最近用了一点pytorch，想着稍稍理一下，这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架，究竟是何方神圣？首先我们要搞清楚pytorch和TensorFlow的一点区别，那就是pytorch是一个动态的框架，而TensorFlow是一个静态的框架。何为静态的框架呢？我们知道，TensorFlow的尿性是，我们需要先构建一个TensorFlow的计算图，构建好了之后，这样一个计算图是不能够变的了..

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据说MMHC是现行的比较成功的一种混合贝叶斯结构学习算法，其主要思想是：先建立一个贝叶斯网络的骨架，再通过贪心算法确定最终结构。那么要搞懂的是以下：1.框架是如何建立的2.贪心算法是怎么运行的3.最大最小体现在哪里？4.为什么会优于一般的算法？通过MMHC算法的论文《The max-min hill-climbing Bayesiannetworkstructure learning algori

分布家族的伦理关系浅谈两点分布，二项分布，伽马分布，指数分布，泊松分布，卡方分布，t分布，F分布，均匀分布，正态分布，β分布，狄利克雷分布。（红丸子，白丸子，四喜丸子。。。）我们知道，在数理统计中，经常是和各种分布打交道，也经常搞清楚搞不清楚，我是谁，我在学什么，这些分布，到底是些什么关系？最近在学随机过程又遇到了这个问题，虽然好像并没有什么太多关系，但是搞不清楚的，马马虎虎的感觉很不爽，而...