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貝葉斯方法概率編程

發布時間:2023-12-08 07:09:12

⑴ 作為程序員提高編程能力的幾個基礎演算法

一:快速排序演算法

快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下,排序n個項目要Ο(nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較,但這種狀況並不常見。事實上,快速排序通常明顯比其他Ο(nlogn)演算法更快,因為它的內部循環(innerloop)可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法(Divideandconquer)策略來把一個串列(list)分為兩個子串列(sub-lists)。

演算法步驟:

1從數列中挑出一個元素,稱為「基準」(pivot),

2重新排序數列,所有元素比基準值小的擺放在基準前面,所有元素比基準值大的擺在基準的後面(相同的數可以到任一邊)。在這個分區退出之後,該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區(partition)操作。

3遞歸地(recursive)把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞歸的最底部情形,是數列的大小是零或一,也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去,但是這個演算法總會退出,因為在每次的迭代(iteration)中,它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。

二:堆排序演算法

堆排序(Heapsort)是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構,並同時滿足堆積的性質:即子結點的鍵值或索引總是小於(或者大於)它的父節點。

堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。

創建一個堆H[0..n-1]

把堆首(最大值)和堆尾互換

3.把堆的尺寸縮小1,並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置

4.重復步驟2,直到堆的尺寸為1

三:歸並排序

歸並排序(Mergesort,台灣譯作:合並排序)是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法(DivideandConquer)的一個非常典型的應用。

1.申請空間,使其大小為兩個已經排序序列之和,該空間用來存放合並後的序列

2.設定兩個指針,最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置

3.比較兩個指針所指向的元素,選擇相對小的元素放入到合並空間,並移動指針到下一位置

4.重復步驟3直到某一指針達到序列尾

5.將另一序列剩下的所有元素直接復制到合並序列尾

四:二分查找演算法

二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始,如果中間元素正好是要查找的元素,則搜素過程結束;如果某一特定元素大於或者小於中間元素,則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找,而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組為空,則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半,時間復雜度為Ο(logn) 。

五:BFPRT(線性查找演算法)

BFPRT演算法解決的問題十分經典,即從某n個元素的序列中選出第k大(第k小)的元素,通過巧妙的分析,BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似,當然,為使得演算法在最壞情況下,依然能達到o(n)的時間復雜度,五位演算法作者做了精妙的處理。

1.將n個元素每5個一組,分成n/5(上界)組。

2.取出每一組的中位數,任意排序方法,比如插入排序。

3.遞歸的調用selection演算法查找上一步中所有中位數的中位數,設為x,偶數個中位數的情況下設定為選取中間小的一個。

4.用x來分割數組,設小於等於x的個數為k,大於x的個數即為n-k。

5.若i==k,返回x;若i<k,在小於x的元素中遞歸查找第i小的元素;若i>k,在大於x的元素中遞歸查找第i-k小的元素。

終止條件:n=1時,返回的即是i小元素。

六:DFS(深度優先搜索)

深度優先搜索演算法(Depth-First-Search),是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點,盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過,搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點,則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程,整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。

深度優先搜索是圖論中的經典演算法,利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表,利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題,如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。

深度優先遍歷圖演算法步驟:

1.訪問頂點v;

2.依次從v的未被訪問的鄰接點出發,對圖進行深度優先遍歷;直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問;

3.若此時圖中尚有頂點未被訪問,則從一個未被訪問的頂點出發,重新進行深度優先遍歷,直到圖中所有頂點均被訪問過為止。

上述描述可能比較抽象,舉個實例:

DFS在訪問圖中某一起始頂點v後,由v出發,訪問它的任一鄰接頂點w1;再從w1出發,訪問與w1鄰接但還沒有訪問過的頂點w2;然後再從w2出發,進行類似的訪問,…如此進行下去,直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點u為止。

接著,退回一步,退到前一次剛訪問過的頂點,看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有,則訪問此頂點,之後再從此頂點出發,進行與前述類似的訪問;如果沒有,就再退回一步進行搜索。重復上述過程,直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。

七:BFS(廣度優先搜索)

廣度優先搜索演算法(Breadth-First-Search),是一種圖形搜索演算法。簡單的說,BFS是從根節點開始,沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問,則演算法中止。

BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。

1.首先將根節點放入隊列中。

2.從隊列中取出第一個節點,並檢驗它是否為目標。

如果找到目標,則結束搜尋並回傳結果。

否則將它所有尚未檢驗過的直接子節點加入隊列中。

3.若隊列為空,表示整張圖都檢查過了——亦即圖中沒有欲搜尋的目標。結束搜尋並回傳「找不到目標」。

4.重復步驟2。

八:Dijkstra演算法

戴克斯特拉演算法(Dijkstra』salgorithm)是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題,演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。

該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖G,以及G中的一個來源頂點S。我們以V表示G中所有頂點的集合。每一個圖中的邊,都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u,v)表示從頂點u到v有路徑相連。我們以E表示G中所有邊的集合,而邊的權重則由權重函數w:E→[0,∞]定義。因此,w(u,v)就是從頂點u到頂點v的非負權重(weight)。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重,就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有V中有頂點s及t,Dijkstra演算法可以找到s到t的最低權重路徑(例如,最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中,找到從一個頂點s到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖,Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。

