概念 2.1定义 设有一随机过程X(t)，t ∈T ，若在t1,t1,…tn-1,tn(t1

【IT专家】Python操作MySQL案例

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系 Python操作MySQL案例 2016/01/23 0 最近都在学习Python代码，希望学会Python后，能给我带来更高的工作效率，因此每天坚持学习和拷代码，下面是一个Python操作MySQL的一个实例，该实例可以让更多的人更好了解MySQLdb模块的使用。我是Python菜鸟，通过学习别人的实例来让自己学到更多Python知识。 ? ?案例：用Python实现银行转账 ?一、在MySQL创建一张表account表，然后在里面插入两条数据： ?mysql show create table account\G*************************** 1. row *************************** Table: accountCreate Table: CREATE TABLE `account` ( `userid` int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘账号ID’, `money` int(11) DEFAULT NULL) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin1 row in set (0.02 sec)mysql 当前数据： ?mysql select * from account;+--------+-------+| userid | money |+--------+-------+| 1 | 200 || 2 | 200 |+--------+-------+2 rows in set (0.00 sec)mysql ?编辑脚本money.py文件，运行些脚本需要安装MySQLdb模块，详细安装和基本的使用可以参考我的博客：cnblogs/xuanzhi201111/p/5144982.html ?#!/usr/bin/env python#coding:utf-8#name:money.pyimport sysimport MySQLdb try: sql = “select * from account where userid = %s and money %s” % (source_userid,money) cursor.execute(sql) print “\033[;32m检查是否有足够的钱: \033[0m” + sql except Exception,e: raise Exception(‘执行sql错误：%s’ % e) else: rs = cursor.fetchall() if len(rs) != 1: raise Exception (“账号%s余额不足” % source_userid) finally: cursor.close()#用于减去转掉的部份金额def reduce_money(self,source_userid,money): cursor = self.conn.cursor() try: sql = “update account set money = money - %s where userid=%s” % (money,source_userid) cursor.execute(sql) print “\033[;32m从源账户%s 里扣掉对应的金额: \033[0m” % (source_userid) + sql except Exception,e: raise

markov链在天气中的应用

北方民族大学 信息与计算科学学院 课程名称: 应用随机过程 姓名：___ 何义连方芳朱雪梅阿热孜古丽 学号： 20093241 20093208 20093284 20093177 专业：数学与应用数学 班级： 09级（5）班

天气变化情况是人们普遍关注的重点问题之一。借助随机过程中著名的马尔可夫链模型，以某日天气的状态转移数据为算例，建立了天气情况预测模型，并借助该模型对未来天气的变化趋势作出了预测分析。马尔科夫过程应用广泛，它的重要特征是无后效性。事物第t 次出现的状态，只与其第t一1次的状态有关，它与以前的状态无关。因此，运用马尔科夫链，只需要最近或现在的动态资料则可按转移概率可预测将来。这一基本思想可应用于天气预报、作物产量预报、病虫害预报等，也可应用于水文、通信技术和遗传学研究中。 1马尔科夫链预测的数学模型 1．1马尔科夫链和马尔科夫预测法概念 马尔科夫链是与马尔科夫过程紧密相关的一个概念。满足马尔可夫链的事物过程具有如下的三个特点： a．过程的离散性．事物的发展在时间上可离散化为有限或可列个状态。 b．过程的随机性．系统内部从一个状态转移到另一个状态是随机的，转变的可能由系统内部的以前历史情况的概率值表示。 c．过程的无后效性．系统内部的转移概率只与当前状态有关而与以前的状态无关。 设有随机过程{X(t)，t∈T)，若对任意的整数t∈T，{X(t)，t=0，1，2 ，3】(状态空间为I)参数为非负整数， 把这类过程称为马尔科夫链。马尔科夫链指出事物系统的状态由过去转变到现在，再由现在转变到将来，一环接一环像一根链条，而作为

马尔科夫链的动态系统将来是什么状态，取什么值，只与现在的状态、取值有关，而与它以前的状态、取值无关。为了描述马氏链的(n+1)维概率分布，最重要的是条件概率P{X （t +1)=j ，X(t)=i )，称这条件概率为在时刻t 时的一步转移概率P 它表示在时刻t 时，X(t)=i 条件下，下一时刻t+l 时X(t +1) =j 的概率。将Pi ，依次排序，可得一步转移概率矩阵 ????? ???? ???=3332 31 30 2322212013 121110 03020100 p p p p p p p p p p p p p p p p p 我们称概率分布)i (I ∈，π为马尔可夫链的平稳分布，其中I 为状态空间，它满足下列关系： ) 0(>=∑∈i i ij I i i p πππ 1 =∑∈I i i π 1．2多步状态转移概率矩阵的计算 与起始时刻无关的马尔科夫链成为齐次马尔科夫链，m 步转移概率矩阵可以从一步转移概率矩阵P 自乘m 次得到，也可通过切普曼一柯尔莫格洛夫(c —k)方程得到。设P ∞)代表m 步转移概率矩阵，则根据切普曼一柯尔莫格洛夫(C 一k)方程可得 m 1() (P) (P =??==-） m m P p 其中 ) 1(p 即是一步转移概率矩阵P 。这样，如果知道了马尔科夫链的 初始概率分布，即初始时刻各个状态的概率，并且知道它的一步转移

