样本空间第11页

似然函数的意义与极大似然估计

简单来说，概率是一个函数，定义域是样本空间，满足非负性，规范性，可列可加性。严格的公理化定义如下：概率可以做什么？统计又可以做什么？什么是先验概率，后验概率，似然？

a rock·2020-08-18 11:10

先验后验与贝叶斯定理

“A事件发生的情况下”，代表A为样本空间，“B事件发生的概率”，代表A∩BA\capBA∩B为事件。

zlinzju·2020-08-18 05:20

怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理（Bayes theorem）？

1三个要素概率的问题其实只要把握好概率空间的三要素样本空间，事件，概率就可以了。那这三要素是什么意思呢？这里简单做个介绍。还是经典的掷硬币。样本空间就是事件条件下所

马护法·2020-08-18 05:21

中南大学自动化学院“智能控制与优化决策”课题组-第七章贝叶斯分类器任务小结

先验概率先验概率P(c)P(c)P(c)表达了样本空间各类样本所占的比例，根据大数定律，当训练集包含充足的独立分布的样本时，P(c)P(c)P(c)可通过各类样本出现的频率来进行估计。

中南大学智能控制与优化决策课题组·2020-08-18 03:57

怎样理解条件概率公式

其实要理解这个公式，我们首先得知道什么是样本空间？什么是事件？概率论中，样本空间是一个实验或随机试验所有可能结果的集合，而随机试验中的每个可能结果称为样本点。

miangmiang咩·2020-08-17 23:40

概率论|贝叶斯公式及其推论的理解和运用

而在一个样本空间中，事件B可以划分成几个部分，例如下图中事件B可以分为AB同

算法与编程之美·2020-08-17 22:07

机器学习（1）绪论

目录机器学习概念基本术语-数据基本术语-任务基本术语-泛化能力样本空间、假设空间、版本空间样本空间:假设空间：版本空间：归纳偏好没有免费午餐定理（NFL）机器学习概念基本术语-数据基本术语-任务基本术语

chk_plusplus·2020-08-17 21:12

Adaptive Active Learning for Image Classification 论文详解

如果未标注样本空间比较大，那么会存在挑选离群点的情况。论文中提出了informationdensity和mostuncertainty两种策略进行组合。然后筛选出

亦万·2020-08-17 19:26

条件概率的理解

设S为样本空间的面积,SAS_ASA为A集合的面积，后面的以此类推我们知道P(A)=SAS

zsdeus133·2020-08-17 19:36

条件概率的理解问题及贝叶斯公式

（一）条件概率：首先是条件概率的定义：设有事件A和事件B，样本空间为E。称：为事件A发生的条件下事件B发生的条件概率。

yxnd150150·2020-08-17 19:21

概率论知识要点整理

概率论知识要点整理参考教材：概率论与数理统计(浙大第四版)Chapter1概率论的基本概念随机试验样本空间、随机事件(关系及运算)概率的定义和性质古典概型和几何概型条件概率、全概率公式、Bayes公式Chapter2

zhouchangyu1221·2020-08-17 17:00

概率论与数理统计（一）

第一章概率与事件第一节基本概念（1）随机试验的三个基本特征（非重点）1.每次实验的可能结果不止一个，并且事先明确实验的所有可能结果2.进行一次实验之前不能确定哪一个结果会出现3.可以在相同的条件下重复进行（2）样本空间实验结果全体用

St�hlerner Krieger·2020-08-17 17:39

第二章随机变量及其分布

对于某个随机试验，我们把其结果收集起来构成一个集合，这就构成了该试验的样本空间。而样本空间的子集就是随机事件。所以随机事件即某些试验结果构成的集合。概率第一章的基本概念

weixin_30920091·2020-08-17 16:43

概率论的相关基本概念

在样本空间中，所有使X取值为x的原子事件组成一个事件，记作事件“X=x”。

逢五必更·2020-08-17 15:31

概率论：随机事件和概率

样本空间：随机实验的所有可能的结果的集合就是这个实验的样本空间。

鱼摆摆不是鱼伯伯·2020-08-17 14:32

概率论的基本概念、样本空间、随机事件（二）

样本空间：把随机试验E的所有可能结果组成的集合称为E的样本空间，记作S，样本空间中的元素，即E的每一个结果，称为样本点。

浮生三记·2020-08-17 14:13

概率分布基本概念、描述和关系

想要阅读本系列其他文章的，请移步：自然语言处理系列：开篇概率&统计概率&统计的基本术语详解概率分布基本概念、描述和关系目录概率分布基本概念、描述和应用1.分布的基本概念1.1随机变量（RandomVariable）1.2样本空间

鲸鱼_先生·2020-08-17 13:18

概率论复习笔记（一）随机事件及其概率

概率论复习笔记（一）随机事件及其概率基本概念随机试验样本空间随机事件事件分类事件及其运算关系运算规律频率与概率概率的统计定义概率的公理化定义概率的性质等可能概型（古典概型)古典概型：常用排列与组合的公式几何概型条件概率定义性质乘法公式全概率公式贝叶斯公式

