离散分布的检验—以泊松分布为例

如何有效的学习AI大模型？ Python程序员罗宾学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程，涉及到多个学科的知识。以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能：掌握至少一种编程语言，如Python，因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习：机器学习基础：了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习：学习神经网络的基本结构，如卷
【Python・统计学】威尔科克森符号秩检验/Wilcoxon signed-rank test（原理及代码） TUTO_TUTO 统计学 python python 学习笔记
前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎百度等）本文重点：威尔科克森符号秩检验(英文名：Wilcoxonsigned-ranktest)【1.简单原理和步骤】【2.应用条件】【3.数据实例以及Python代码】1.简单原理和步骤威尔科克森符号秩检验是一种非参数检验的方法,需要数据
【Python・统计学】Kruskal-Wallis检验/H检验（原理及代码） TUTO_TUTO python 统计学 python 学习笔记
前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～（部分定义等来源于知乎百度等）本文重点：Kruskal-Wallis检验(Kruskal-Wallistest),也称H检验【1.定义和简单原理】【2.应用条件】【3.数据实例以及Python代码】【4.多重比较（例：Dunn检验）】1.定义和简单原理Krusk
【Python・统计学】单因素方差分析（简单原理及代码） TUTO_TUTO 统计学 python python 学习笔记
前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～本文重点：单因素方差分析（以下：方差分析）【1.方差分析简单原理和前提条件】【2.方差分析和t检验的区别】【3.方差分析代码（配对/独立+事后检验+效应量）】1.方差分析简单原理方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是由罗纳德·费雪爵士发明的，用
【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学 TUTO_TUTO 统计学 python python
前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。ps：本文不涉及公式讲解（文科生小白友好体质）～本文重点：参数检验和非参数检验的区别以及对应的常用统计学方法（这是需要根据自己的数据类型搞清楚用哪种统计学方法的关键）【1.参数检验】【2.非参数检验】【3.参数检验和非参数检验的区别】【4.常用统计学方法】1.什么是参数和参数检验参数(parameter)的概
看《碟中谍6》之前你不得不知道的天花 Mingo布克
8月31日《碟中谍6》再中国上映，鸣哥提前一天买了下午的票，准备看阿汤哥如何全面瓦解。图片发自App在这里就不剧透了，但是要说一个事情，在看电影之前各位不得不知道的事，关于天花。因为电影中，反派在克什米尔地区散步天花，造成了大量妇女和儿童死亡。OK，以下内容和电影再没关系了。2018年高考全国I卷作文题“战机防护”，“统计学家沃德坚持加强对飞机上弹痕少的地方的防护，而不是哪里弹痕多修复哪里，因为弹
日记2021-3-8 思考z
今天开课第一天，对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下，下午去图书馆呆了2个多小时，晚自习看了概率论与统计学，单词：talent天赋，才能，thick厚的，obstacleto对……障碍，introduce介绍，传入，thin瘦的，稀薄的，thorough彻底的，完全的，occurredto想到，invent发明，throat喉咙，ofcourse当然，thunder雷，雷声，tide潮汐，o
PDF和CDF 薛定谔的猫_大雪概率论
在概率论和统计学中，PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数：ProbabilityDensityFunction(PDF)：概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X，其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度，即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率，即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
几何分布的期望和方差公式推导_算法数学基础-统计学最基础之均值、方差、协方差、矩... weixin_39848097 几何分布的期望和方差公式推导均值定理六个公式概率论方差公式
我们天天都可以接触很多随机现象，比如每天的天气不一样气温是我们最直接的感受，我们很难预测明天的精确问题，但是这些随机现象又体现出了一定的规律性。比如上海7月份平均35度左右，冬天的平均温度在5度左右。所以35、5这些数字体现了某种稳定性。所以除了前面几章中讲到的分布律和概率密度函数可以表征随机变量外，还可以用一组数字来表达随机变量的一般特性。这就是我们今天要讲到的随机变量的数字特征。通过对数字特征
数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理天阑的芋头 #数据分析—统计学知识数据分析统计学数据分析面试
阅读之前看这里：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数，以
每日小计划小糊涂神
活到老学到老到，学习永无止境，我坚持每天学习，我的学习计划如下：1.每天学习五个英语单词，和正在学习英语的儿子共同进步，方便辅导他。2.学习一节统计学或者一节线性代数课程，在此基础上进一步学习数据的处理软件。3.每天微信步数达到1万步，每天饭后过一下二人世界，不到沟通感情，而且还能强身健体！4.学习两节税务师课件，中级会计师已经通过，距离考高级还有几年，空档期考取税务师，充实自己的专业知识。5.坚
最大熵模型（Maximum entropy model） Fang Suk 机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型（Maximumentropymodel）本文你将知道：什么是最大熵原理，最大熵模型最大熵模型的推导（约束最优化问题求解）最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理：在满足已知约束条件的模型集合中，选择熵最大的模型。熵最大，对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实，对于其他未知的情况，不做任何的假设，认为他们是等可能性的，此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理，
【统计学习方法读书笔记】（四）朴素贝叶斯法 Y.G Bingo 统计学习方法人工智能统计学习概率概率论
终于到了贝叶斯估计这章了，贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位，不过发现书中只用了不到10页介绍这一章，深度内容后，发现贝叶斯估计的基础公式确实不多，但是由于正态分布在生活中的普遍性，贝叶斯估计才应用的非常多吧！默认输入变量用XXX表示，输出变量用YYY表示概率公式描述：P(X=x)P(X=x)P(X=x)：表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣
时间序列分析技巧（二）：ARIMA模型建模步骤总结小墨&晓末时间序列分析算法机器学习人工智能程序人生
CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍:研一｜统计学｜干货分享擅长Python、Matlab、R等主流编程软件累计十余项国家级比赛奖项，参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解3ARIMA模型建模实操1目的该篇为针对时间序列ARIMA模型建模系列技巧：ARIMA模型
数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹 sz66cm 线性代数机器学习决策树
