数学基础-概率论第3页

人工智能之数学基础【导数】

导数设一元函y=f(x)y=f(x)y=f(x)在x0x_0x0的某一领域内有定义，当自变量xxx在x0x_0x0处取得的增量Δx\DeltaxΔx(点x0+Δxx_0+\Deltaxx0+Δx仍在领域内)时，相应的函数增量Δy=f(x0+Δx)−f(x0)\Deltay=f(x_0+\Deltax)-f(x_0)Δy=f(x0+Δx)−f(x0)，如果极限lim⁡Δx→0ΔyΔx=lim⁡Δx→

WEL测试·2024-02-10 18:20

Python 数据分析

下面列出统计分析的几个核心内容：描述统计，统计推断，概率论；抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；线性回归，时间序列；数据分析工具SQL语言数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。

CFF_伊人·2024-02-10 12:17

【晨间日记】2020年12月17日

12月17日天气：阴【90天践行目标】（193/210）①减重20斤②每日写时间规划③写晨间日记【昨日践行】①慢跑三公里②时间规划已完成③晨间日记已完成【今日青蛙】①学习JavaWeb②午间冥想③复习概率论

语瞳SAMA·2024-02-10 09:19

神经网络（Nature Network）

最近接触目标检测较多，再此对最基本的神经网络知识进行补充，本博客适合想入门人工智能、其含有线性代数及高等数学基础的人群观看1.构成由输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数组成。

栉风沐雪·2024-02-10 07:14

数学思维

第一种数学思维，源于概率论，叫作“从不确定性中找到确定性”。我们常说“正确的事情，要重复做”，就是概率论的通俗表述。那什么是“正确的事情”呢？其实就是大概率能成功的事情。什么是“重复”呢？

九叶独空·2024-02-10 04:31

概率论与数理统计——二、随机变量及其分布

1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象，并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律（一）（0-1）分布（二）伯努力试验、二项分布（三）泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时，根据其分布律，计算某一范围的概率时，左边x是小于不等于x的，当等于时，拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率，见例子。4

米妮爱分享·2024-02-10 03:05

Anaconda☀利用机器学习sklearn构建模型与实现丨第一课

机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的

猿生态化小勋·2024-02-10 01:18

变分法：基本的符号和公式

数学基础知识可查看公众号：摆渡考研工作室。

mbshqqb·2024-02-09 11:08

相信时间：让时间成为选择的依据

何书元编著的《概率论》中，有一道关于青瓷花瓶的题：我们假设一只青瓷花瓶在一年被失手的概率是3%，如果明朝正德年间生产了10000只花瓶，请问现在还剩多少个？

云彩观察员·2024-02-09 09:58

数据结构与算法-链表(力扣附链接)

2.有一定的数学基础和逻辑思考能力。如好学好数据结构1.复习好C语言以及C++的基础知识，尤其是指针这一块的知识，当然使用别的计算机编程语言也可以，

Monodye·2024-02-09 08:43

周自省｜2020年第34周复盘

一、值得肯定的学习与工作1、概率论学习完毕，数学第一轮结束；2、数学开始800题练习；3、《分析与思考》阅读四分之一；4、Python开始学习；5、思考9－10月份复习计划；6、近期工作整理。

龙渊的宝藏·2024-02-09 07:23

概率之美

在赌博游戏中堵大小也是如此（排除作弊现象），但假如连续投掷硬币得到的结果都为正面，下一次人们就会不自觉偏向于认为出现正面的概率要比出现反面的概率大（而且大得多），即我们会认为上一次的结果会影响下一次的结果，但根据概率论的知识我们可以知道每次出现正面或者反面的概率都为

峰投人生·2024-02-09 02:47

【最大似然估计】详解概率论之最大似然估计

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1、概率密度函数概率密度函数（Pro

程序遇上智能星空·2024-02-08 05:22

Bernstein inequality伯恩施坦不等式

Bernsteininequality伯恩施坦不等式原公式变体公式我的疑惑问问人工智能公式知识点来源原公式概率论中，Bernsteininequalities给出了随机变量的和对平均值偏离的概率。

天空仍灿烂..·2024-02-08 05:09

刘嘉概率论22讲《十.方差，围绕数学期望波动程度的度量》

数学期望不能完整描述一个随机事件比如，你有一笔闲钱，有两个投资方案一，收益非常稳定，100%净赚5万二，不稳定，50%机会赚20万，50%机会亏10万。如果从数学期望公式来算，他们俩都是盈利5万。但是这两个方案并不一样，差别很大，具体在哪呢？一，两个方案收益稳定性不同，第一个非常稳定，第二个波动性很大。所以，数学期望不同，并不代表两件事价值一样，随机结果的波动程度，同样对一件事情的价值，对我们的决

阿木魔法学院·2024-02-08 05:49

2023-10-15

我们更加注重培养学生的独立思考能力和解决问题的能力，引导学生通过探究式学习、实践活动、小组合作等方式，建立扎实的数学基础。二、优化课程设计：我们对初中数学课程进行了全面梳理和