让步如故·2020-08-17 13:36

概率论基本概念

2、基本事件（样本点）：随机试验的每一个可能结果，其集合（所有结果）构成样本空间。3、随机事件A：随机试验中，对一次试验而言，可能出现或者不出现的事情。为基本事件的集合，样本空间的子集。

lijil168·2020-08-17 13:31

第一章概率论的基本概念

样本空间概念：所有可能结果的集合。一般用S表示。S={e}。每一个可能的结果称为样本点。例子：S

makeadate·2020-08-17 12:57

事件与概率

一,定义1.随机试验—设E为试验,如果满足如下条件(1)条件不变下可重复(2)试验结果多样性且所有可能的结果是确定的(3)试验前不确定具体的结果2.样本空间—E为试验,E的一切可能的基本结果而成的集合,

Philtell·2020-08-17 11:24

概率论重点

1.古典概型样本空间有限个基本事件，基本事件等可能发生P(A)=A包含基本事件数S所有基本事件数P(A)=\frac{A包含基本事件数}{S所有基本事件数}P(A)=S所有基本事件数A包含基本事件数2.

ifenghao·2020-08-17 11:00

概率论基本概念一

三、全概率公式（结果概率公式）样本空间Ω有一组事件A1A2……An，如果事件组满足ij{1,2,3,4....n},AiAj=并且A1A2....An=Ω，那么事件组称为

yangjiajia123456·2020-08-17 11:19

李航统计学习方法(第二版)第二章感知机学习笔记【实战篇】

题目是这个样子的【和第一版例题一样】我们回顾一下原始形式时的算法思想：1）设定w,b的初始值2）随机选取样本空间中的一个点(xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi)3）如果yi∗(w∗xi+b)<0y_i

禅心001·2020-08-17 11:38

支持向量机SVM（二）Kernel核函数

原始函数与对偶函数SVM系列三：支持向量机SVM（三）软间隔与松弛变量的替代损失函数Kernel核技巧开局一幅图，内容全靠编在之前讨论原始函数与对偶函数的时候，我们都是以训练样本是线性可分作为假设，也就是说假设样本空间中一定存在一个超平面

请叫我Ricardo·2020-08-17 11:53

概率论

样本空间：{样本点}，每个样本点对应基本事件。样本点：无限多或有限多->样本空间：有限或者无限。

_zidaoziyan·2020-08-17 10:24

概率与统计分析练习题

所以，概率函数和似然函数可以说是一回事，只是看法不同，前者是固定\(\theta\)而看成x在样本空间上的函数，后者则固定x而看成\(\theta\)

dengxun7056·2020-08-16 19:40

Gaussian Process understanding

核函数的选择要求满足Mercer定理（Mercer’stheorem），即核函数在样本空间内的任意格拉姆矩阵（Grammatrix）为半正定矩阵（semi-positivedefinite。

bald·2020-08-16 11:21

《机器学习》西瓜书读书笔记

#第一章：绪论数据集→示例(instance)/样本(sample)→属性(attribute)/特征(feature) ↓一个属性为一维，n个属性构成n维属性空间/样本空间

BaldStrong·2020-08-16 09:53

机器学习-西瓜书

机器学习是将人类的学习方法运用到计算机上，用一系列算法让计算机从有限的数据集（样本）中生成一种模型，来预测同类事件（整个样本空间）的输出。

NO1._LUA·2020-08-16 09:09

机器学习线性判别分析（linear discriminant analysis）

一、基本原理1.模型形式LDA模型主要用于分类数据的降维，往往每个样本会有很多属性以及一个所属类别，假设有d个属性，那么样本空间就是d维的，通过LDA模型可以将d维数据投影到某个超平面，从而降低维度。

踏雪无痕js·2020-08-16 08:40

均匀分布的概率密度函数和分布函数学习笔记1

连续样本空间情形下的概率称为概率密度，当试验次数无限增加，直方图趋近于光滑曲线，曲线下包围的面积表示概率，该曲线即这次试验样本的概率密度函数。分布函数：用于描述随机变量落在任一区间上的概率。

