样本空间

机器学习Day1

来改善系统性能记录：(key1:value1,key2:value2…)数据集：记录的集合示例（样本）：对一个事件或对象的描述属性（特征）：key1,key2…属性值：value1,value2…属性空间（样本空间

一飞学编程·2025-01-30 01:36

机器学习——支持向量机

,\cdots,(\bmx_m,y_m)\},y_i\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超

酱香编程，风雨兼程·2024-08-29 06:20

概率论自复习思路

存在纰漏）文章目录概率论复习思路（存在纰漏）基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间

Miracle Fan·2024-02-15 08:17

随机过程及应用学习笔记（一）概率论（概要）

概率空间由一个样本空间和一个概率测度组成，样本空间包含了所有可能的结果，而概率测度则描述了每个结果发生的可能性大小。研究者通过定义适当的概率测度，可以更准确地描述各种随机现象的发生概率。

苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:00

Xavier初始化方法

是一种神经网络初始化方法，源自2010年的《Understandingthedifficultyoftrainingdeepfeedforwardneuralnetworks》换句话说使用该方法就是为了使样本空间与类别空间的分布差异

Misnearch·2024-02-08 18:41

基建工程加入估值表

中证基建工程指数介绍中证基建工程指数以中证全指为样本空间，选取涉及建筑与工程业务的上市公司股票作为成份股，以反映基建工程领域相关上市公司的整

复利长盈之路·2024-01-28 19:18

我的隐私计算学习——联邦学习（5）

Atara8088·2024-01-28 00:24

贝叶斯概率学习笔记

怎么说好呢，其实条件概率基本的定义我是明白的，就是考虑的样本空间发生改变了嘛，但我没想到可以用这点来记忆，唉。也就是说，P(C)作为分母，其实就是(C)的意思。

feiyu66666·2024-01-27 03:03

机器学习之伯努利分布及二项分布

伯努利分布：又称两点分布或0-1分布，其样本空间只有两个点，一般取{0，1}，不同的伯努利分布只是取到这两个值的概率不一样。

WEL测试·2024-01-18 21:09

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

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

辣个骑士·2024-01-17 10:48

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

辣个骑士·2024-01-15 08:45

西瓜书第六章课后习题

6.1试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。画了个图在纸上进行了证明，感觉这样自会通俗易懂些。

lammmya·2024-01-12 11:52

【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。

小萨摩！·2024-01-12 05:50

西瓜书南瓜书机器学习周志华第一章*学习小结

1.2基本术语数据集dataset示例instance样本sample属性attribute特征feature属性值attributevalue属性空间attributespace样本空间s

fyc300·2024-01-11 04:18

batch normalization在测试阶段的做法

测试的时候，mean和std是样本空间决定的，跟测试样本没有关系，具体可以参考：https://www.zhihu.com/question/66873757

Songger·2024-01-10 08:49

52、全连接 - 特征与样本空间的对应关系

上一节说到经过全连接层之后，神经网络学习到的特征，会从隐层特征空间逐步映射到样本空间，这主要是由于全连接层可以融合全局的特征。

董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:19

概率论基础

样本空间(samplespace)：称试验SSS的样本点构成的集合为样本空间，用Ω\OmegaΩ表示。

Abdullah al-Sa·2024-01-01 12:41

机器学习（1）

有时整个数据集也可称为一个“样本”，因为它可看作对样本空间的一个采样。样本：数据集中每条记录关于一个事件或对象的描述，也称

LY豪·2023-12-29 01:43

【机器学习】西瓜书第6章支持向量机课后习题6.1参考答案

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第6章支持向量机1.试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。

楚歌again·2023-12-28 11:53

4-概率论中的有趣问题（2）

概率论中还有许许多多有趣的例子，因此这篇文章就是上一篇文章的续篇1.利用几何概率求作为古典概率中的一类问题，几何概率其思想是通过计算事件A的面积占整个样本空间的面积的比值，来等价估算事件A发生的概率。

