重读浙大版《概率论与数理统计》

线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用？段丞博线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容，无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的，而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容：函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
ICBDDM2025：大数据与数字化管理前沿峰会鸭鸭鸭进京赶烤学术会议大数据图像处理计算机视觉 AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时，可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发，初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素，如专业前景、教育资源和就业情况等，对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业：是一个热门且前沿的学科领域，它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具，例如线性代数在机器学习算法中
第九课：大白话教你朴素贝叶斯顽强卖力机器学习-深度学习-神经网络算法 python 大数据数据分析
这节课咱们来聊聊朴素贝叶斯（NaiveBayes），这个算法名字听起来像是个“天真无邪的数学小天才”，但其实它是个超级实用的分类工具！我会用最接地气的方式，从定义讲到代码实战，保证你笑着学会，还能拿去忽悠朋友！一：朴素贝叶斯是啥？——当概率论遇上“天真”假设1.1定义：贝叶斯定理的“偷懒版”问题：你想判断一封邮件是不是垃圾邮件，或者一条评论是不是好评。贝叶斯定理（原版）：[P(A|B)=\frac
贝叶斯算法：从概率推断到智能决策的基石 weixin_47233946 算法算法
##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中，贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性，在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发，深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式，揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理：概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系：$$P(A|B)
清风数学建模个人笔记--模糊综合评价 fvdj0 数学建模笔记
目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用：模糊综合评价（评判）一、量①确定性：经典数学（几何、代数）②不确定性：随机性（概率论、随机过程）灰性（灰色系统）模糊性（模糊数学）二、分类：偏小型：年轻、小、冷中间型：中年、中、暖偏大型：年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法（1）模糊统计法（设计调查问卷，不推荐，主观性最弱）（2）借助已有的尺度（需要已有的指标，并能收集到数据）论域模糊集隶属
【西瓜书】机器学习（周志华）学习问题记录 _linyu__ 基础知识机器学习周志华西瓜书
简述西瓜书的鼎鼎大名早有耳闻，于是毫无疑问买来入门。写此文章的时候刚要做完第二章的练习题。在看的时候有一些感慨：需要一定的数理基础，尤其是概率论的内容。但是如果没学过也不建议直接去啃概率论，只要把相关的部分看看即可。周老师默认我们能力很强，所以有些地方说得不够详细，仅靠此书无法理解，需要自己另行查阅。有一些疑似谬误的地方，但是我自己能力较差，又苦于没有人佐证，所以并不敢说周老师一定错了。在看的过程
数学中的泛函分析与算子理论 AI天才研究院计算 AI大模型应用入门实战与进阶 ChatGPT 实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA 计算 AI大模型应用
1.背景介绍1.1数学的发展与泛函分析的产生数学作为一门科学，自古以来就在不断地发展和演变。从最初的算术、几何，到后来的微积分、线性代数，再到现代的拓扑学、概率论等，数学的研究领域不断扩展。泛函分析作为一门现代数学的分支，起源于20世纪初，它主要研究无限维空间中的函数和算子，为许多现代科学和工程问题提供了理论基础。1.2泛函分析与算子理论的关系泛函分析与算子理论密切相关。泛函分析主要研究无限维空间
【图像处理入门】8. 数学基础与优化：线性代数、概率与算法调优实战小米玄戒Andrew 图像处理：从入门到专家图像处理线性代数算法 python 计算机视觉概率论算法调优
摘要图像处理的核心离不开数学工具的支撑。本文将深入解析线性代数、概率论在图像领域的应用，包括矩阵变换与图像几何操作的关系、噪声模型的数学描述，以及遗传算法、粒子群优化等智能算法在参数调优中的实践。通过理论结合代码案例，帮助读者掌握从数学原理到工程优化的完整链路。一、线性代数：图像变换的数学基石1.矩阵运算与图像几何变换在图像处理入门3中，我们通过仿射变换矩阵实现图像平移、旋转与缩放。其本质是线性代
AI大模型从0到1记录学习大模型技术之机器学习 day27-day60 Gsen2819 算法大模型人工智能人工智能学习机器学习
