数理第39页

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3.实验知识点朴素贝叶斯算法4.实验环境python3.6.55.预备知识概率论与数理统计Linux命令基本操作Python编程基础实验-言论过滤器以在线社区留言为例。

大暑这天开通了博客·2022-12-30 07:08

Linux 高级IO

文章目录五种IO模型高级IO重要概念同步通信vs异步通信阻塞vs非阻塞其他高级IO非阻塞IOI/O多路转接之select初识selectselect函数理解select执行过程socket就绪条件select

小倪同学 -_-·2022-12-29 20:22

了解arXiv，及arXiv的注册详细操作。

arXiv【1】（X依希腊文的χ发音，读音如英语的archive）是一个收集物理学、数学、计算机科学、生物学与数理经济学的论文预印本的网站，始于1991年8月14日。

夏天｜여름이다·2022-12-29 14:11

AI期末简答题总结

(1)符号主义学派：人工智能起源于数理逻辑，人类认知的基元是符号，认知过程是符号运算；智能的基元是知识，核心是知识表示和知识推理；知识可以用符号表示，因此可以建立人工智能和机器智能的一系列体系；代表成果

洛白双双·2022-12-29 00:42

PreScan自动驾驶仿真中的参数理解

关于车道线曲率有时候做算法的时候需要道路的曲率，但是这个在PreScan中是输出不了的，但可以输出车道线的曲率。具体操作就是在车上装传感器LaneMaker，然后从simulink模型中使用BusSelector选择left和right的Curvature输出。可以去ACC的DEMO里边加一个传感器输出。

Alchemist Notes·2022-12-28 22:41

夏小悠·2022-12-28 20:04

矩阵求导（本质、原理与推导）详解

矩阵求导是机器学习与深度学习的基础，它是高等数学、线性代数知识的综合，并推动了概率论与数理统计向多元统计的发展。

生信小兔·2022-12-28 16:35

R语言：逆变换法生成随机数

连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数借陈希孺老师所著的《概率论与数理统计》中关于概率密度函数的释义以方便理解概念。2、PMFprobabil

Yeexxxx___·2022-12-28 15:31

函评接近尾声：2022国自然函评截止日期汇总

A数理科学部A08：5月25日前提交评审意见B化学科学部B02：5月25日还在函评阶段B05：5月17日前截止提交函评意见C生命科学部地面青项目，5月25号之前结束兽医口：5月26日收到评审邮件E工程与材料科学部

WangUnionpub·2022-12-28 09:10

方差、标准差、平方差、残差

公式如下：三、平方差四、残差在实际数理统计中，观测值和估计值（拟

Ruo_Xiao·2022-12-28 01:36

Marginal Likelihood 边缘似然

似然函数在数理统计学中，似然函数就是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。"似然性”与“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性。统计学中，

BigNosefan·2022-12-27 19:11

python带参数的函数：求随机数的函数random.randint

目的：理解带参数的函数理解其中得“形参”，“实参”，和函数的写法和调用思路random.randint生成随机数需要用到random模块里的randint()函数括号里两个参数为整数，划定随机生成整数的范围

spokes·2022-12-27 08:41

yolov5 loss函数理解

最近整理了一下yolov5loss的函数，关键点都在代码段里YOLOv5的loss主要由三个部分组成：1、Classesloss，分类损失，采用BCEloss，只计算正样本的分类损失。2、Objectnessloss，obj置信度损失，采用BCEloss，计算的是所有样本的obj损失。注意这里的obj指的是网络预测的目标边界框与GTBox的CIoU。3、Locationloss，定位损失，采用CI

athrunsunny·2022-12-27 00:20

【iOS开发-AFNetWorking下的POST和GET】

POST的区别联系AFNetWorking使用方法DEMOGET请求数据GET方法GET请求到的数据解析POST请求POST的请求测试1POST请求测试二请求的数据拼接POST-DEMO2POST方法2参数理解

