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Linux
数学期望
深度神经网络的权重初始化
推倒的基础知识:1.符合均匀分布U(a,b)的随机变量
数学期望
和方差
fffupeng
·
2017-05-18 16:38
deep
learning论文笔记
图像处理
决策树算法与代码
随机变量X给定的条件下随机变量Y的条件熵(conditionalentropy)H(Y|X),定义为X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的
数学期望
:当熵和条件熵中的概率由数据估计(特别是极
CZ626626
·
2017-05-15 21:01
机器学习
机器学习中数学概念概念的理解
平均值和
数学期望
的区别?
qingliangdexiar
·
2017-05-07 16:51
机器学习中复杂概念的理解
机器学习
第四章切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理
切比雪夫不等式设随机变量X具有
数学期望
E(X)=μ,方差D(X)=σ2,对于任意ε>0,都有P{|X−μ|≥ε}≤σ2ε2方差越大,X落在区间外的概率越大,X的波动也就越大,与方差的意义统一了。
makeadate
·
2017-05-04 22:16
大数定律
概率论与数理统计
对于概率论数字特征的理解
数字特征概述随机变量常见数字特征
数学期望
均值方差标准差协方差相关系数协方差矩阵参考数字特征概述在我们学习概率论的时候,很多时候我们不能深刻理解概率论中的数字特征所具有的含义,本文章尝试去帮助读者理解一些术语
TheSnowBoy_2
·
2017-04-07 15:39
数学
【jzoj100004】【Dice】【
数学期望
】
题目大意解题思路Var[X]=E[(X−E[X])2]=E[X2+E[X]2−2∗X∗E[X]]=E[X2]−E[X]2设F[i][j]表示第i次出现j的期望和。E[i][j]表示表示第i次出现j的概率和。G[i][j]表示第i次出现j的和的平方的期望。E,F的转移很好推,G[i+1][k]+=(G[i][j]+2∗F[i][j]∗k+k∗k∗E[i][j])∗P[k]/(1−P[j]);由于E[
inklutcuah
·
2017-04-01 21:50
期望
jzoj
【jzoj5036】【原谅】【
数学期望
】【计算几何】
题目大意给一个点集,每个点出现的概率都为p,求期望只在结点处相交最多能连多少条边。解题思路欧拉公式:在一个平面图内,设点数为V,边数为E,有界面数为F一定满足:V+F-E=1。将点三角剖分,一定是最优,这时2E=3F+K,K为凸包上边的条数。整理得E=3V-K-3。由于期望的线性性,点的期望为N*p,凸包上边的期望等于每条边在凸包上期望的和,枚举一条边,张一个最大小于180度的角,中间的点可选可不
inklutcuah
·
2017-03-31 08:56
计算几何
期望
jzoj
洛谷P1850 [NOIP2016]换教室
pid=1850离散型随机变量的
数学期望
在高中的数学学习中,我们学习了概率,并且接触到了离散型随机变量的分布列。在这里,我把离散型随机变量的数学理解为分布列中每个X的取值乘以其概率的和。
*ACoder*
·
2017-03-16 15:49
#
概率DP
[编程题]赛马
请问按以上的规则比赛无限长的时间后,赛道上剩余的马匹数量的
数学期望
是多少输入描述:每个测试输入包含1个测试用例输入只有一行,一个正整数N1#inclu
kimino4a
·
2017-03-15 20:51
编程练习
【初等概率论】 04 - 数字特征
1.
