数理统计-ML-CV

计算机视觉入门

1.基础知识储备数学基础：线性代数、概率论和数理统计、微积分、优化理论。编程语言：掌握至少一门编程语言，Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言，其次是C++。2.计算机视觉基础数字

109702008·2025-03-16 18:58

伍德里奇计量经济学第四章计算机答案,计量经济学中文答案伍德里奇

第1章计置经济学的性质与经济数据1.1复习笔记一、计量经济学由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题，计量经济学己从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。

weixin_39950470·2025-03-14 07:12

概率论与数理统计

概率论部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件：样本空间是随机试验所有可能结果的集合，通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集，表示随机试验的某些可能结果的集合。概率的公理化定义：概率是定义在事件集合上的函数P，满足三条公理：①非负性：P(A)≥0；②规范性：P(Ω)=1；③可列可加性：若事件A₁,A₂,...互不相容，则P(A₁∪A₂∪...)=P(A₁)+P(A₂)+...条件概率与全概率公式：

ZhuBin365·2025-03-12 04:34

一文读懂！深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

线性代数、概率论与数理统计、微积分是深度学习的数学基石。熟悉矩阵运算、概率分布、梯度计算等概念，能帮助理解深度学习模型的原理。例如，在神经网络中，矩阵乘法用于神经元之间的

a小胡哦·2025-02-19 03:27

statistics --- 数学统计函数

3.4新版功能.源代码:Lib/statistics.py该模块提供了用于计算数字(Real-valued)数据的数理统计量的函数。

知识的宝藏·2025-02-12 17:50

自动驾驶领域成长方案

二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理

树上求索·2025-02-07 18:42

2025年最新最全的大模型学习路线规划，对于零基础入门到精通的学习者来说，可以遵循以下阶段进行

程序员辣条·2025-02-04 16:57

二项分布：成功与失败概率的交织呈现

引言在概率论与数理统计的庞大体系中，二项分布占据着举足轻重的地位。它作为一种离散型概率分布，广泛应用于众多领域，从自然科学到社会科学，从工业生产到日常生活，都能看到它的身影。

进一步有进一步的欢喜·2025-02-04 08:55

【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】揭开数据的面纱：真实样本数据的探索与可视化

第五章：数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱：真实样本数据的探索与可视化在人工智能（AI）应用中，数据是构建算法和模型的基石，而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。

云博士的AI课堂·2025-01-30 19:22

统计学中的样本&概率论中的样本

不知道当初谁想的把概率论和数理统计合并，作为一门课。这本身是可以合并，完整的一条线，看这里。但是，作为任课老师应该从整体上交代清楚，毕竟是两个学科，不同的学科合并必然会有各种不协调的问题。

phoenix@Capricornus·2025-01-26 23:28

【概率论与数理统计】第三章多维随机变量及其分布(3)

2随机变量的独立性2.1两个随机变量的独立性在多维随机变量中各分量的取值有时会互相影响，但有时也会毫无影响。例如，一个人的身高XXX和体重YYY之间就会互相影响，但与收入ZZZ一般就没什么影响。这里，我们根据两个事件的独立性引出两个随机变量的独立性：之前我们这样描述：事件{X≤x}\{X\lex\}{X≤x}与事件{Y≤y}\{Y\ley\}{Y≤y}的积事件{X≤x,Y≤y}\{X\lex,\Y

Arthur古德曼·2025-01-17 14:10

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

一、需要学习的内容基础知识储备（1）数学知识：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些是理解AI算法的基础。（2）编程技能：掌握Python编程语言，因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。

AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

数据分析方法概括

数据分析大致可以分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析，同样的数据分析的方法论也大致分为：描述性数据分析、数理统计分析、数据挖掘分析。

wujingwin·2024-08-25 15:52

2019-03-20记录及学习计划更正

概率论与数理统计自己感觉有些困难，需要从课本开始认真的复习。关于英语我已经用百词斩背了有400左右的单词了，但是不是很扎实，所以自己要提升自己

逆风飞翔的鸟·2024-08-22 08:32

【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】

文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多，公式得敲好久，所以只得随缘更更了，想写一些机器学习相关的东西，但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管，我太难了Orz这一节的内容比较深，即使我是一个喜欢数学的工科生，也没有精力再去深究了，各式各样的大数定律及中心极限定理我

已经是全速前进了·2024-03-10 12:10

岭回归算法

回归分析方法是利用数理统计方法分析数据，建立自变量和因变量间的回归模型，用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。

码银·2024-03-07 19:44

面向面试的机器学习知识点（2）——数理统计

本期省流版：成为数据分析师，这些数理统计知识必不可少！

小井正在努力中·2024-03-01 01:39

33个热门数据分析软件，你都用过哪些？

最近有一位小伙伴问我，做数据岗该学习哪些软件，我想了想扔给他33个软件数据分析工具类软件，大体可以分为以下5类：Excel生态工具、数理统计工具、BI工具、数据库工具、编程工具（Excel单独分成一类，

俊红的数据分析之路·2024-02-20 07:05

九月二十六日总结

英语：2013年第三篇，我们的未来一片光明，第四篇，州政府的权利，联邦政府的权利，最高法院，三权分立，checkandbalance每日一句，信任的重要性时文精析数学：数理统计的初步，参数估计样本均值，

疯狂太阳花·2024-02-15 09:57

概率论与数理统计实验附源码及实验报告可打包为exe

Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat：1297767084GitH

货又星·2024-02-15 04:13

线性回归算法原理及python实现

线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析方法，其本质是寻找出一

德乌大青蛙·2024-02-14 16:23

概率统计学习打卡——数理统计与描述性分析

1.数理统计的基本概念总体：研究对象的全体（X）个体：组成总体的每个基本单元样本：从总体中抽取的一部分个体（）简单随机样本：具有随机性和独立性的样本，即样本相互独立具有同一分布样本的两重性：抽样前是随机变量

xtsqmx·2024-02-10 03:02

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

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

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

【EI会议征稿通知】第三届数理统计与经济分析国际学术会议(MSEA 2024)

第三届数理统计与经济分析国际学术会议(MSEA2024)20243rdInternationalConferenceonMathematicalStatisticsandEconomicAnalysis

搞科研的小刘选手·2024-02-05 16:16

泛谈一下数字化技能的学习，SPSS、Stata还是Python？技术、业务+表达、展现！

很多学生在本科或专科上学时代学过统计学、计量经济学、机器学习、数据分析、统计分析、数据挖掘、量化建模等一门或多门课程，至少也学过概率论、数理统计、线性代数、微积分等课程，其实就已经具备了相对较好的数据分析基础

数据科学作家·2024-01-31 17:49

数学建模学习笔记||灰色关联分析

信息绝对秘密的是黑色系统，灰色系统介于两者之间关联分析即系统的分析因素包含多种因素的系统中，哪些因素是主要的，哪些因素是次要的，哪些因素影响大，哪些因素影响小，哪些需要发展，哪些需要抑制……现有因素分析的量化方法，大都是数理统计法

展信佳：）·2024-01-30 04:02

考研计划东南大学

数一：高数、线代、概率论与数理统计使用参考资料：1.《同济高数、浙大概率论与数理统计》2.