机器学习概述机器学习（MachineLearning,ML）主要研究计算机系统对于特定任务的性能，逐步进行改善的算法和统计模型。通过输入海量训练数据对模型进行训练，使模型掌握数据所蕴含的潜在规律，进而对新输入的数据进行准确的分类或预测。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸优化、算法复杂度理论等多门学科。人工智能、机器学习与深度学习人工智能（AI）是计算机科学的一个广泛领域，
大数定律与中心极限定理：概率论的双子星 Algo-hx 概率论与数理统计概率论
目录引言5大数定律与中心极限定理5.1大数定律：频率的稳定性5.1.1辛钦大数定律定理内容5.1.2伯努利大数定律定理内容5.1.3切比雪夫大数定律定理内容对比总结表5.2中心极限定理：正态分布的普适性5.2.1独立同分布情形定理内容图释5.2.2李雅普诺夫定理定理内容核心思想图释5.2.3棣莫弗-拉普拉斯定理定理内容应用条件图释对比总结表5.3定理对比：LLNvsCLT引言当随机现象的个体行为无
（十七）深度学习之线性代数：核心概念与应用解析只有左边一个小酒窝深度学习深度学习线性代数人工智能
1线性代数在深度学习中的定位1.1深度学习的数学基础支柱线性代数是深度学习的核心数学工具之一，与微积分、概率论共同构成深度学习的理论基础。深度学习本质上是对高维数据的处理与建模，而线性代数提供了描述和操作高维空间中数据与变换的语言和方法。1.2从数据表示到模型运算的桥梁数据结构化表示：深度学习处理的图像、文本、音频等数据，通常被转化为向量、矩阵或张量（多维数组）。例如：图像：RGB图像可表示为三维
（详细介绍）什么是 Spherical Gaussian（球形高斯分布）音程数学数学
文章目录什么是SphericalGaussian？几何意义：为什么叫“球形”？特点总结：应用场景举例：✅示例代码（Python）相关概念对比：SphericalGaussian（球形高斯分布）是概率论与统计学中一个非常常见且重要的概念，尤其在机器学习、信号处理、模式识别等领域有广泛应用。什么是SphericalGaussian？SphericalGaussianDistribution（球形高斯分
贝叶斯原理：解锁不确定性的智慧钥匙（全网最详细）富士达幸运星贝叶斯原理人工智能机器学习
在浩瀚的统计学与概率论海洋中，贝叶斯原理如同一盏明灯，照亮了我们在不确定性中前行的道路。它不仅仅是一种计算方法，更是一种深刻的思维方式，让我们能够基于有限的信息和先验知识，对未知事件做出更加合理的预测和判断。本文将带您一窥贝叶斯原理的奥秘，探索它如何在各个领域发光发热。一、贝叶斯原理的起源与核心概念起源贝叶斯原理得名于18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯（ThomasBayes），尽管他本人并未直接
为什么计算机不用e进制，按道理说e进制难道不是最高效的吗？e进制理论上为何被认为信息编码更优，但实际却难以实现？前端
在现代计算机科学中，二进制无疑是计算机体系结构的根基，这一选择深刻影响了计算机的设计、性能以及发展方向。然而，数字系统的底层进制理论却远远不止二进制一种可能性。从数学的角度来看，常用进制中有一个特殊的数——数学常数e（自然对数的底，约等于2.71828），它在无数数学和物理领域扮演着极其重要的角色。e的独特性质使得很多数学函数的表达变得简洁自然，且e在连续复利、概率论、信息论等领域都有着独特的优势
【概率论】正态分布的由来——从大一同学的视角出发应有光基础知识概率论机器学习
数学系大佬勿喷，本文以非数同学的视角出发0.启发与思考正态分布平时常常遇到，无论是在概率论中的“中心极限定理”，还是平时在学习ML中遇到的“高斯混合模型”，或者是在深度学习中，常常将一些数据假设为正态分布的情况。我们平时可能由于知到中心极限定理，因此默认正态分布是一个很好的分布。但是，这为什么不能是平均分布呢？二项分布呢？泊松分布？或者是其它抽样分布？接下来我们将简要探讨正态分布的由来：1.背景我
【概率论与数理统计】第二章随机变量及其分布(1) Arthur古德曼概率论与数理统计概率论随机变量分布离散型连续型夏明亮
第二章随机变量及其分布第一章种学习了随机现象、随机试验、随机事件等概念，讨论了随机事件的关系、运算以及概率；且只考虑了个别事件下的频率问题。接下来，进一步第需要建立随机试验结果与实数的对应关系，这类似于函数的映射，我们称之为随机变量，以便使用高等数学的方法来研究随机试验。1离散型随机变量1.1随机变量的概念随机变量的数学定义：**定义1：**设EEE为随机试验，Ω\OmegaΩ为其样本空间，若对于
随机变量及其分布：概率论的量化核心 Algo-hx 概率论与数理统计概率论
标题引言2随机变量及其分布2.1随机变量定义与分类2.2离散型随机变量：概率质量函数(PMF)概率分布律性质经典分布4.**各分布之间的关系**2.3分布函数(CDF)：统一描述工具定义性质离散型应用2.4连续型随机变量：概率密度函数(PDF)定义性质经典分布均匀分布指数分布正态分布2.5随机变量函数的分布问题：已知XXX分布，求Y=g(X)Y=g(X)Y=g(X)分布解法框架重要公式（当ggg严
詹森不等式（Jensen’s Inequality）——EM算法的基础 phoenix@Capricornus 模式识别中的数学问题机器学习
詹森不等式（Jensen’sInequality）是数学中一个非常重要的不等式，广泛应用于概率论、统计学、凸优化、信息论等领域。它基于凸函数和凹函数的性质。一、基本定义设函数fff是定义在区间III上的凸函数（convexfunction），且随机变量XXX的取值落在III内，期望存在，则有：E[f(X)]⩾f(E[X]){E}[f(X)]\geqslantf({E}[X])E[f(X)]⩾f(E
机器学习与深度学习16-概率论和统计学01 my_q 机器学习与深度学习机器学习深度学习概率论