李蓉乐平市湾头中小学·2024-02-08 05:25

机器学习与深度学习

机器学习涉及多个学科的知识，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等，这些学科为机器学习提供了理论基础和数学工具。

Hacoj·2024-02-08 00:29

深度学习如何入门？

super_journey·2024-02-07 23:59

如何快速入门深度学习

如果你想快速入门深度学习，可以按照以下步骤进行：1.学习基础知识在学习深度学习之前，你需要具备一定的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

ArcGIS学习（四）坐标系-1

1.坐标系的基础知识1.1地理坐标系坐标系统是GIS数据重要的数学基础，用于表示地理要素、图像和观测结果的参照系统。坐标

rgb2gray·2024-02-07 07:37

机器学习实战朴素贝叶斯分类器

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。

shenny_·2024-02-06 17:04

概率论与数理统计第八章假设检验

课前导读统计推断的另一类重要问题是假设检验问题。参数估计的主要任务是找参数值等于多少，或在哪个范围内取值。而假设检验则主要是看参数的值是否等于某个特定的值。通常进行假设检验即选定一个假设，确定用以决策的拒绝域的形式，构造一个检验统计量，求出拒绝域或检验统计量的p值，查看结果是否落在拒绝域内或p值是否小于显著性水平，做出决策的一个过程。第一节检验的基本原理举个例子，体现假设检验的思想：假设检验的统计

Jarkata·2024-02-06 15:48

机器学习、深度学习所需掌握的数学知识全都在这里了！

人工智能的基石是数学，没有数学基础科学的支持，人工智能很难行稳至远。—中国科学院院士、西安交通大学教授徐宗入行人工智能，所谓的门槛和挑战本质是你对数学知识的掌握程度。

算法channel·2024-02-06 08:09

机器学习（深度学习）路线

资源：MIT线性代数公开课同济大学线性代数清华大学李永乐-线性代数1.3概率论：了解各类分布，

bigcindy·2024-02-06 08:04

2020-03-01

考研复习大纲数学三月~六月初(一轮复习)复习目标：过一遍考研数学一的全部内容（包括高等数学上，下，概率论，线性代表）。复习用书：李永乐复习全书，汤家凤1800题。

joker_luo·2024-02-06 04:21

NLP——数学基础

文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability

晴晴_Amanda·2024-02-05 18:37

网络空间内生安全数学基础（2）——编码信道数学模型

目录（零）这篇博客在干什么（一）内生安全与香农信道编码定理（二）基本定义（三）编码信道存在定理（三.壹）编码信道存在第一定理（三.贰）编码信道存在第二定理（三.叁）编码信道存在第三定理（四）总结（零）这篇博客在干什么由于本篇博客可能会涉及到较多数学方面的东西，所以我们在一开始先确定一下本文究竟想要做一个什么事情，以便于大家（以及我自己）对整体有一个较强的把握，而不至于被淹没在不知所云的符号之海之中

echoKangYL·2024-02-05 18:06

3/27今日阅读

这句话让我想到了《好好学习》中的临界知识“概率论”，在高概率的事情上不断尝试，成功的概率会慢慢增长。

嗯哈2070·2024-02-05 16:34

ncc匹配（三，opencv相关性匹配ncc与数学相关性匹配对比解惑）

数学书概率论中说，|p|=1，是线性相关，p=0，不相关。我在程序中验证后，发现，数学书更准确。第一，线性相关就是匹配相关。第二，p=-1，也是完全匹配。怎么得到值是-1，或逼近-1的值呢？

工业机器视觉设计和实现·2024-02-05 14:07

【GAMES101】Lecture 16 蒙特卡洛积分

为了后面要讲的路径追踪，需要讲一下这个蒙特卡洛积分，同时需要回顾一下高等数学中的微积分和概率论与统计学的知识目录微积分概念论与统计蒙特卡洛积分微积分定积分是微积分中的一种重要概念，用于计算函数在一个区间上的总体积

MaolinYe（叶茂林）·2024-02-05 14:54

逻辑代数基础

逻辑代数是分析和设计逻辑电路的数学基础，有完整的运算规则，包括公理、定理和定律。被广泛地应用于开关电路和数字逻辑电路的变换、分析、化简和设计上，因此也被称为开关代数。

廊桥遗梦728·2024-02-05 13:49

朴素贝叶斯原理

由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，

MachinePlay·2024-02-04 19:23

掌握数据预测的艺术：线性回归模型详解

线性回归模型的数学基础线性回归模型试图通过最小化误差的平方和来找到最佳的线性关系。对于简单线性回归，模

迎风斯黄·2024-02-04 17:31

数学基础课:迭代法

在1和10之间找一个数的平方是10，使用迭代法，(1+10)/2=5.5然后5.5的平方大于10，从1到5.5中再次寻找,通过迭代来最终找到近似的值。递推法是x的值是根据x-1算出来的，他们有依赖关系，通过递推可以把递归用循环来改写

没头脑和挺高兴·2024-02-04 15:02

日记20191126

书（概率论中的两个概念，一个是频次概率和主观概率，频次概率重点为逻辑运算。主观概率更为抽象，为一个动态概率，会因为行动而提高或减少的概率概念。黄金思维圈：what-how-why，这个模型其实之