小司在哪里·2022-12-26 21:17

南邮人工智能复习大纲 2021-7

符号主义：认为人工智能起源于数理逻辑，人类认知基本元素是符号，认知过程是符号表示上的一种运算连接主义：认为人工智能起源于仿生学。

别清兵你会死·2022-12-26 14:09

r语言确定最优滞后阶数_R时间序列分析（7）平稳性、白噪声和自相关

随机过程与时间序列的关系就像数理统计中所说的总体与样本的关系，在具体的观察之前，时间序列可以就可以看作一个随机过程（此时，就可以看作

weixin_39614060·2022-12-26 11:40

从大一统视角理解扩散模型（Diffusion Models）

CalvinLuo的这篇论文为理解扩散模型提供了一个统一的视角，尤其是其中的数理公式推导非常详尽，本文将试图尽量简要地概括一遍大一统视角下的扩散模型的推导过程。

拉姆哥的小屋·2022-12-25 22:12

octomap(5):octomap函数updateNode作用及参数理解

说明：updateNode函数是octomap中常用的函数，在多个头文件中都有定义：octomap::OccupancyOcTreeBaseoctomap::OccupancyOcTreeBaseoctomap::OccupancyOcTreeBaseoctomap::OccupancyOcTreeBase在这些个头文件中，几乎都有多个定义，但可以根据参数个数、类型进行区分。下面以octomap:

biter0088·2022-12-25 11:06

Spark Mllib里如何建立密集向量和稀疏向量（图文详解）

具体，见SparkMllib机器学习实战的第4章Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

weixin_34071713·2022-12-25 11:02

【学习笔记+代码实现】（线性回归linear regression）（不定期更新）（2546字）

一些观念：线性回归（linearregression）：线性回归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。

ahardstone·2022-12-24 09:58

【浅谈】样本方差的分母“n”为什么要改为“n-1”

在给定一系列样本值的时候，计算样本均值和样本方差所除以的应该是样本数nnn，而事实上我们计算样本均值的时候是除以nnn，计算样本方差的时候是除以n−1n-1n−1.这个反直觉的计算公式曾一度令我困惑不已，好在接触到数理统计课程

爱数学的企鹅·2022-12-24 08:42

LDU组队学习task01-通过二项分布简单了解python的简易性

接下来本文将通过概率论与数理统计中一个简单问题来讨论。问题是这样的：按规定，某种电子元件使用寿命超过1000小时为一级品。已知某一大批产品的一级品率为0.2，现在从中随机地抽查20只。

伟伟好帅·2022-12-24 01:50

python回归分析波士顿房价_python 线性回归（Linear Regression）预测波士顿房价

一、线性回归（LinearRegression）介绍线性回归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。

weixin_39994665·2022-12-23 21:56

北航数理统计大作业_如何自学概率论与数理统计/微积分/线性代数等科目

现在的学习环境较之前题主本科学习那会真的要好太多了当年本科如果你有不懂的问题，又害羞不敢问老师同学，那就等挂或者进行肮脏的py交易吧，但是现在不同，即使你暂时弄不懂它，没关系，题主来教你如何自学遥想当年学习这三门功课时不够用功，所以这几门科目都低分飘过，(学渣的痛苦烦恼)到了要考研时候看看考研数学试卷，哭就完事了但是还是需要硬着头皮把这三门科目捡起来，复习结束后，再刷刷以前的学校里面的试卷发现，原

weixin_39639686·2022-12-23 19:56

概率论与数理统计期末复习题型集锦——第一章

文章目录第一章一、概念性知识点1.事件间的关系2.互不相容事件、对立事件3.事件间的运算律4.习题二、计算题型1.排列组合2.古典概型3.几何概型4.条件概率5.全概率模型6.贝叶斯公式三、公式题型1.公理化2.独立性此为期末复习整理整学期概率论笔记及习题仅作为个人学习笔记有错误欢迎指正持续更新第一章一、概念性知识点1.事件间的关系包含：A⊃B事件A包含事件B且事件A发生事件B必发生相等：A=B事

Bothwo·2022-12-23 19:56

北航数理统计大作业_2019复旦大学大数据学院统计学硕总分411考研初试经验

先说一下我的基础，英语水平一直还行，考过一次六级568分，但可能因此没有重视英语最后还是不高；数学是大学一直就没怎么听课学不明白，线代基础几乎全忘光了，就是Ax=b有解条件都不知道的程度；专业课有一定基础因为本科就学的统计，但是没有训练过做题。最后初试411分，政治67，英语78，数学146，专业课120。虽然我寒假就开始准备了，但是回想起来我每天投入的时间一直同比就不是很高，所以感觉起关键作用的

weixin_39616056·2022-12-23 19:56

北航数理统计大作业_数学146分上岸复旦大学大数据学院统计学，备考经验分享！...

先说一下我的基础，英语水平一直还行，考过一次六级568分，但可能因此没有重视英语最后还是不高；数学是大学一直就没怎么听课学不明白，线代基础几乎全忘光了，就是Ax=b有解条件都不知道的程度；专业课有一定基础因为本科就学的统计，但是没有训练过做题。最后初试411分，政治67，英语78，数学146，专业课120。虽然我寒假就开始准备了，但是回想起来我每天投入的时间一直同比就不是很高，所以感觉起关键作用的

weixin_39542340·2022-12-23 19:26

宋浩概率统计笔记_【概率论与数理统计期末复习笔记】-（五）离散型二维变量与连续性二维变量（上）...