马尔可夫链预测方法及其一类应用【文献综述】

文献综述 数学与应用数学 马尔可夫链预测方法及其一类应用 马尔可夫性是俄国数学家A.A.Mapkov 在1906年最早提出的. 但是, 什么是马尔可夫性呢? 一般来讲,认为它是“相互独立性”的一种自然推广. 设有一串随机事件,...,,...,,121n n A A A A -中（即n A 属于概率空间（P ,,ξΩ）中的σ代数ξ，1≥n ）, 如果它们中一个或几个的发生, 对其他事件的发生与否没有影响, 则称这一串事件是相互独立的（用概率空间（P ,,ξΩ）的符号表示, 即))()(11n m n m n n A P A P X I ===, 推广下, 如果在已知,...,1+n n A A 中的某些事件的发生, 与,,...,,121-n A A A 中的事件发生与否无关, 则称这一串事件{1:≥n A n }具有马尔可夫性. 所以说, 马尔可夫性可视为相互独立性的一种自然推广. 从朴素的马尔可夫性, 到抽象出马尔可夫过程的概念, 从最简单的马尔可夫过程到一般的马尔可夫过程, 经历了几十年的发展过程. 它有极其深厚的理论基础, 如拓扑学、函数论、几何学、近世代数、泛函分析. 又有很广泛的应用空间, 如随机分形、近代物理、公共事业中的服务系统、电子信息、计算技术等. 在现实世界中, 有很多过程都是马尔可夫过程, 如软件可靠性测试、传染病受感染的人数、农村剩余劳动力流动趋势预测、液体中微粒所作的布朗运动、产品市场占有率及利润率的变动, 车站排队问题等等, 都可视为马尔可夫过程. 所谓马尔可夫链是指时间连续(或离散)、状态可列、时间齐次的马尔可夫过程. 之所以要研究这种过程, 一方面是由于它的理论比较完整深入, 可以作为一般马尔可夫过程及其他随机过程的借鉴; 二是由于它在自然科学和许多实际问题(如遗传学、教育学、经济学、建筑学、规则论、排队论等)中发挥着越来越大的作用. 自从我国著名数学家、教育家、中科院王梓坤院士在上世纪50年代将马尔可夫理论引入国内以后, 我国数学家对马尔可夫过程的研究也取得了非常好的效果, 在生灭过程的构造和它的积分型泛函的分布、马尔可夫过程的零壹律、Martin 边界与过份函数、马尔可夫过程

隐马尔科夫链及其应用

隐马尔科夫链及其应用 学习概率的时候，大家一定都学过马尔科夫模型吧，当时就觉得很有意思，后来看了数学之美之隐马模型在自然语言处理中的应用后，看到隐马尔科夫模型竟然能有这么多的应用，并且取得了很好的成果，更觉的不可思议，特地深入学习了一下，这里总结出来。 马尔科夫过程 马尔科夫过程可以看做是一个自动机，以一定的概率在各个状态之间跳转。 考虑一个系统，在每个时刻都可能处于N个状态中的一个，N个状态集合是{S1,S2,S3,...SN}。我们现在用q1,q2,q3,…qn来表示系统在t=1,2,3,…n时刻下的状态。在t=1时，系统所在的状态q取决于一个初始概率分布PI，PI(SN)表示t=1时系统状态为SN的概率。 马尔科夫模型有两个假设： 1.系统在时刻t的状态只与时刻t-1处的状态相关；（也称为无后效性） 2.状态转移概率与时间无关；（也称为齐次性或时齐性） 第一条具体可以用如下公式表示： P(q t=S j|q t-1=S i,q t-2=S k,…)= P(q t=S j|q t-1=S i) 其中，t为大于1的任意数值，Sk为任意状态 第二个假设则可以用如下公式表示： P(q t=S j|q t-1=S i)= P(q k=S j|q k-1=S i) 其中，k为任意时刻。 下图是一个马尔科夫过程的样例图：

可以把状态转移概率用矩阵A表示，矩阵的行列长度均为状态数目，aij表示P(Si|Si-1)。 隐马尔科夫过程 与马尔科夫相比，隐马尔科夫模型则是双重随机过程，不仅状态转移之间是个随机事件，状态和输出之间也是一个随机过程，如下图所示： 此图是从别处找来的，可能符号与我之前描述马尔科夫时不同，相信大家也能理解。

