Nakisha
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机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验

文章目录

  • 概率公式
    • 统计数字的概率
    • 本福特定律
    • 条件概率与全概率公式
    • 贝叶斯公式
  • 概率分布
    • 两点分布
    • 二项分布
    • 泊松分布
    • 均匀分布
    • 指数分布
    • 正态分布
    • 常见分布总结
    • Beta分布
  • 事件的独立性
  • 期望
    • 期望的类型和性质
  • 方差
  • 协方差
    • 协方差定义和性质
    • 协方差的意义
    • 协方差和独立、不相关的关系
    • 协方差的上界
    • Pearson相关系数
    • 协方差矩阵
  • 切比雪夫不等式
  • 大数定律
  • 伯努利定理
  • 中心极限定理

概率公式

统计数字的概率

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第1张图片

本福特定律

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条件概率与全概率公式

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贝叶斯公式

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举例
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贝叶斯公式扩展
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概率分布

两点分布

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二项分布

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泊松分布

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第9张图片

均匀分布

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指数分布

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指数分布的特性
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正态分布

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常见分布总结

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Beta分布

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Beta分布的期望
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事件的独立性

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期望

期望的类型和性质

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期望的性质
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方差

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第20张图片

协方差

协方差定义和性质

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第21张图片

协方差的意义

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第22张图片

协方差和独立、不相关的关系

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第23张图片

协方差的上界

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第24张图片

Pearson相关系数

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第25张图片

协方差矩阵

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第26张图片

切比雪夫不等式

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第27张图片

大数定律

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第28张图片
大数定律的意义
机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第29张图片

伯努利定理

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第30张图片

中心极限定理

机器学习之数学基础（二） 概率论与贝叶斯试验_第31张图片

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  • 设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
    抽象工厂模式：     工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。     总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
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    直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
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  • Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他