胡仲略·2023-12-26 21:47

c++概率dp——超实用的数据结构

样本空间Ω\OmegaΩ：所有样本点构成的集合。随机事件：样本空间Ω

yzc_qiuse·2023-12-26 08:37

概率统计学习打卡——随机事件与随机变量

1.样本点、样本空间、随机事件、事件域、概率样本点（）：试验的每个可能结果。样本空间（）：本质是一个集合，全部样本点构成的集合。

xtsqmx·2023-12-17 22:21

条件概率公式、全概率公式、贝叶斯公式

全概率公式其中，A为一个事件，为样本空间的一个划分。公式表达的意思是：把各种情况下导致事件A发生的概率加起来，就是事件A发生的概率。贝叶斯公式其中，A为一个事件，为样本空间的一个划分。

听海边涛声·2023-12-06 17:28

西瓜书-主要符号表

\mathit{x}标量\boldsymbol{x}向量\mathrm{x}变量集\mathbf{A}矩阵\mathbf{I}单位阵\mathcal{X}样本空间或状态空间calligraphicX\mathcal

abka·2023-12-04 04:39

红利指数基金

红利指数是从满足条件的股票样本空间中选取一定数量股息率最高的股票为成分股，且由于选股规则固定，红利指数挑选的成份股，很多都

感想心得·2023-11-30 11:56

机器篇——决策树(六) 细说评估指标的交叉验证

在给定的样本空间中，拿出大部分样本的模型进行预测，并求这小部分样本的预测误差或预测精度，同时记录它们的加和平均值。这个过程迭代k�次，即k�折交叉。其中，把每个样本的预测误差平凡加和

手把手教你学AI·2023-11-27 20:21

【深度学习笔记】04 概率论基础

在给定的样本空间S\mathcal{S}S中，事件A\mathcal{A}A的概率，表示为P(A)P(\mathcal{A})P(A)，满足以下属性：对于任意事件A\mathcal{A}A，其概率从不会是负数

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

生信课程笔记12-负二项分布与测序

随机变量随机试验的样本空间为Ω，如果对于每一个样本点ω∈Ω，有一个实数X(ω)与之对应，这样得到一个定义在Ω上的单值函数X=X(ω)，则称X(ω)为随机变量，简记为X。

果蝇饲养员的生信笔记·2023-11-25 10:06

概率论与数理统计第三章二维随机变量及其分布

二维随机变量的定义：可以说二维随机变量是一个特殊的二元函数，其定义域为样本空间，值域。很重要的一点是首先

Jarkata·2023-11-24 10:22

概率论与数理统计第一章概率论的基本概念要点复习笔记

2.样本空间与随机事件样本空间——随机试验E的所有基本结果组成的集合，记为Ω。样本点——样本空间的每个基本结果，即E中的元素。随机事件——随机试验E的样本空间Ω的子集，简称事件。

芯芯小布丁♢·2023-11-22 19:00

【机器学习】（六）支持向量机

支持向量机基本模型支持向量机的基本思想是，在如下的样本集中：image基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开划分超平面可以表示成如下的线性方程：image其中w为法向量，b为位移项

超级超级小天才·2023-11-22 11:04

Vamei博客学习笔记（3）

本次笔记取材于：概率论05离散分布概率论06连续分布概率论07联合分布离散随机变量的概率分布随机变量(randomvariable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值

PerpetualLearner·2023-11-19 13:06

机器学习—基本术语

目录1.样本（示例）2.属性3.属性值4.属性空间5.样本空间6.学习（训练）7.数据集8.测试9.假设10.学习器11.标记12.样例13.标记空间（样例空间）14.分类与回归15.有监督学习、无监督学习

爱学习的时小糖·2023-11-17 01:25

【机器学习8】采样

1均匀分布随机数均匀分布是指整个样本空间中的每一个样本点对应的概率（密度）都是相等的。根据样本空间是否连续，又分为离散均匀分布和连续均匀分布。

猫头不能躺·2023-11-16 18:32

概率论与数理统计-第二章随机变量及其分布

第二章随机变量及其分布2.1随机变量定义设随机试验的样本空间S，称定义在样本空间S上的实值单值函数X=X(ω)为随机变量将事件A={ω|X(ω)=a}记为{X=a}.