马尔科夫链模型及其在基因遗传分析中的应用研究

马尔科夫链模型及其在基因遗传分析中的应用研究 内容提要 文中简述了马尔科夫链模型的基本原理，介绍了利用马尔科夫链对农作物基因遗传过程进行的分析研究，从而得出了基因类型的分布情况和农作物种植最适宜的换种代数间隔，使得可以更好的种植农作物。 关键词 马尔可夫链模型 基因遗传 换种间隔 一、引言 对基因遗传的分析一直是人们较为关心的话题。在研究出某物种基因的遗传分布后，对人们今后的对该物种进行的各种改良提供了良好的依据，尤其是对农作物基因类型的研究。在研究出农作物的各代之间基因类型的关系和分布情况之后，我们可以据此改善农作物的种植方法，从而提高产量。本文依据马尔科夫链的两种重要类型对农作物的基因遗传进行了分析研究，同时，分析研究马尔科夫链在一对父母的大量后代中，雌雄随机的配对繁殖，一系列后代的基因类型的演变过程中的应用。 二、马尔科夫链 1.马尔可夫链的基本概念 定义 ①.设{(),0,1,2,}n X X w n ==???是定义在概率空间(,,)F P Ω上，取值在非负整数上的随机变量序列，其表示对每个n 系统的状态。当状态1,2,,(1,2,)n X k n =???=???时表示共有k 个状态；n 时刻由状态n X i =，下一个时刻n+1变到状态1n X j +=的概率记作ij p ，则1(|)i j n n p P X j X i +===表示在事件n X i =出现的条件下，事件1n X j +=出现的条件概率，又称它为系统状态X 的一步转移概率。如果对任意的非负整数121,,,,,n i i i i j -???及一切0n ≥有 1(|,,1,2,,1)n n k k P X j X i X i k n +====???-=1(|)()n n ij ij P X j X i p n p +====， 则称X 是马尔科夫链。 ②.矩阵（ij p ）称为马尔科夫链X 的一步转移概率矩阵。称10()(|)(|)ij n n m m p n P X j X i P X j X i ++======为马尔科夫链X 的n 步转移概率，而（()ij p n ）为X 的n 步转移矩阵。

深度神经网络的python.numpy实现

# import tensorflow as tf import numpy as np #import random #import matplotlib.pyplot as plt import pickle import struct import os #random.seed(0) def rand(i, j): # random array output = 0.1 * np.random.randn(i, j) + 0.05 #output = (np.random.randint(0,4,(i,j)) - 2) * 0.1 return output def unpickle(file): with open(file, 'rb') as fo: dict = pickle.load(fo, encoding='bytes') data = dict[b'data'] labels = dict[b'labels'] data = data.reshape(10000, 3, 32, 32)

labels = np.array(labels) return data, labels def RELU(x): return 1 * (x > 0) * x #return 1.0 / (1.0 + np.exp(-x)) def RELU_deriv(x): return 1 * (x > 0) #s = RELU(x) #ds = s * (1 - s) #return ds def softmax(X): return np.exp(X) / np.sum(np.exp(X))

python操作数据库PostgreSQL

python操作数据库PostgreSQL 1.简述 python可以操作多种数据库，诸如SQLite、MySql、PostgreSQL等，这里不对所有的数据库操作方法进行赘述，只针对目前项目中用到的PostgreSQL做一下简单介绍，主要包括python 操作数据库插件的选择、安装、简单使用方法、测试连接数据库成功。 2.数据库操作插件的选择 PostgreSQL至少有三个python接口程序可以实现访问，包括PsyCopg、PyPgSQL、PyGreSQL(PoPy已经整合在PyGreSQL中)，三个接口程序各有利弊，需要根据实践选择最适合项目的方式。 推荐使用PsyCopg，对python开发框架的兼容性都很好，本文中我们只讨论这个插件。 3.PsyCopg的下载 官网下载psycopg2-2.5.1.tar.gz：https://www.wendangku.net/doc/f2769098.html,/psycopg/ 本文使用windows系统开发，未使用官网版本，选择 psycopg2-2.4.2.win-amd64-py2.7-pg9.0.4-release.exe版，地址： https://www.wendangku.net/doc/f2769098.html,/s/Cd8pPaw56Ozys 4.PsyCopg的安装 直接exe，根据提示安装即可. ------------------------------------------------ 博主经营一家发饰淘宝店，都是纯手工制作哦，开业冲钻，只为信誉！需要的亲们可以光顾一下！谢谢大家的支持！ 店名： 小鱼尼莫手工饰品店 经营: 发饰、头花、发夹、耳环等（手工制作） 网店： https://www.wendangku.net/doc/f2769098.html,/ --------------------------------------------------------------------- 继续正题... 5.PsyCopg的使用 py文件代码： __author__ = 'qiongmiaoer'