目录前文回顾1.什么是概率论和统计学2.概率的基本概念3.什么是概率密度函数和累积分布函数4.均值、中位数与众数前文回顾上一篇文章地址：链接1.什么是概率论和统计学概率论和统计学是数学中重要的分支，用于研究随机事件和数据的分布、关联性以及不确定性。概率论是研究随机事件发生的可能性和规律的数学学科。它提供了一套工具和方法来描述和分析随机变量、随机过程以及他们之间的关系。概率论包括概率分布、随机变量、
Python概率论麻辣小兔喵 Python python 概率论机器学习
概率论是数学的一个分支，它研究随机事件的概率和统计规律。在Python中，有很多强大的概率统计库可以帮助我们进行概率计算和数据分析，比如NumPy、SciPy和Pandas等库。下面我将为您介绍一些基本的概率概念以及如何在Python中实现它们。1.概率的基本概念在概率论中，我们通常会用以下的符号表示：P(A)：表示事件A发生的概率，其取值范围在[0,1]之间。P(A|B)：表示在事件B发生的条件
C++概率论算法详解：理论基础与实践应用
清言神力，创作奇迹。接受福利，做篇笔记。参考资料[0]概率论中均值、方差、标准差介绍及C++/OpenCV/Eigen的三种实现.https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/73323475.[4]C++中的随机数及其在算法竞赛中的使用-博客园.https://www.cnblogs.com/cmy-blog/p/random.html.[
我2025上岸大模型就靠它了，冲击大厂大模型岗位！大模型学习路线（2025最新）从零基础入门到精通_大模型学习路线大模型老炮学习人工智能程序员 Agent 大模型教学知识库大模型
大模型学习路线图第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。\1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分：梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRoss，《概率论与随机过程》在线课程：KhanAcad
神仙级大模型教程分享，不用感谢，请叫我活雷锋！大模型学习路线非常详细_大模型学习路线（2025最新）程序员辣条学习人工智能大模型产品经理智能体大模型教程 AI大模型
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最大似然估计(MLE)与最小二乘估计(LSE)的区别江湖小妞概率论
最大似然估计与最小二乘估计的区别标签（空格分隔）：概率论与数理统计最小二乘估计对于最小二乘估计来说，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值与观测值之差的平方和最小。设Q表示平方误差，Yi表示估计值，Ŷi表示观测值，即Q=∑ni=1(Yi−Ŷi)2最大似然估计对于最大似然估计来说，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本的观测值的概率最大，也就是概率分布函数或者
概率论的基本概念 Mr.魏（魏先生）
概率论的起源与发展概率论产生于十六世纪十六世纪中叶，卡当在赌博时研究不输的方法1654年，德·美黑——“合理分配赌注问题”1657年，惠更斯——《论机会游戏的计算》1933年，柯尔莫哥洛夫——《概率论的基本概念》数理统计的历史1763年,贝叶斯贝叶斯方法1809年，高斯和勒让德——最小二乘法皮尔逊、戈赛特、费歇——频率曲线、多元分析、估计和方差分析概率论是数理统计学的基础，数理统计学是概率论的一种
【概率论基本概念01】点估计无水先生概率模型统计学模型概率论
一、说明关于概率和统计的学习，需要从根本上、原始概念中一点一点积累，这些基本概念的头绪特别多，一次性交待它们的面有困难，我们只能从点上入手，将点与点的关系连成面，最后完成系统学习的目的，这是一个长期任务。二、关于估计的基本概念2.1我们将学习哪些关于“估计”内容我们将主要指向如下学习内容：学习如何找到总体参数的最大似然估计量。学习如何找到总体参数的矩估计方法。学习如何检查估计量对于特定参数是否无偏
《算法导论(第4版)》阅读笔记：p1178-p1212 算法
《算法导论(第4版)》学习第25天，p1178-p1212总结，总计35页。一、技术总结1.AppendixC:CountingandProbability附录C介绍了计数理论(如：和规则，积规则，串，排列，组合，二项式系数，二项式界等)，概率理论(如：样本空间，事件，概率论公理，离散概率分布，连续均匀概率分布，贝叶斯定理等)，几何分布与二项分布，二项分布的尾部探究。第5章会时不时的涉及这些内容，
matlab实现朴素贝叶斯可视化,模式识别（七）：MATLAB 实现朴素贝叶斯分类器哈哈哈哈哈哈哈哈鸽
本系列文章由云端暮雪编辑，转载请注明出处多谢合作！基础介绍今天介绍一种简单高效的分类器——朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifier)。相信学过概率论的同学对贝叶斯这个名字应该不会感到陌生，因为在概率论中有一条重要的公式，就是以贝叶斯命名的，这就是“贝叶斯公式”：贝叶斯分类器就是基于这条公式发展起来的，之所以这里还加上了朴素二字，是因为该分类器对各类的分布做了一个假设，即不同类的数
C++二项式定理：原理、实现与应用 VU-zFaith870 数学 c++二项式定理数学
背景鉴于复习，问了问清言二项式定理的应用…只好多找些资源…肝要死了…一、引言二项式定理是数学中一个基本定理，主要用于展开二项式的幂次。在C++编程中，理解并实现二项式定理及其拓展具有重要意义，可以解决组合数学、概率论、算法分析等多个领域的问题。本报告将详细介绍C++二项式定理的原理、实现方法及其拓展应用。二、二项式定理的基本原理二项式定理描述了如何展开(a+b)^n的形式，其中n为非负整数。展开式