1.已知二维离散型分布律，求？？？已知二维随机变量X，Y的分布律如下表XY12300.20.10.110.30.20.1求：（1）P（X=0），P（Y=2）（2）P（X<1，Y≤2）（3）P（X+Y=2）（4）X，Y的分布律（5）Z=X+Y的分布律解：(1)P（X=0）=0.2+0.1+0.1=0.4P（Y=2）=0.1+0.2=0.3(2)P（X<1，Y≤2）=0.2+0.1=0.3(3)P（X

weixin_39589766·2022-12-23 19:26

数理统计学导论(第8版)第七章充分性(Chapter7 Sufficiency) 知识小结、期末复习笔记（待续

*期末结束啦、把这学期的笔记分享一下、待续*参照英文版第8版数理统计学导论(IntroductiontoMathematicalStatistics,EighthEditon)，Hogg，第7章充分性；

搏努力概形·2022-12-23 19:56

哈工大机器学习期末复习笔记（一）

一、贝叶斯估计当我们需要对一个参数进行估计时，一种办法是概率论与数理统计课程中已经学过的极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）。

绿色的海洋300·2022-12-23 19:56

郝志峰《概率论与数理统计》期末复习笔记（火速持续更新中~）

目录前言第一章概率论的基础概念知识大纲随机试验随机事件事件概率等可能概率模型第五章多维随机变量及其分布知识大纲二维随机变量边缘分布和条件分布相互独立的随机变量两个随机变量的函数分布第六章样本及抽样分布知识大纲总体与样本统计量统计三大抽样分布标准正态分布X~N(0,1)卡方分布t分布样本均值和方差第七章参数估计知识大纲点估计矩估计法极大似然估计法估计量的评选标准区间估计正态分布总体均值和方差的区间估

hiddenSharp429·2022-12-23 18:25

数理统计期末复习笔记（一）

数理统计期末复习笔记主要内容：数据压缩，点估计，假设检验，区间检验Reference:StatisticalInference,Casella&BergerChapter6DataReduction（数据压缩

ldc1513·2022-12-23 18:25

【数理统计期末复习笔记】

数理统计期末复习笔记-箱线图-无偏估计量-几大分布卡方分布F分布T分布-连续型的矩估计-连续型的最大似然估计-单个正态总体均值的置信区间-双正态总体方差比的置信区间-单个正态总体的均值的假设检验-双正态总体均值差得假设检验

TATYBOY·2022-12-23 18:24

数理统计期末复习笔记（二）

数理统计期末复习笔记主要内容：贝叶斯估计，统计决策，偏差分析，线性回归贝叶斯方法基本概念贝叶斯派的观点认为，概率就是信念贝叶斯推断：θ\thetaθ：作为随机变量，X1,...,Xn∼p(x∣θ)X_1

ldc1513·2022-12-23 18:23

小白学视觉·2022-12-23 16:41

SPCL：Siamese Prototypical Contrastive Learning

通过变大batchsize来增加负样本数理，同时也会增强假负例的影响(某张同类图被错误认为原图的负例)，即语义相似的样本(其他同类图片)被远离了

星空的眼眸·2022-12-23 14:19

温故知新-Mysql索引结构&页&聚集索引&非聚集索

小丑————·2022-12-23 14:45

数理方程——达朗贝尔公式

数理方程——达朗贝尔公式1行波法2达朗贝尔公式3求解问题1行波法行波法：研究行进波的方法，求解无界空间的波动问题。

xkdmys·2022-12-23 11:55

数理统计之置信区间（置信度）

目录：双侧置信区间单侧置信区间精确度一双侧置信区间总体X的分布函数,未知，对于给定的如果称为的置信水平为的双侧置信区间。:置信下限:置信上限二单侧置信区间:为置信水平为的单侧置信下限：为置信水平为的单侧置信上限=三精确度置信区间的平均长度为区间的精确度，精度的一半称为误差限NeyMan原则在置信水平达到的置信区间中，选择精确度最高的区间（误差限小）