1.初始時令S=,T=,T中頂點對應的距離值

若存在<V0,Vi>,d(V0,Vi)為<V0,Vi>弧上的權值

若不存在<V0,Vi>,d(V0,Vi)為∞

2.從T中選取一個其距離值為最小的頂點W且不在S中,加入S

3.對其餘T中頂點的距離值進行修改:若加進W作中間頂點,從V0到Vi的距離值縮短,則修改此距離值

重復上述步驟2、3,直到S中包含所有頂點,即W=Vi為止

九:動態規劃演算法

動態規劃(Dynamicprogramming)是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的,通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題,動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。

動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上,若要解一個給定問題,我們需要解其不同部分(即子問題),再合並子問題的解以得出原問題的解。通常許多子問題非常相似,為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次,從而減少計算量:一旦某個給定子問題的解已經算出,則將其記憶化存儲,以便下次需要同一個子問題解之時直接查表。這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。

關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。

1.最優子結構性質。如果問題的最優解所包含的子問題的解也是最優的,我們就稱該問題具有最優子結構性質(即滿足最優化原理)。最優子結構性質為動態規劃演算法解決問題提供了重要線索。

2.子問題重疊性質。子問題重疊性質是指在用遞歸演算法自頂向下對問題進行求解時,每次產生的子問題並不總是新問題,有些子問題會被重復計算多次。動態規劃演算法正是利用了這種子問題的重疊性質,對每一個子問題只計算一次,然後將其計算結果保存在一個表格中,當再次需要計算已經計算過的子問題時,只是在表格中簡單地查看一下結果,從而獲得較高的效率。

十:樸素貝葉斯分類演算法

樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理,就是在各種條件的存在不確定,僅知其出現概率的情況下,如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的,即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型,在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中,樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法,換言樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。

盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設,但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。

通過掌握以上演算法,能夠幫你迅速提高編程能力,成為一名優秀的程序員。

⑵ Lotka-Volterra模型

種間競爭是指具有相似要求的物種,為了爭奪空間和資源,而產生的一種直接或間接抑制對方的現象。

Lotka-Volterrra的種間競爭模型:

K是環境容納量

N則是物種的種群數量

兩者穩定共存的基本條件就是dN1/dt=0和dN2/dt=0

若dN1/dt=0,則K1-N1-αN2=0——①

若dN2/dt=0,則K2-N2-βN1=0——②

當環境全被N1佔領則由②式得出N1=K2/β

當環境全被N2佔領則由①式得出N2=K1/α

四種情況如圖所示

⑶ 如何在Python中實現這五類強大的概率分布

R編程語言已經成為統計分析中的事實標准。但在這篇文章中,我將告訴你在Python中實現統計學概念會是如此容易。我要使用Python實現一些離散和連續的概率分布。雖然我不會討論這些分布的數學細節,但我會以鏈接的方式給你一些學習這些統計學概念的好資料。在討論這些概率分布之前,我想簡單說說什麼是隨機變數(random variable)。隨機變數是對一次試驗結果的量化。

舉個例子,一個表示拋硬幣結果的隨機變數可以表示成

Python

1

2

X = {1 如果正面朝上,

2 如果反面朝上}

隨機變數是一個變數,它取值於一組可能的值(離散或連續的),並服從某種隨機性。隨機變數的每個可能取值的都與一個概率相關聯。隨機變數的所有可能取值和與之相關聯的概率就被稱為概率分布(probability distributrion)。

我鼓勵大家仔細研究一下scipy.stats模塊。

概率分布有兩種類型:離散(discrete)概率分布和連續(continuous)概率分布。

離散概率分布也稱為概率質量函數(probability mass function)。離散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution)、二項分布(binomial distribution)、泊松分布(Poisson distribution)和幾何分布(geometric distribution)等。

連續概率分布也稱為概率密度函數(probability density function),它們是具有連續取值(例如一條實線上的值)的函數。正態分布(normal distribution)、指數分布(exponential distribution)和β分布(beta distribution)等都屬於連續概率分布。

若想了解更多關於離散和連續隨機變數的知識,你可以觀看可汗學院關於概率分布的視頻。

二項分布(Binomial Distribution)

服從二項分布的隨機變數X表示在n個獨立的是/非試驗中成功的次數,其中每次試驗的成功概率為p。

E(X) =np, Var(X) =np(1−p)

如果你想知道每個函數的原理,你可以在IPython筆記本中使用help file命令。E(X)表示分布的期望或平均值。

鍵入stats.binom?了解二項分布函數binom的更多信息。

二項分布的例子:拋擲10次硬幣,恰好兩次正面朝上的概率是多少?

假設在該試驗中正面朝上的概率為0.3,這意味著平均來說,我們可以期待有3次是硬幣正面朝上的。我定義擲硬幣的所有可能結果為k = np.arange(0,11):你可能觀測到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計算每次觀測的概率質量函數。它返回一個含有11個元素的列表(list),這些元素表示與每個觀測相關聯的概率值。

結語(Conclusion)

概率分布就像蓋房子的藍圖,而隨機變數是對試驗事件的總結。我建議你去看看哈佛大學數據科學課程的講座,Joe Blitzstein教授給了一份摘要,包含了你所需要了解的關於統計模型和分布的全部。

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