流鱼江·2024-02-04 12:30

01-16

然后就是结合此前的概率论的速速贝叶斯算法，和概率论的基本接近，对未知情况的事物进行模拟分析，计算出大致的概率，以进行数据信息分类等操作。

姬汉斯·2024-02-04 02:06

刘嘉概率论22讲《十二，正态分布，最简单却最重要的概率分布》

正态分布是概率分布中最重要的分布，再数学家眼里，他是远远高于其他分布的。其他分布都是特殊的，只有正态分布是正常的，一般的，从名字上，我们也能感受到它的重要性。有趣的是正态分布不仅重要而且简单，就像一条对称的倒钟形曲线，中间很高，两边下降，像个鼓起的小山包。再正态分布的曲线里，横坐标代表随机变量的取值范围，越往右，随机变量的值就越大，纵坐标，则代表概率大小，最底下的概率是0，越往上概率越大。这样曲线

阿木魔法学院·2024-02-03 19:40

概率论中的全概率公式、贝叶斯公式解析

全概率公式定义全概率公式是用来计算一个事件的概率，这个事件可以通过几个互斥事件的并集来表示。这几个互斥事件称为“完备事件系”。实质是由原因推结果。公式用途全概率公式通常用于计算一个事件的总概率，特别是当这个事件与几个不同的因素相关时。它可以让我们将复杂事件的概率分解为更简单事件概率的组合。贝叶斯公式定义贝叶斯公式是条件概率的一个应用，它描述了两个事件的关系，其中一个事件发生后，对另一个事件概率的影

实名吃香菜·2024-02-03 19:15

概率论基础-条件概率、全概率公式、贝叶斯公式

目录一、条件概率 1.1条件概率定义 1.2条件概率例题 1.3乘法定理 1.4乘法定理例题 1.5全概率公式 1.6贝叶斯公式二、参考文献一、条件概率 1.1条件概率定义条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)，读作“在B的条件下A的概率”。 1.2条件概率例题投掷一枚硬币2次**，A表示“至

Salute=·2024-02-03 19:15

【碎片知识点】数学基础

天命：太久没用数学，小学知识都忘了一点半咯，现在打CTF才开始慢慢学回来素数必须>1除了1和本身之外，不能被其他数整除最小的素数：2True：2，3，5False：4，8

星盾网安·2024-02-03 17:55

25考研｜660/880/1000/1800全年带刷计划

经历过两次考研，我觉得考研数学之所以难，有下面几点原因：1、知识点多，考研数学1和数学3都包含三本书，分别是高等数学，线性代数和概率论

Czz-coder·2024-02-03 15:22

【晨间日记】2020年12月14日

2020年12月14日天气：小雨【90天践行目标】（190/210）①减重20斤②每日写时间规划③写晨间日记【昨日践行】①慢跑三公里②时间规划已完成③晨间日记已完成【今日青蛙】①自学JavaWeb②复习概率论

语瞳SAMA·2024-02-03 12:33

《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册

那么有没有，面向算法工程师（程序员）人群的，面向有一定数学基础、算法基础，能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢？有的！而且免费开源，非常有程序员范！《AI算法工程师手册》你值得拥有！

La victoria·2024-02-03 07:25

《深度学习，统计学习，数学基础》人工智能算法工程师手册：程序员写的AI书，50 章一网打尽...

那么有没有，面向算法工程师（程序员）人群的，面向有一定数学基础、算法基础，能够快速上手写代码的人群的人工智能手册呢？有的！而且免费开源，非常有程序员范！《AI算法工程师手册》你值得拥有！作者

数据派THU·2024-02-03 07:23

移动机器人激光SLAM导航（四）：GMapping SLAM 篇

GMappingROS-Wiki从零开始搭二维激光SLAMGMapping漫谈小白学移动机器人机器人工匠阿杰wpr_simulation移动机器人激光SLAM导航（文章链接汇总）1.GMapping1.1FastSLAM问题分解概率论相关公式

Robot_Yue·2024-02-03 03:41

Python 实战人工智能数学基础：深度学习

1.背景介绍深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它主要通过模拟人类大脑的思维方式来解决复杂的问题。深度学习的核心思想是利用神经网络来模拟大脑的思维方式，通过对大量数据的训练来实现模型的学习和优化。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：1950年代至1980年代：人工神经网络的诞生和发展。在这一阶段，人工神经网络主要用于模拟人类大脑的思维方式，以解决复杂的问题。1980年代至2000年代：人工神

Python人工智能大数据·2024-02-02 20:46

Python 实战人工智能数学基础：强化学习

1.背景介绍强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种人工智能技术，它旨在让计算机代理在与环境的交互中学习如何执行行动，以最大化累积奖励。强化学习的核心思想是通过试错、反馈和奖励来学习，而不是通过传统的监督学习方法，如分类器或回归器。强化学习的主要应用领域包括游戏（如AlphaGo）、自动驾驶（如TeslaAutopilot）、机器人控制（如BostonDynamics