明朝百晓生·2022-12-23 10:53

数理统计——朴素贝叶斯分类

文章目录前言一、重要概念二.朴素贝叶斯分类器工作流程三、如何使用朴素贝叶斯分类对文档进行分类前言熟悉条件概率、联合概率、独立性概率熟悉全概率公式与贝叶斯公式清楚朴素贝叶斯算法原理能使用该算法实现分类任务一、重要概念朴素贝叶斯算法：核心思维：是基于概率的算法，之所以称为朴素，是因为其假设特征之间是独立的，该算法设计比较简单，实际上使用的是全概率公式和贝叶斯公式。朴素贝叶斯在文本场景中效果非常好，例如

嚯嚯嚯嚯什么都不会·2022-12-23 10:55

第十五章规则学习

另一方面，数理逻辑具有极强地表达能力，绝大多数人类知识都能通过数理逻辑进行简洁的刻画和表达。因此，规则

高自期许·2022-12-23 07:30

深入理解Variational Auto-encoder

前言市面上有非常多VAE的讲解，我最近基本都看了一遍，感觉要不然需要太多的数理知识，要不然就是讲的太过浅显。现把自己的理解总结一遍，作为记录。

JackChrist·2022-12-22 16:33

机器学习-LSTM中的几个参数理解

但RNN中的一些参数理解起来与CNN差别很大，这篇文章主要梳理一下RNN中LSTM架构的几个关键参数以及如何理解这些参数。

Gaosiy·2022-12-22 16:02

数字图像处理实验（九）：meanshift跟踪算法

一、实验原理MeanShift算法无参密度估计理论，无参密度估计也叫做非参数估计，属于数理统计的一个分支，和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法。

lyd1995·2022-12-22 16:28

《矩阵论》学习笔记（二）：第二章范数理论及其应用

《矩阵论》学习笔记（二）：第二章范数理论及其应用研究范数的意义：把一个向量/矩阵与一个非负实数相联系，这个实数可看做是对此向量/矩阵大小的一种度量。

熊宝宝爱学习·2022-12-22 15:37

范数理论——非负/正矩阵

6.5非负/正矩阵6.5.1定义a.非负/正矩阵定义一个实矩阵A=(aij)∈Rm×nA=(a_{ij})\inR^{m\timesn}A=(aij)∈Rm×n若对每一iii和jjj，aij≥0a_{ij}\ge0aij≥0，则称A是非负矩阵，A≥0A\ge0A≥0若对每一iii和jjj，aij>0a_{ij}>0aij>0，则称A是正矩阵，A>0A>0A>0b.矩阵大小关系设A,B∈Cn×nA,

AmosTian·2022-12-22 15:06

【矩阵论】6.范数理论——基本概念——矩阵范数生成向量范数&谱范不等式

6.1.3矩阵范数产生向量范数Cn×nC^{n\timesn}Cn×n上任一矩阵范数∥∙∥\Vert\bullet\Vert∥∙∥都产生一个向量范数φ(X)=∥X∥V\varphi(X)=\VertX\Vert_Vφ(X)=∥X∥V矩阵范数与向量范数的相容性：φ(Ax)≤∥A∥φ(x)\varphi(Ax)\le\VertA\Vert\varphi(x)φ(Ax)≤∥A∥φ(x)，即∥AX∥V≤∥

AmosTian·2022-12-22 15:05

【矩阵论】6.范数理论——范数估计——许尔估计&谱估计

6.3许尔估计任意方阵A=(aij)n×nA=(a_{ij})_{n\timesn}A=(aij)n×n，全体根λ(A)={λ1,⋯ ,λn}\lambda(A)=\{\lambda_1,\cdots,\lambda_n\}λ(A)={λ1,⋯,λn}，满足∣λ1∣2+⋯+∣λn∣2≤∑∣aij∣2\vert\lambda_1\vert^2+\cdots+\vert\lambda_n\vert^2

AmosTian·2022-12-22 15:33

范数理论——基本概念——向量范数与矩阵范数

6.1基本概念6.1.1向量范数a.模长（二范数）Cn中向量X=(x1x2⋮xn)的模长为∣X∣=(X,X)=tr(AHA)=∣x1∣2+∣x2∣2+⋯+∣xn∣2C^n中向量X=\left(\begin{matrix}x_1\\x_2\\\vdots\\x_n\end{matrix}\right)的模长为\vertX\vert=\sqrt{(X,X)}=\sqrt{tr(A^HA)}=\sqrt

AmosTian·2022-12-22 15:32

2022mathorcup数学建模大数据竞赛选题建议及初步思路来啦！

先定下主基调，本次难度上B＜A，A题只建议数理基础比较扎实，队伍内有优化问题数学建模解决经验的同学选择，否则只建议选B，至于小白队伍，更不用说，直接无脑选B就行。A题：主

smppbzyc·2022-12-22 03:39

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