Les bookmarks de Clem
2385 shaares
Encore les Bolloré...
Oh putain! Ya des trucs géniaux là-dedans.
À creuser dans un édit ultérieur.
À creuser dans un édit ultérieur.
Oui, j'aurais dû m'en douter:
Si $X \sim U(0, 1)$ alors $\log(X/(1−X)) \sim Logistic(0, 1)$
Autrement dit, si X suit une loi uniforme entre 0 et 1, le logit de X suit une loi logistique (0,1).
Exemple sous R:
oo <- rlogis(10000)
hist(exp(oo)/(1+exp(oo)))
Ce dernier histogramme est bien uniforme. C'est assez pratique pour définir, dans un modèle bayésien, une prior sur Y=logit(X) en s'assurant que la prior de X est uniforme entre 0 et 1.
Quand il est plus pratique de définir Y comme paramètre d'intérêt (e.g. dans un metropolis avec une proposal gaussienne, quand c'est merdique d'avoir des bornes et qu'on ne veut pas passer son temps à jongler entre les logit et inverse logit).
Si $X \sim U(0, 1)$ alors $\log(X/(1−X)) \sim Logistic(0, 1)$
Autrement dit, si X suit une loi uniforme entre 0 et 1, le logit de X suit une loi logistique (0,1).
Exemple sous R:
oo <- rlogis(10000)
hist(exp(oo)/(1+exp(oo)))
Ce dernier histogramme est bien uniforme. C'est assez pratique pour définir, dans un modèle bayésien, une prior sur Y=logit(X) en s'assurant que la prior de X est uniforme entre 0 et 1.
Quand il est plus pratique de définir Y comme paramètre d'intérêt (e.g. dans un metropolis avec une proposal gaussienne, quand c'est merdique d'avoir des bornes et qu'on ne veut pas passer son temps à jongler entre les logit et inverse logit).
Je connaissais le brainfuck et intercal. Les autres sont marrant (whitespace doit être le pire)
À lire aussi...
Je suis beaucoup dans l'étude des réseaux sociaux en ce moment. Le papier a l'air intéressant.
alire
alire
Bon à savoir: l'API de google restreint le nombre de fois où l'on peut récupérer des cartes google maps. D'où l'erreur de temps en temps.
Big data et balises argos. L'article a l'air intéressant... À lire
La VACHE! Je suis sur le cul. La réponse est bluffante, j'ai essayé son code c'est génial: une horloge digitale fonctionnant selon le principe du jeu de la vie.
C'est dingue.
C'est dingue.
Initiative intéressante: on déconnecte le processus de review et de diffusion de celui de la publication. À suivre...
Oh la belle ressource intéressante sur spatialite! J'ai le sentiment que celle-ci va me servir!
Explication limpide des index spatiaux sous spatialite
Une approche intéressante pour dissoudre des polygones avec Spatialite. Je tente et je conserve...
Ah ben merde alors. J'imaginais pas que ça irait si rapidement... Découverte d'une collision ya pas longtemps, et boum. Un algo pour les trouver...
Via Mathieu. Ya deux-trois graphiques qui laissent rêveurs... à creuser plus en détail.
SMBC a découvert le moyen de gonfler son taux de citation.
Bon à savoir...
Stratégie super intéressante!!! À suivre.
J'aime bien quand SMBC se lance dans la théologie XD
Ah ben voilà, maintenant, je comprends ce qui se passe avec mon programme: la réponse de sds est limpide.
J'ai écrit un programme qui lit des raster, les affiche avec un plotRGB, met un point avec un buffer dessus, sauve l'image, et vire les raster. À la fin, un coup de rm(), un coup de gc(), et on répète ça sur un bon millier de cartes.
Pourtant, toutes les 10 cartes, on a:
Error: cannot allocate vector of size 9.6 Mb
Et après, on a beau tourner le truc dans tous les sens, plus moyen de faire quoi que ce soit. Et quand je regarde l'environnement, il est vide, ou quasi.
Trois fonctions par ci par là, un data.frame de 30 lignes, une vingtaine de tout petits objets, mais ne constituant pas un 1Mo de mémoire bouffée. Quasi-vide quoi. Et non seulement l'environnement est vide, mais la mémoire sous linux n'est qu'à moitié remplie (i.e. pas des masses de programmes tournant en même temps). Et pourtant, je peux pas allouer un vecteur, même de taille modeste: plus de place. C'était surréaliste. Là, l'explication de sds est limpide:
"The R garbage collector is imperfect in the following (not so) subtle way: it does not move objects (i.e., it does not compact memory) because of the way it interacts with C libraries (...). This means that if you take turns allocating small chunks of memory which are then discarded and larger chunks for more permanent objects (this is a common situation when doing string/regexp processing), then your memory becomes fragmented and the garbage collector can do nothing about it: the memory is released, but cannot be re-used because the free chunks are too short.
The only way to fix the problem is to save the objects you want, restart R, and reload the objects. "
Eh ben, moi j'ai pas le cul sorti des ronces comme dirait l'autre...
J'ai écrit un programme qui lit des raster, les affiche avec un plotRGB, met un point avec un buffer dessus, sauve l'image, et vire les raster. À la fin, un coup de rm(), un coup de gc(), et on répète ça sur un bon millier de cartes.
Pourtant, toutes les 10 cartes, on a:
Error: cannot allocate vector of size 9.6 Mb
Et après, on a beau tourner le truc dans tous les sens, plus moyen de faire quoi que ce soit. Et quand je regarde l'environnement, il est vide, ou quasi.
Trois fonctions par ci par là, un data.frame de 30 lignes, une vingtaine de tout petits objets, mais ne constituant pas un 1Mo de mémoire bouffée. Quasi-vide quoi. Et non seulement l'environnement est vide, mais la mémoire sous linux n'est qu'à moitié remplie (i.e. pas des masses de programmes tournant en même temps). Et pourtant, je peux pas allouer un vecteur, même de taille modeste: plus de place. C'était surréaliste. Là, l'explication de sds est limpide:
"The R garbage collector is imperfect in the following (not so) subtle way: it does not move objects (i.e., it does not compact memory) because of the way it interacts with C libraries (...). This means that if you take turns allocating small chunks of memory which are then discarded and larger chunks for more permanent objects (this is a common situation when doing string/regexp processing), then your memory becomes fragmented and the garbage collector can do nothing about it: the memory is released, but cannot be re-used because the free chunks are too short.
The only way to fix the problem is to save the objects you want, restart R, and reload the objects. "
Eh ben, moi j'ai pas le cul sorti des ronces comme dirait l'autre...