LLM笔记（五）概率论 Jerry3538 LLM 学习笔记概率论人工智能
1.随机变量与概率分布：模型输出的基础在LLM中，随机变量最直观的体现就是模型预测的下一个token。每个时刻，模型都会输出一个概率分布，表示词汇表中每个token可能是"下一个词"的概率。直观理解想象模型在处理句子"我喜欢北京的"后需要预测下一个词。此时，模型会为词汇表中的每个候选token分配一个概率：“天安门”：0.3“故宫”：0.25“美食”：0.2“文化”：0.15其他词：0.1这个分布
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一、类的初始化顺序 1 （静态变量，静态代码块）-->（变量，初始化块）--> 构造器同一括号里的，根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况，那就在父类到子类交替初始化。二、String 1 String a = "abc"; JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象，根
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方案说明两台机器（称为A和B），以统一的VIP对外提供服务 1.正常情况下，A和B都启动，B会把A的数据同步过来（B is slave of A） 2.当A挂了后，VIP漂移到B；B的keepalived 通知redis 执行：slaveof no one，由B提供服务 3.当A起来后，VIP不切换，仍在B上面；而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B，开始
java文件操作大全 0624chenhong java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章，转过来留着。 http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html 转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html 一.获得控制台用户输入的信息 &nbs
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Spring MVC基于模型-视图-控制器（Model-View-Controller，MVC）实现，能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。 1，跟踪Spring MVC的请求请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样，Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
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EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了 1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
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在网上看到博客" 怎么才能让团队成员好好干活"的评论，觉得写的比较好。原文如下：我做团队管理有几年了吧，我和你分享一下我认为带好团队的几点： 1.诚信对团队内成员，无论是技术研究、交流、问题探讨，要尽可能的保持一种诚信的态度，用心去做好，你的团队会感觉得到。 2.努力提
Java代码混淆工具 sunjing ProGuard
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【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制 bit1129 redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制，但是它存在Master单点问题，为了解决这个问题，Redis从2.6开始引入sentinel，用于监控和管理Redis的主从复制环境，进行自动failover，即Master挂了后，sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作，如果Master醒来再次加入集群，只能以从服务器的形式工作。什么是Sentine
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1、反射 2、oracle年-月-日时-分-秒 3、oracle创建有参、无参函数 4、oracle行转列 5、Struts2拦截器 6、Filter过滤器(web.xml) 1、反射 (1)检查类的结构在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。 2、oracle年月日时分秒 s
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关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题我们大家都知道，房子是一个比较昂贵的东西，特别是那种能够当教室的房子... &nb
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重读浙大版《概率论与数理统计》

特征

概率

分布

单变量

多变量

测度

单变量

多变量

大数据场景

预测

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