数学期望
1.1期望的定义随机变量可取到一些实数值,对其最常用的一种度量便是平均值,而每个值上的概率(或概率密度)应当作为权值。具体来说,在离散场合,把式(1)右定义为随机变量\(
卞爱华
·
2017-02-07 01:00
方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
概率论中方差用来度量随机变量和其
数学期望
(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
Leyvi_Hsing
·
2017-01-04 18:28
均方误差-均方差
标准
杂记
协方差与协方差矩阵
跟
数学期望
、方差一样,是分布的一个总体参数。(2)样本的协方差。是样本集的一个统计量,可作为联合分布总体参数的一个估计。在实际中计算的通常是样本的
苦力笨笨
·
2016-12-30 10:00
数学期望
动态规划
确定需要表示的状态DP的本质是对搜索空间中各状态维度的有顺序决策性遍历状态为点,决策为边,DP实际上是对DAG的拓扑序访问tyvj1933绿豆蛙的归宿给出一个有向无环图,起点为1终点为N,每条边都有一个长度,并且从起点出发能够到达所有的点,所有的点也都能够到达终点。绿豆蛙从起点出发,走向终点。到达每一个顶点时,如果有K条离开该点的道路,绿豆蛙可以选择任意一条道路离开该点,并且走向每条路的概率为1/
HKjournalist
·
2016-11-29 18:35
数理统计学基本概念
定理:设总体X的均值(即
数学期望
)E(X)=μ和方差D(X)=σ2存在,则:E(X¯¯¯)=μ,D(X¯¯¯)=σ2n(p)limn→∞X¯¯¯=μ1.2样本方差统计量S2=1n−1∑ni=1(Xi−X
DawnRanger
·
2016-10-27 22:00
概率论
数理统计学基本概念
定理:设总体X的均值(即
数学期望
)E(X)=μ和方差D(X)=σ2存在,则:E(X¯¯¯)=μ,D(X¯¯¯)=σ2n(p)limn→∞X¯¯¯=μ1.2样本方差统计量S2=1n−1∑ni=1(Xi−X
DawnRanger
·
2016-10-27 22:00
概率论
Python数据可视化:正态分布(高斯分布)
正态分布(Normaldistribution)又成为高斯分布(Gaussiandistribution)若随机变量X服从一个
数学期望
为、标准方差为的高斯分布,记为:则其概率密度函数为:正态分布的期望值决定了其位置
墨竹 | kevinelstri
·
2016-09-27 11:31
python
正态
Python可视化
Python数据可视化
Stop忽悠,扒开众安尊享e生的底裤
什么是风险保费:就是某保险产品的保险责任的
数学期望
值。简单说就是不加任何佐料的保险费。
江太行
·
2016-09-10 07:57
关于一些数学符号和概率的阐述;
举例:
数学期望
首先对于题目你先得保证每次可能结果的概率和结果要算对,或者已知;如果随机变量只取得有限个值或无穷能按一定次序一一列出,其值域为一个或若干个有限或无限区间,这样的随机变量称为离散型随机变量。
keyboarder_zsq
·
2016-09-08 09:28
数学
期望
概率
数学
决策树算法
目录索引目录索引背景知识构造决策树一些需要了解的数学概念1信息熵2随机变量3
数学期望
决策树构建的一般流程数据的构建计算给定数据的信息熵划分数据集1基本概念2具体操作计算信息增益特殊情况的处理递归构建决策树创建决策树代码写在后面的话
君的名字
·
2016-07-29 23:28
【机器学习】
团队协作,民主还是独裁 ?
与其花60分钟讨论谁对谁错,不如花6秒投个硬币定输赢,
数学期望
其实是一样的!另一种场景,是在分配
ZhuX
·
2016-07-06 23:34
Pearson相关系数公式的四种形式及Python代码实现
第一种形式(也就是定义的形式):第二种形式:第三种形式:第四种形式:(其中,E为
数学期望
或均值,N为数据的数目,E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}称为随机变量X与Y的协方差,记为Cov(X,Y))根据第四种形式的公式
中华骏捷
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2016-06-22 22:50
数据挖掘
概率论与数理统计-ch4-随机变量的数字特征
所以引入
数学期望
即均值、方差等概念。1、
数学期望
指试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,反映随机变量平均取值的大小。
weixin_30321449
·
2016-06-16 13:00
[C++]Random库--正态分布
若随机变量X服从一个
数学期望
为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形,因
stary_yan
·
2016-05-14 18:00
应用数学(转载)
1、概率统计应用事件,概率,随机变量及其分布随机变量的数字特征:
数学期望
,方差常用分布:0-1分布(伯努利分布);二项分布,泊松分布,均匀分布,标准正态分布常用统计方法:常用统计量,参数估计(点估计,区间估计
define_us
·
2016-05-12 16:00
第五届山东省ACM Circle(高斯消元)
给出n,求从0出发到达一个数x所需要的步数的
数学期望
。http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?