矩阵的迹什么是矩阵的迹？矩阵的迹（TraceofaMatrix）是线性代数中的一个基本概念，定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用，例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。矩阵迹的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA：A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann)A=\begin{pmatrix}a_{1
【统计学习方法】感知机 jyyym ml苦手机器学习
一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机，并给出相应代码实现。二、模型假设输入空间是x∈Rnx\in{R^n}x∈Rn，输出空间是y∈{−1,+1
2024 数学建模国赛 C 题模型及算法（无废话版）不染53 数学建模数学建模算法 python
目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题（无监督）分类问题（有监督）集成学习（Bagging/Boosting）回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖，备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法，足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
每天一个数据分析题（五百一十四）- 决策树算法跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库算法数据分析决策树
决策树由节点和边两种元素组成的结构，决策树中不包含一下哪种结点？A.根结点（rootnode)B.内部结点（internalnode）C.外部结点（externalnode）D.叶结点（leafnode）数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练
零基础入门生信数据分析——导读呆猪儿生信之转录组——上游分析生信之转录组——下游分析学习方法 r语言数据分析数据库数据挖掘需求分析大数据
零基础入门生信数据分析——导读生信数据分析，即生物信息学数据分析，是一个涵盖了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个领域的交叉学科。它主要利用计算机算法和统计方法对生物学数据进行处理、分析和解释，以揭示生物分子、细胞、组织和生物体等各个层次的生物学规律和机制。本帖主要是为生信数据分析的各个分析点提供跳转链接（简单说就是提供了一个目录供大家选择自己想要的知识点可以直接跳转）关联的生信数据分析的分析点
2024国赛数学建模备战-数学建模思想方法大全及方法适用范围 V建模忠哥V 2024国赛数学建模
第一篇：方法适用范围一、统计学方法1.1多元回归1、方法概述：在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说：其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。2、分类分为两类：多元线性回归和非线性线性回归；其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如：y=lnx可以转化为y=uu=lnx来解决；
数学漫步——贝叶斯估计思想罗泽坤
统计学中有两个大的学派：频率学派(也称经典学派)，和贝叶斯学派总所周知统计推断是根据样本信息对总体分布或者是总体特征数进行推断，经典学派和贝叶斯学派就是通过统计推断的不同方式划分的，经典学派的统计推断是依据样本信息和总体信息来进行推断，而贝叶斯学派认为除了依据以上两种信息来进行推断以外还可以应该加上先验信息来进行统计推断。样本信息：样本信息即抽取样本观测其值所得到的信息，譬如在等到一组样本值之后可
科研绘图系列：R语言基础图形合集生信学习者2 R语言可视化其他 r语言
基础图形可视化数据分析的图形可视化是了解数据分布、波动和相关性等属性必不可少的手段。不同的图形类型对数据属性的表征各不相同，通常具体问题使用具体的可视化图形。R语言在可视化方面具有极大的优势，因其本身就是统计学家为了研究统计问题开发的编程语言，因此极力推荐使用R语言可视化数据。散点图散点图是由x值和y值确定的点散乱分布在坐标轴上，一是可以用来展示数据的分布和聚合情况，二是可通过分布情况得到x和y之
每天一个数据分析题（五百一十二）- 数据标准化跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析数据挖掘
在完整的机器学习流程中，数据标准化（DataStandardization）一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同，以下哪个模型对变量是否标准化不敏感？A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，S
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机器学习入门：机器学习的基本概念 Louis0687
姓名：高亦凡学号：19020100056学院：电子工程学院转载自：原文链接【嵌牛导读】机器学习（MachineLearning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
概率论中的卷积公式 Ctrl+CV九段手概率论卷积公式卷积神经网络概率论概率论与数理统计笔记经验分享
目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么？多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题，例如信号处理中的噪声消除？在统计学中，卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的？卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子？如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？简介在概率论中，卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
每天一个数据分析题（五百零五）- 提升方法跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析
提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习，其代表算法不包括？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据
每天一个数据分析题（五百零六）- 装袋方法跟着紫枫学姐学CDA 数据分析数据挖掘
装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术，其代表算法有？A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专
蓬莱小课：史上最全，统计学中常用16个数据分析方法大总结蓬莱小课IT 数据分析应用模型零基础学IT 数据分析岗位数据分析数据挖掘聚类
统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术，通过统计学我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。在数据分析工作中，利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。毫不夸张地说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是，看他对统计规律的敏感度。今天我们就来盘点下统计学中常用的数据分析
每天一个数据分析题（五百零二）- 分割式聚类算法跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库算法数据分析聚类
以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍：点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python，SQL，统计学，数据分析理论，深度学习，可视化，机器学习，Spark八个方向的专项练习题库，数据分析从业者刷题必备神器！
HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较 spjich java httpclient
