样本空间第16页

非参数估计——核密度估计（Parzen窗）

比如机器学习中还有K近邻法也是非参估计的一种，不过K近邻通常是用来判别样本类别的，就是把样本空间每个点划分为与其最接近的K个训练抽样中，占比最高的类别。直方图首先从直方图切入。

颀周·2020-04-11 20:00

自然语言处理NLP(三)

数学基础（重要）统计学+信息论概率论+统计学+信息论+语言学知识----概率论1.样本空间2.条件概率与独立性A\B相互独立3.链式规则链式规则--推导隐马4.贝叶斯定理（重要）贝叶斯定理的优势在于计算概率时可交换相关事件的次序

士多啤梨苹果橙_cc15·2020-04-09 21:07

概率论与数理统计笔记第一章概率论的基本概念

：中国大学MOOC浙江大学概率论与数理统计部分平台可能无法显示公式，若公式显示不正常可以前往CSDN或作业部落进行查看查看链接：概率论与数理统计笔记第一章概率论的基本概念查看地址：第0讲绪论绪论第1讲样本空间

猫围巾·2020-04-09 18:27

西瓜书第十二章计算学习理论

泛化误差：学习器在整个样本空间上的误差。经验误差：学习器在训

起个名字好难阿·2020-04-09 00:31

第四周笔记

在同一组条件下，每次试验一定不出现的事件基本事件：不能分解为更多个事件简单事件的集合称为样本空间1.2.古典概率设一个试验有N个等可能性的结果，

陈莫达·2020-04-06 16:26

条件概率与全概率公式

1.条件概率:设A,B是两个事件,且P(A)>0,称P(B|A)=P(AB)P(A)为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率.2.设Ω为试验E的样本空间,B1,B2,…,Bn为E的一组事件,若(1)BiBj

星澄不向往大海·2020-04-06 08:00

第 1 章随机事件及其概率（随记）

1.事件间的关系与运算事件是一个集合,所以事件之间的关系与运算可以按照集合论中集合之间的关系与运算来处理.设Ω为试验E的样本空间,A,B,Ak(k=1,2,…)是试验E的随机事件,也是Ω的子集.(1)若

星澄不向往大海·2020-04-06 08:00

Hackrank 统计十日通(第三天) 组合与排列

来源:同花色的牌下列高亮的术语将对你完成今天的挑战非常有用.也许你已经注意到,从事件发生的可能性中发现规律,非常利于我们从样本空间中计算所求事件的数量.有两种这么做的最简单的方法是,用排列(permutation

cfcodefans·2020-04-03 09:18

概率论与数理统计

二、随机试验和随机事件随机试验：实验在在相同条件下可以重复的进行，且实验结果不可预言，用字母E表示三、样本空间试验E能出现的结果构成的集合称为该事件的样本空间，用字母Ω表示四、事件之间的关系和运算1.包含关系

Black_Eye·2020-04-01 05:59

大数据统计基础前四周笔记

：***描述统计学不推断统计学***描述集中趋势均值中位数众数image.png描述离散程度方差(注意样本方差和总体方差)标准差(注意样本标准差和总体标准差)画图直方图箱线图茎叶图线图柱状图饼图第二周样本空间事件事件运算定律交换律

cnzhanhao·2020-03-30 02:57

数学原理

一个正数幂的对数，等于幂的底数的对数乘以幂的指数，即4.若式中幂指数则有以下的正数的算术根的对数运算法则:一个正数的算术根的对数，等于被开方数的对数除以根指数，即矩阵运算法则概率公式传统概率设随机实验E的样本空间为

bitzoo·2020-03-27 22:33

随机实验,样本空间,随机事件

随机试验随机试验必须具有的特点:可以再相同的条件下重复进行每次实验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现样本空间概念对于随机试验,尽管在每次试验之前不能预知试验的结果

吐痰高手·2020-03-18 13:56

概率和数理统计

1.事件的关系与运算2.概率的基本公式3.事件的独立性4.随机变量及其概率分布随机变量及概率分布：取值带有随机性的变量，严格地说是定义在样本空间上，取值于实数的函数称为随机变量，概率分布通常指分布函数或分步律

FreeLuo·2020-03-17 22:09

支持向量机

计算开销不大，结果易解释缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于二分类问题，效率慢，工业界不适用适用数据类型：数值型和标称型数据决策边界：分隔超平面SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中