u014665013
·
2016-05-11 21:00
概率论相关
一、期望和方差方差根据
数学期望
有两个公式:DX=E((X-EX)^2)和DX=EX^2-(EX)^2DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2) =E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2=E(X^
skp127
·
2016-05-11 10:00
概率
概率与期望2
概率密度函数(PDF)(1)f(x)>=0(2)∫+∞−∞f(x)dx=1(3)P(a
数学期望(连续型)E(x)=xp
beginendzrq
·
2016-05-03 19:00
hdu 4652(概率dp)
;题目分析:我们设dp[i]为当前为i个连续的数还需投掷次数的期望搭dp[0]就是解在相同的情况:dp[i]记录的是已经连续i个相同,到n个不同需要的次数的
数学期望
dp[0]=1+dp[1]dp[1]=
qq_27599517
·
2016-04-29 19:00
dp
概率DP
2014.12.11 大数定律和中心极限定理
第六章 大数定律和中心极限定理 6.1切比雪夫不等式切比雪夫不等式:在知道了随机变量的
数学期望
和方差之后,我们就可以对随变量有一个估计。切比雪夫不等式联系起了期望和方差。
Zhaohui1995_Yang
·
2016-04-27 22:00
均值、方差、标准差及协方差、协方差矩阵详解
概率论中方差用来度量随机变量和其
数学期望
(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方
上品物语
·
2016-04-26 14:00
Excel2013中怎么加载数据分析模块?
Excel的基础统计分析功能主要体现在众多的统计函数中,这些函数的熟练应用有助于方便我们直接求得数据的统计量,如
数学期望
和方差等。
佚名
·
2016-04-19 16:02
uvalive4731
然后给出各个数字的概率,求最小的
数学期望
。思路:DP。因为要求最小的
数学期望
所以概率大的应该摆在前面,所以要先排序一下。dp[i][j]表示的是第i组前j个数字可以得到的最小的
数学期望
。
vv494049661
·
2016-04-18 16:00
2013山东省第四届ACM省赛 The number of steps
思路:对于
数学期望
的定义是这样的。
u014552756
·
2016-04-15 20:00
BZOJ 1415: [Noi2005]聪聪和可可
数学期望
水题预处理一下再记忆化搜索#include #include #include #include usingnamespacestd; constintN=1000+5; constintinf
nlj1999
·
2016-03-25 08:00
POJ 3716 条件概率与
数学期望
/*首先回忆一下条件概率的公式P(a|b)=P(ab)/P(b)http://blog.csdn.net/sdj222555/article/details/43025131代码参考来源 首先证明了最后的答案与每个骰子分别的情况无关 也就是每个骰子的情况可以在合法的范围内任意假设 所以先满足头两次状态为11,然后是10,最后是00的状态分配 本题把题目解析是对于一个骰子,假设已知它的前两种状态,
beihai2013
·
2016-03-16 08:00
机器学习概率论基础
(补充:(1)
数学期望
-----即所有样本的均值(2)方差------------即样本与均值的差的平方的和(3)标准差---------即对方差开2次根号)0-1分布(伯努利分布、两点分布)-----
yzheately
·
2016-03-13 17:00
机器学习
概率
高斯分布
泊松分布
皮尔逊相关系数
相关系数(Correlationcoefficient)的定义是:其中,E为
数学期望
或均值,D为方差,D开根号为标准差,E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}称为随机变量X与Y的协方差,记为Cov(X,
shijing_0214
·
2016-03-12 17:00
相关系数
皮尔逊
受限玻尔兹曼机准备知识——蒙特卡洛方法
两个比较好的学习MC方法的文章:蒙特卡洛方法入门 (结合了实例)和 蒙特卡洛方法 (推荐,非常详细)
数学期望
(期望,均值)的计算: 大数定律:主要描述大数量随机试验平均结果的稳定性
zb1165048017
·
2016-03-09 16:00
算法
数学
蒙特卡洛方法
Wet Shark and Flowers(
数学期望
)
题意:输入n,p,给出n个区间【l,r】,从每个区间各取一个数,如果相邻两个数的乘积为p的倍数,则每个sharks可以得到1000费用看,求最终的
数学期望
。
rachelsg
·
2016-03-05 13:00
Java验证辛钦大数定理
一,验证辛钦大数定理由辛钦大数定理描述为:辛钦大数定理(弱大数定理) 设随机变量序列X1,X2,…相互独立,服从同一分布,具有