千语_肉丸子·2020-08-16 08:11

1概率论与数理统计_浙江大学B站

确定现象，一定会发生的现象不确定现象，可能会发生也可能不会发生的现象样本空间随机试验的所有可能结果构成的集合称为样本空间随机事件样本空间S的子集A称为随机事件A，简称事件A，当且仅当A中的某个样本点发生

forever luckness·2020-08-16 06:34

随机场（Random field）

一、随机场定义http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场随机场（Randomfield）定义如下：在概率论中,由样本空间Ω={0,1,…,G−1}n取样构成的随机变量Xi所组成的

beck_zhou·2020-08-16 04:39

统计学中贝叶斯公式的理解

频率学派，其特征是把需要推断的参数θ视作固定且未知的常数，而样本X是随机的，其着眼点在样本空间，有关的概率计算都是针对X的分布。

爱学习的人工智障·2020-08-16 03:55

深度学习之收敛问题

反而不收敛一般是由于样本的信息量太大导致网络不足以fit住整个样本空间。样本少只可能带来过拟合的问题，你看下你的trainingset上的loss收敛了吗？

李滚滚·2020-08-16 03:11

【专题】概率和期望

【参考】浅析竞赛中一类数学期望问题的解决方法信息学竞赛中概率问题求解初探WC2018冬令营课件《概率与期望及其应用》曹文【概率的定义】基本事件是一次实验可能出现的不可再分解的直接结果，样本空间Ω是全体基本事件的集合

weixin_33923762·2020-08-16 02:02

概率论复习笔记——条件概率、全概率、贝叶斯公式及其应用

概统笔记——贝叶斯公式条件概率乘法定理全概率公式和贝叶斯公式样本空间全概率公式贝叶斯公式相关应用条件概率定义设A,BA,BA,B是两个事件，且P(A)>0P(A)>0P(A)>0,称P(B∣

有些时候甚至幼稚·2020-08-15 23:04

Logistics回归

该算法通过在样本空间中寻找一个分类超平面，将正负样本分别分到互不相交的两个子空间中。

风-之-谷·2020-08-14 20:23

Couple GAN论文笔记

论文link:https://arxiv.org/abs/1606.07536儲備知識點：marginaldistributions：边缘分布指的是由两个以上样本空间时，只考虑其中某一事件个别发生概率，

cbdbsa·2020-08-13 11:21

【学习笔记】【机器学习】第1章——绪论

1.2基本术语2数据集：记录的集合样本（示例）：每条记录是关于一个事件或对象的描述特征（属性）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项属性值：属性的取值属性空间（样本空间）：属性张成的空间特征向量：示例维数

葑鈊丶·2020-08-12 12:43

解决样本不平衡问题

样本不平衡会导致出现以下的问题：（1）少数类所包含的信息很有限，难以确定少数类数据的分布，即难以在内部挖掘规律，造成少数类的识别率低；（2）很多分类算法采用分治法，样本空间的逐渐划分会导致数据碎片问题，

机器学习算法与Python学习-公众号·2020-08-11 17:11

（案例）机器学习之决策树分类--随机森林分类器

决策树分类代码思想读取文本数据整理样本空间训练随机森林模型用已训练的模型进行测试完整代码代码思想1.读取文本数据2.整理样本空间，对每一行进行标签编码，输入集与输出集3.训练随机森林模型（交叉验证）4.

喵了个咪mr·2020-08-11 10:47

【机器学习随笔】术语的简单理解

属性，特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质的属性控件，样本空间，输入控件：属性张成的空间–（属性组成的坐标轴）特征向量：空间中的一点训练数据：训练过程中使用的数据，其中每个样本称为训练样本训练集：训练样本组成的集合假设

孰与徐公比美·2020-08-09 02:33

机器学习5---支持向量机

1.线性可分的支持向量机1.1支持向量机（SVM）基本型对于给定的在样本空间中线性可分的训练集，我们有多重办法对其进行划分，以二分类问题为例，如图：红线和黑线（超平面）都能将两类样本很好的划分开，但是当新样本进入时

aBIT_Tu·2020-08-08 13:40

OpenCV之ml 模块. 机器学习：支持向量机(SVM)介绍支持向量机对线性不可分数据的处理

支持向量机(SVM)是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。换句话说，给定一些标记(label)好的训练样本(监督式学习),SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。

GarfieldEr007·2020-08-08 12:39

SVM支持向量机-软间隔与松弛因子（3）

上一篇文章推导SMO算法时，我们通过导入松弛因子，改变了对偶问题的约束条件，这里涉及到软间隔和正则化的问题，我们一直假定训练样本是完美无缺的，样本在样本空间或特征空间一定是线性可分的，即存在一个超平面将不同类的样本完全划分开

BIT_666·2020-08-08 12:42

机器学习入门学习笔记（五）支持向量机

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，将不同类别的样本分开。

城东小路·2020-08-08 10:23

《高数叔》概率论与数理统计期末总复习笔记（持续更新中）

文章目录一、随机时间与概率---day11.随机事件与样本空间的概念2.事件的关系（集合之间的关系）3.事件的运算律---交换律-结合律-分配律-德摩根律4.概率的概念和性质5.古典概型6.条件概率7.

BitHachi·2020-08-05 03:21

机器学习笔记：支持向量机学习（4)

第四章：支持向量机学习+神经网络学习(附文件)MOOC笔记1.最大边缘超平面·线性分类器基本想法是：在样本空间中寻找一个超平面将不同的样本数据分开，图中B1就是划分矩形样本点和圆形样本点的一个超平面·但是这样的超平面可能不止一个

weixin_43662135·2020-08-04 07:59

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