Ciiyan·2023-11-16 00:31

概率论与数理统计-第一章随机事件及其概率

三、样本空间样本点：随机试验的每一种可能的结果样本空间（S

Ciiyan·2023-11-16 00:01

机器学习---多分类SVM、支持向量机分类

1.多分类SVM1.1基本思想Grammer-singer多分类支持向量机的出发点是直接用超平面把样本空间划分成M个区域，其中每个区域对应一个类别的输入。

三月七꧁ ꧂·2023-11-11 02:55

线性【SVM】数学原理和算法实现

一.数学原理SVM是一类有监督的分类算法，它的大致思想是：假设样本空间上有两类点，如下图所示，我们希望找到一个划分超平面，将这两类样本分开，我们希望这个间隔能够最大化来使得模型泛化能力最强。

数字生命Allen·2023-11-06 22:52

专题·数学概率与期望【including 条件概率，贝叶斯定理，全概率公式，数学期望，绿豆蛙的归宿

概率1.基本定义在概率论中，我们把一个随机事件的一个可能结果称为其样本点，其所有样本点构成的集合称之为样本空间。

樱狸❀·2023-11-06 14:17

《机器学习》第6章支持向量机

文章目录6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3核函数支持向量展式核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归（SVR)6.6核方法6.1间隔与支持向量分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面

太极生两鱼·2023-11-06 06:05

第一章概率论的基本概念

文章目录第一章概率论的基本概念1随机试验2样本空间、随机事件（一）样本空间（二）随机事件（三）事件间的关系与事件的运算事件A与B相等和事件积事件差事件互不相融对立事件（四）几个定律交换律结合律分配律德摩定律

bingteng6859·2023-11-06 05:34

《商务与经济统计》第12版学习4

样本空间：试验所有可能结果组成的一个集合。任何一个特定的试验结果被称为样本点（samplepoint），它是样本空间中的一个元素。如抛硬币样本点只有两种：正面或反面。

坚持做自己·2023-11-01 16:21

KNN算法进阶

一、算法分析算法图解先举一个简单但是很有特点的例子，如下图所示：我们的样本空间中有11个样本（6蓝和5红），对于不确定的分类（绿色），我们找到离其最近的k个点，通过出现次数更多的颜色来确定绿色待测样

carrine·2023-10-31 20:08

概率论与数理统计(第一章概率论的基本概念)

文章目录第一章概率论的基本概念一、随机试验二、事件的概率第一章概率论的基本概念一、随机试验随机试验特点：①可以在相同的条件下重复进行②每次试验的可能结果不止一个，并且能提前预测所有的可能结果③在未进行试验前不知道哪一个结果会出现样本空间即随机试验的结果的集合

-希冀-·2023-10-30 23:51

学习笔记：概率期望

概率&期望样本空间、随机事件定义一个随机现象中可能发生的不能再细分的结果被称为样本点。所有样本点的集合称为样本空间，通常用Ω\OmegaΩ来表示。

tsqtsqtsq0309·2023-10-28 16:28

全概率与贝叶斯公式

全概率公式：P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)P(B2)+…+P(A|Bn)P(Bn).解释：{B1,B2,…,Bn}表示事件样本空间的一个划分，划分的定义为：集合中的事件两两互斥，并且所有事件取并集的结果为一个样本空间

miaoyibosysu·2023-10-27 18:47

吃瓜教程Task 3 决策树算法

1.决策树的生成可以视作对样本空间反复划分成一个个区域的过程，这些区域互不相交，且并集为整个样本空间。用于分类时，每个区域返回一个类别判断或者类别判断的概率。

Lennon �·2023-10-26 22:35

指数随机变量泊松过程跳_数据挖掘图书：应用随机过程:概率模型导论(第10版) [平装]...

第1章概率论引论1.1引言1.2样本空间与事件1.3定义在事件上的概率1.4条件概率1.5独立事件1.6贝叶斯公式习题参考文献第2章随机变量2.1随机变量2.2离散随机变量2.2.1伯努利随机变量2.2.2

奈若何丷·2023-10-19 00:55

浅谈机器学习（第一章基本概念）

机器学习的基本概念特征空间与特征变量数据集合假设空间与模型选择模型的策略优化参数的算法机器学习的基本流程机器学习的分类模型的泛化能力参考特征空间与特征变量特征变量：一组描述客体性质的变量，变量的个数d称为特征维度，特征变量组成的向量称为特征向量，变量张成的空间称为特征空间（样本空间

PNTer·2023-10-16 04:44

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