程序猿爱打DOTA·2020-03-17 04:18

支持向量机-理论推导

支持向量机基础部分-思维导图1.间隔与支持向量1.1几个概念支持向量机与感知机类似，都是在样本空间中找到划分超平面，将不同类别的样本分开。

To_QT·2020-03-14 22:39

附录3.概率

某个试验中所有可能产生的结果被称之为“样本空间”。

监利一佛·2020-03-09 15:01

Hackrank 统计十日通(第二天) 基础概率

来源以下加粗术语对完成今天的题目非常有用.事件Event,样本空间SampleSpace和概率Probability在概率论中,一个实验是一个可以无限重复的过程,且输出一组被明确定义的可能结果,结果的集合称为样本空间

cfcodefans·2020-03-09 11:46

频率与概率

频率定义:在相同的条件下,进行了n次试验,在这n次试验中事件A发生的次数$n_A$称为事件A发生的频数++比值$n_A$/n称为事件A发生的频率++,记为$f_n(A)$概率定义:设E是随机试验,S是它的样本空间

吐痰高手·2020-03-07 20:43

统计建模与R语言

第一章概率统计的基本知识1.1随机事件1.1.1随机事件1随机事件随机实验（randomexperiment）样本空间（samplespace)样本点（samplepoint）随机事件（sampleevent

li_volleyball·2020-03-07 12:59

On the Expressive Power of Deep Learning: A Tensor Analysis

OntheExpressivePowerofDeepLearning:ATensorAnalysisNadavCohen,OrSharir,AmnonShashua把样本空间上的分类函数用高维实函数空间的基的乘积来表示

hzyido·2020-03-07 11:54

机器学习: Concept Learning and Specific to General Ordering

作为一个比较早期出现的机器学习方法,已经"显得"没有特别大的实用价值.但是,ConceptLearning却有比较大的理论价值,在迈入神经网络等复杂方法之前,它能够帮助初学者很好地去理解机器学习的一些基本思想和理念(e.g.样本空间

陈码工·2020-03-04 10:23

大师兄的Python机器学习笔记:统计学基础之底层代码实现（二）

统计学基础之底层代码实现（一）大师兄的Python机器学习笔记:Numpy库、Scipy库和Matplotlib库（一）五、概率分布(ProbabilityDistribution)1.简单事件(Simpleevent)和样本空间

superkmi·2020-02-27 19:49

财报天天读第1篇——浦发银行

根据中证指数有限公司公布的他们筛选的样板的原则有以下几点：样本空间沪深300指数样本空间由同时满足以下条件的沪深A股组成：非创业板股票：上市时间超过一

成长路线·2020-02-27 16:26

贝叶斯的路——概率论迷思

贝叶斯的路——概率论迷思作者：覃含章我想，任何一个进入概率论（然后才是统计学）大门的年轻人，一定会在学习的过程中对这套理论的逻辑自证性有所怀疑，或者对那些“样本空间”里的“变量”和“空间”里那些“原本存在

hzyido·2020-02-20 13:15

MATLAB神经网络（5）基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模

其主要步骤为：首先给出弱学习算法和样本空间($X$,$Y$)，从样本空间中找出$m$组训练数据，每组训练数据的权重都是$\frac{1}{m}$。

叮叮当当sunny·2020-02-20 09:00

频率学派与贝叶斯学派

序本次记录频率学派的主要思想与贝叶斯的区别，并给出贝叶斯公式频率学派与贝叶斯学派的差别频率派把需要推断的参数θ看做是固定的未知常数，即概率虽然是未知的，但最起码是确定的一个值，同时，样本X是随机的，所以频率派重点研究样本空间

0过把火0·2020-02-19 11:29

2019-01-23

写出svm原始问题转换至其对偶问题的数学推导过程：1基于训练集在样本空间找到一个超平面将不同类别的样本分开并且该平面所产生的分类的结果是鲁棒性最好的为未见实例的泛化能力最强该平面通过线性方程表示：---

hannah1123·2020-02-18 23:11

异常点VS高杠杆点VS强影响点（Outlier，High Leverage Point，Influential Point）

一，定义异常点（Outlier）：残差很大的点（即：因变量y的值是极端值的观测值）高杠杆点（HighLeveragePoint）：远离样本空间中心的点（即：自变量x的值是极端值的观测值）强影响点（InfluentialPoint

HuZihu·2020-02-16 10:00

160917-概率论与数理统计-视频1总结

本视频主要内容如下：1.解决什么是随机试验和样本空间问题回答一下什么是随机试验：如抛硬

小智学长·2020-02-15 13:13

ML--支持向量机

SVM学习方法包含由简至繁的模型：间隔与支持向量分类学习最基本的思想就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，即，其中w为法向量，决定了超平面的方向，b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。

jessica涯·2020-02-14 18:03

2019-02-28

１、随机试验特点：可以在相同的条件下重复地进行每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现２、样本空间、随机事件样本空间：我们将随机试验E的所有可能结果组成的集合称为