网上利用java发送http请求的代码很多，一搜一大把，有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection，有的用httpclient，而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。 httpclient又可分为 httpclient3.x httpclient4.x到httpclient4.3以下 httpclient4.3
Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验 Axiba .net
概述：Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了！新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件，还有其他一些控件功能升级，精彩不容错过，让我们一起来看看吧！ syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商，该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
[宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度 comsci 背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢? 如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢? &nbs
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java的WebCollector爬虫框架 oloz 爬虫
WebCollector主页： https://github.com/CrawlScript/WebCollector 下载：webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。接下来看demo package org.spider.myspider; import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
jQuery append 与 after 的区别小猪猪08
1、after函数定义和用法： after() 方法在被选元素后插入指定的内容。语法： $(selector).after(content) 实例： <html> <head> <script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
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我的架构经验系列文章索引 agevs 架构
下面是一些个人架构上的总结，本来想只在公司内部进行共享的，因此内容写的口语化一点，也没什么图示，所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全，希望抛砖引玉，大家互相讨论。要注意，我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台，因此也不一定是适用所有的语言和平台的。（内容是前几天写的，现附上索引）前端架构 http://www.
Android so lib库远程http下载和动态注册 aijuans andorid
一、背景在开发Android应用程序的实现，有时候需要引入第三方so lib库，但第三方so库比较大，例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验，发现通过远程下载so文件，然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。二、主要
linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法 baalwolf option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误： svnserve.conf:12: Option expected 为什么会出现这个错误呢，就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时，无法识别有前置空格的配置文件，如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
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在关系型数据库中，我们总是需要关闭使用的数据库连接，不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制，如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧，mongoDB中当我们new一个Mongo的时候，会发现它也
AngularJS使用Socket.IO bijian1013 JavaScript AngularJS Socket.IO
目前，web应用普遍被要求是实时web应用，即服务端的数据更新之后，应用能立即更新。以前使用的技术（例如polling）存在一些局限性，而且有时我们需要在客户端打开一个socket，然后进行通信。 Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库，它可以帮你实
[Maven学习笔记四]Maven依赖特性 bit1129 maven
三个模块为了说明问题，以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块，模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和user-service 依赖作用范围 Maven的dependency定义
【Akka一】Akka入门 bit1129 akka
什么是Akka Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
zabbix_api之perl语言写法 ronin47 zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java－－http://bossr.iteye.com/blog/2195679，这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl use 5.010 ; use strict ; use warnings ; use JSON :: RPC :: Client ; use
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bitmap求哈密顿距离-给定N（1<=N<=100000）个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5)，求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y( bylijinnan java
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package com.test; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import java.util.Set; public class TestMap { public static v
Linux安装mysql的一些坑 chenchao051 linux
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今天在公司测试功能时发现一问题：先进行代码说明： 1，controller配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型） @resource/@autowired service对象都可以（两种注解都可以）。 2，service 配置了Scope="prototype"（表明每一次请求都是原子型）
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　1、主机名：　　无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。　　公网：IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。　　局域网：每台机器都有一个主机名，用于主机与主机之间的便于区分，就可以为每台机器设置主机
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