数学期望
E(Xi)=μ,i=1,2,…,则对于任意正数ε,有 即
u013457382
·
2016-02-29 20:00
java
jfreechart
概率论
辛钦大数定理
怪物猎人OL双刀武器选择 双刀配装攻略
双刀同类型武器的选择麻双的武器选择我可以很负责的告诉大家一角龙那把麻双肯定比味精那把好用
数学期望
算出来以后高差不多10点左右的面板伤害且麻痹状态附加也好像高那么一点点然而帅是一辈子的事我选择帅火属性的武器选择既然都说是火属性武器了
佚名
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2016-02-19 09:59
概率论与数理统计(随机变量及概率分布)
随机变量及概率分布一维随机变量随机变量的概念略离散型随机变量连续随机变量多维随机变量离散型随机向量的分布随机变量的数字特征
数学期望
期望方差与矩方差矩协方差与相关系数随机变量及概率分布一维随机变量随机变量的概念略离散型随机变量设
guanhang89
·
2016-02-15 20:00
hdoj 4336 card collector(状态压缩dp求
数学期望
)
CardCollectorProblemDescriptionInyourchildhood,doyoucrazyforcollectingthebeautifulcardsinthesnacks?Theysaidthat,forexample,ifyoucollectallthe108peopleinthefamousnovelWaterMargin,youwillwinanamazingawa
a709743744
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2016-02-11 19:00
概率论复习
一、随机变量的数字特征1.
数学期望
刻画随机变量取值的平均数,若X,Y相互独立,则E(XY)=E(X)E(Y) 2.方差刻画随机变量取值的离散程度定义方差:D(x)=E{[X-E(X)]^2}标准差:sigma
苦力
·
2016-02-01 15:00
数学期望
和概率DP题目泛做(为了对应AD的课件)
题1:Uva1636Headshot题目大意:给出一个000111序列,注意实际上是环状的。问是0出现的概率大,还是当前是0,下一个还是0的概率大。问题比较简单,注意比较大小:A/C>B/D A*D>B*C1#include 2#include 3#include 4#include 5#include 6 7usingnamespacestd; 8 9charstr[205];
Provence_By_Sigma
·
2016-01-29 18:00
面试中的概率问题 -
数学期望
(2) - 武器升级需要的宝石数
问题描述:这个笔试题来自今年的知名游戏公司,因为签了保密协定,为了避免麻烦,自行改编一下。 在一款游戏中,武器等级可以分为0-7级,武器每次升级需要一块宝石,每次升级可能出现三种情况:升一级、保持不变、降一级。 已知i->i+1升一级概率为Ai,保持不变概率为Bi,降一级概率为Ci。A0~A7,B0~B7,C0~C7均已知,其中从等级0到等级1必定成功,即A0=1,B0=0,C0=0 现在问你将武
lakeone
·
2016-01-24 19:00
面试中的概率题-
数学期望
(1)
分析过程:
数学期望
类的题目,主要是要理解什么是
数学期望
,
数学期望
是干什么用的,关于这些问题的解答,大家可以自己去理解,思考或者翻书,我要讲的内容是如何利用这些
数学期望
的特点。
lakeone
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2016-01-24 19:00
BZOJ 1415: [Noi2005]聪聪和可可|概率dp
论文题啊论文题可以参考《浅析竞赛中一类
数学期望
问题的解决方法》汤可因#include #include #include #include #include #include #include #include
ws_yzy
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2016-01-24 09:00
概率与期望
1415: [Noi2005]聪聪和可可 概率与期望 记忆化搜索
感谢汤可因的优秀论文《浅析竞赛中一类
数学期望
问题的解决方法》。题解:首先我们可以预处理出p[i][j]表示从聪聪在i可可在j聪聪下一步去的点是哪里,spfa或bfs都可以解决这个问题。
Phenix_2015
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2016-01-24 07:00
UVA 13184 期望DP
然后就是正常的
数学期望
DP了。根
beihai2013
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2016-01-17 16:00
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