风与易水·2024-01-27 14:34

武忠祥2025高等数学，基础阶段的百度网盘+视频及PDF

3概率论与数理统计:主要包括随机事件和概率、条件概率、独立性、随机变量及其分布、数学期望方差和协方差、大数定律和中心极限定理等概念以及它们的基本性质和运算方

m0_54050778·2024-01-27 14:30

大二下课程安排

专业选修web前端开发信息与网络安全必修数据库原理4概率论与数理统计4软件设计与体系结构3编译技术3软件设计实践2大学体育1选修（待更新）目标大二下一定要好好学习，不然最后总的排名真的就垫底了，大一上绩点专业排名

三冬四夏会不会有点漫长·2024-01-26 00:20

不知道几天能学完《概率论与数理统计》之1.1随机统计

引言确定性（必然）：一定发生/一定不发生随机性（偶然）:可能发生/不发生统计规律：对事情做出大量重复性的实验试图找出某种规律1.1.1随机事件与随机试验试验：为了找出实践规律，对客观事物进行观察、测量，然后进行科学实验等等这类统称为试验随机试验：使用E表示三个要求相同条件下可以重复实验结果不止一个无法预测哪个结果会出现举个例子：抛硬币随机抛硬币可以出现两次正面硬币有正面和反面在硬币落地之前无法得知

不安全的安保·2024-01-26 00:14

2024年高校建设大数据实验室建设的意义

其主要技术涉及概率论与数理统计、数据挖掘、算法与数据结构、计算机网络、并行计算等多个专业方向，因此该学科对于实验室具有较高的专业要求。

泰迪智能科技·2024-01-18 20:12

概率论与数理统计————3.随机变量及其分布

一、随机变量设E是一个随机试验，S为样本空间，样本空间的任意样本点e可以通过特定的对应法则X，使得每个样本点都有与之对应的数对应，则称X=X（e）为随机变量二、分布函数分布函数：设X为随机变量，x是任意实数，则事件{Xx}为随机变量X的分布函数，记为F（x）即：F（x）=P（Xx）（1）几何意义：（2）某点处的概率：P（a）=P（Xa）-P（X0;F(x)=cx0三、离散型随机变量及其分布离散型随

辣个骑士·2024-01-18 10:30

概率论与数理统计————古典概型、几何概型和条件概率

一、古典概型特点（1）有限性：试验S的样本空间的有限集合（2）等可能性：每个样本点发生的概率是相等的公式：P（A）=A为随机事件的样本点数；S是样本空间二、几何概型计算公式：p（A）=A的长度、面积或体积S的长度、面积或体积三、条件概率条件概率：设A、B为两个事件，且p（B）>0,则在事件B条件下事件A发生的概率为P（A|B）=p（|A）=1-P（B|A）乘法公式：事件的独立性：若事件A、B满足P

辣个骑士·2024-01-17 10:48

简单线性回归算法

是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。

ppixiu·2024-01-17 06:10

Java SE入门及基础（16）

2.数组的作用存储一组相同类型的数据，方便进行数理统计（求最大值、最小值、平均值以及总和），也可以进行信息的展示3.数组的定义语法数据类型[]数组名;数组名=new数据类型[数组的长度];数组名=new

卷到起飞的数分·2024-01-16 18:03

概率论与数理统计————1.随机事件与概率

一、随机事件随机试验：满足三个特点（1）可重复性：可在相同的条件下重复进行（2）可预知性：每次试验的可能不止一个，事先知道试验的所有可能结果（3）不确定性：每次试验不能确定实验结果随机试验记作E样本空间：随机试验E的所有可能的结果构成的集合样本点：样本空间的每个元素是一个样本点随机事件：样本空间的子集为一个随机事件（事件放生：该事件的某个样本点出现）必然事件：必然发生的事件不可能事件：不可能发生的

辣个骑士·2024-01-15 08:45

数学建模.灰色关联分析

其实也可以使用回归分析，方差分析等数理统计，但是他们缺点就是数据小的话误差很大，而灰色关联分析就可以很好解决数据小的问题。2.基本思想：灰色关联分析是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密

丰海洋·2024-01-14 12:39

不动点迭代c语言for循环,概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院.PDF

概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程教学大纲数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程包括以下11门课程：概率论与数理统计、实变函数