快乐的大脚aaa·2020-02-13 06:19

【day1-夏子棾】指数基金入门随记

目前知识尚不足以主观陈述，就做个干货读书笔记好了：指数基金：指数就是加权平均值，反映市场某一方面的平均水平，基于大数定律，指数样本空间越大，指数越准确。

chara_o0·2020-02-11 19:52

支持向量机（SVM）

1、SVM简介给定训练样本集D，分类学习最基本的想法就是基于D在样本空间中找到一个超平面，将不同种类的样本分开。

单调不减·2020-02-11 00:38

数学基础之概率论（2）——随机变量及其分布

数学基础之概率论（2）——随机变量及其分布1、随机变量a.定义：设EEE是随机试验，它的样本空间是S={e}S=\{e\}S={e}。

ackindman·2020-02-10 17:49

基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模

其主要步骤为：首先给出弱学习算法和样本空间(x,y)，从样本空间中找出m组训练数据，每组训练数据的权重都是1/m；然后用弱学习算法迭代运算T次，每次运算后都按照分类结果更新训练数据权重分布（对于分类失败的训练个体赋予较大权重

眀滒玩闹·2020-02-09 05:36

概率基础 - Daily Python

可以移步到我的Gitpage看：概率基础-DailyPython1分布函数随机变量的样本空间不方便研究，于是引入

张利东·2020-02-08 01:08

统计学5、6章

概率与概率分布1、几个基本概念随机事件，基本事件，，样本空间事件的概率概率的基本性质与运算法则基本性质：p∈【0,1】加法法则：1互斥事件之和的概率，等于事件概率和2任意两个随机事件，和的概率等于概率的和减两事件相交概率条件概率与独立事件乘法公式

pax的读书笔记·2020-02-05 21:27

【机器学习中的数学】从西格玛代数、测度空间到随机变量

σ代数令X是一个样本空间(samplespace)Ω的所有子集(subsets)的集合的一个子集，那么集合X被称为σ代数（σ-algebra）又叫σ域（σ-field）。

JasonDing·2020-02-05 10:10

置信区间是怎么回事？

已知条件：知道了一个样本空间，容量为N（假设为250），其中x（假设为142）个样本取值为1，N-x个（108）样本取值为0。

jack_hw·2020-02-05 03:05

概率论与数理统计(2)：随机事件

本节关键词随机现象随机试验样本空间样本点随机事件随机变量正文1.随机现象，随机试验首先明确，概率论与数理统计所研究的对象是随机现象。

deBroglie·2020-01-15 21:12

投资也需要一点批判性的思维。

如果把他们放到更大的样本空间情况下，会引发一场恶战。毫无价值，这本身就是个人偏好的问题。（我们大多数都

说多了全是眼泪·2020-01-05 16:58

《机器学习》西瓜书学习笔记（四）

上一篇笔记在这里：《机器学习》西瓜书学习笔记（三）第六章支持向量机6.1间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，yi∈{-1,+1}，分类学习就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面

TonitruiAula·2020-01-04 19:23

pytorch 计算 CrossEntropyLoss 需要先经 softmax 层激活吗

考虑样本空间的类集合为{0,1,2}，网络最后一层有3个神经元（每个神经元激活值代表对不同类的响应强度），某个样本送入网络后的输出记为net_out：[1,2,3]，该样本的真实标签为0.那么交叉熵损失的手

月牙眼的楼下小黑·2020-01-04 19:19

概率初步 Introduction to Probability

在概率研究中，通过一系列活动取得随机变量的结果的过程称为试验Experiment，试验的每一个可能结果称为样本点Samplepoint，试验的所有可能的结果的集合称为样本空间Samplespace。

拓季·2020-01-02 13:27

机器学习——谱聚类

谱聚类是基于谱图理论基础上的一种聚类方法，与传统的聚类方法相比:具有在任意形状的样本空间上聚类并且收敛于全局最优解的优点。

前朝明月照沟渠·2020-01-01 19:00

人工智能基本概念的思考——概率分布函数

一、概率论中概率分布函数的定义1.随机试验(1)可以在相同的条件下重复地进行；(2)每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果(3)进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现．2.样本空间对于随机试验

蜉蝣之翼·2020-01-01 03:34

机器学习（周志华）_读书笔记

learningalgorithm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

时待吾·2019-12-31 12:28

谱聚类算法概述

与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点，而且可以获得在放松了的连

hainingwyx·2019-12-31 07:16

机器学习 - 1. 基本术语

属性值：属性的取值属性空间/样本空间/输入

_秋天·2019-12-30 20:36

《机器学习》笔记——绪论

的预测值是离散的，回归【regression】的预测值是连续的；其中分类又有二分类和多分类之分；分类和回归是监督学习的代表；（2）聚类是无监督学习的代表；（3）通常来讲，现实世界的特定问题可以看做一个巨大的样本空间

日月忽其不淹兮·2019-12-26 16:58

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