Jezzy WANG·2024-01-12 05:52

概率论与数理统计-第7章假设检验

假设检验的基本概念二、假设检验的基本思想假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法，为了检验一个假设H0,是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据抽取到的样本对假设H0作出接受或拒绝的决策，如果样本观察值导致了不合理的现象发生，就应拒绝假设H0,否则应接受假设H0·三、假设检验的两类错误第一类错误当假设H0正确时，小概率事件也有可能发生，此时，我们会拒绝假设H0,因而犯了“弃真”的错误，

Ciian·2024-01-12 05:51

概率论与数理统计系列笔记之第六章——参数估计

概率论与数理统计笔记（第六章——参数估计）对于统计专业来说，书本知识总有遗忘，翻看教材又太麻烦，于是打算记下笔记与自己的一些思考，主要参考用书是茆诗松老师编写的《概率论与数理统计教程》，其他知识待后续书籍补充

欧阳妙妙·2024-01-12 05:51

【概率论与数理统计】第二章知识点复习与习题

思维导图笔记一、随机变量定义：设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。类似于函数、映射的概念。既然类似于函数，就有定义域和至于，通过定义知道，定义域为样本空间，值域为实数集。即对随机事件数量化。二、离散型随机变量及其分布律1离散型随机变量定义：全部可能取到的值是有限个或可列无限多个的随机变量。这里有限一定可列，可列不一定有限。而分

小萨摩！·2024-01-12 05:50

张宇1000题概率论与数理统计第九章参数估计与假设检验

目录AAA组6.设x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn是来自总体X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)（μ,σ2\mu,\sigma^2μ,σ2都未知）的简单随机样本的观测值，则σ2\sigma^2σ2的最大似然估计值为（）。(A)1n∑i=1n(xi−μ)2;(A)\cfrac{1}{n}\displaystyl

古月忻·2024-01-12 05:50

概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计

概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布

Espresso Macchiato·2024-01-12 05:18

概率论与数理统计浙大第五版第七章部分习题+R代码

习题七1、μ1=E(X)=μ=1n∑i=1nxi=18(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74.002)=74.002\mu_1=E(X)=\mu\\=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_i\\=\frac{1}{8}(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74

⑨充满智慧与力量⑨·2024-01-12 05:17

概率论与数理统计-第6章参数估计

6.1点估计问题概述一、点估计的概念二、评价估计量的标准无偏性定义1：设^θ(X1,…,Xn)是未知参数θ的估计量，若E(^θ)=θ,则称^θ为θ的无偏估计量定理1：设X1,…,Xn,为取自总体X的样本，总体X的均值为μ，方差为σ2,则(I)样本均值¯X是μ的无偏估计量；(2)样本方差S2是σ2的无偏估计量；&1有效性无偏性是有效性的前提。定义2：例题：*1相合性（一致性）我们不仅希望一个估计量是

Ciian·2024-01-12 05:16

最小描述长度MDL(Minimum Description Length）及信息论介绍

百度百科的解释是：信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、

Avasla·2024-01-10 10:23

概率论与数理统计（期末复习）

第四章数学期望与方差1.期望的性质：E(C)=C;E(X+C)=E(X)+C;E(CX)=CE(X);E(kX+C)=kE(X)+C;E(X+Y)=E(X)+E(Y);E(X-Y)=E(X-Y);;X与Y独立：E(XY)=E(X)E(Y);2.方差的性质：D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2D(C)=0;D(X+C)=D(X);D(CX)=C^2D(X);D(kX+C)=k^2D(X);X与Y

蓝桉802·2024-01-09 12:47

概率论与数理统计知识点+课后习题

文章目录[学习资源整合](https://www.cnblogs.com/duisheng/p/17872980.html)总复习知识点⭐常用分布的数学期望和方差选择题填空题大题1.概率2.概率3.概率4.P5.概率6.概率密度函数F(X)F(X)F(X)7.分布列求方差V(X)V(X)V(X)8.求分布函数F(X)F(X)F(X)9.求F(X)F(X)F(X)和P(X)P(X)P(X)10.求未

兑生·2024-01-08 16:09

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