样本空间

统计学习：朴素贝叶斯模型(Numpy实现)

模型生成模型介绍我们定义样本空间为\(\mathcal{X}\subseteq\mathbb{R}^n\)，输出空间为\(\mathcal{Y}=\{c_1,c_2,...,c_K\}\)。
orion-orion·2021-08-17 20:00

泛化误差上界

给定训练集，则：若是在样本空间上的期望，则为期望风险或期望损失（ExpectedRisk/Loss
吴智深·2021-06-30 09:30

机器学习 西瓜书 Day11 聚类（下）

p202-p224今天平平淡淡第九章聚类9.4原型聚类“原型”是指样本空间中具有代表性的点。
皇家马德里主教练齐达内·2021-06-27 22:13

机器学习-第七章 贝叶斯分类器

可以表示为样本空间中各类样本的占比。如：抛硬币时正面朝上的概率是0.5，这就是一种先验概率。在抛硬币前，我们只有常识。这个时候事情还没发生，我们进行概率判断，对事情发生可能性进行数学的猜测。
D系鼎溜·2021-06-22 08:24

CART树

CART树是一颗二分树，它通过二分递归分割，在每个节点将样本空间进行分割，它在每步决策时只有是、否两种选择。决策树的算法主要包括树生成和剪枝两步骤。本文主要讲述的是树的生成步骤。
NatsuYori·2021-06-13 19:42

KNN的实现：kd树（python）

首先是建树这里假设输入数据一个N×K的矩阵，N代表实例点的个数，K代表样本空间的维度。每一行代表一个实例点。
晨语凡心·2021-06-13 00:54

推荐论文阅读之ESM2

样本选择偏差：CVR模型建模通常使用点击后的样本post-click，或者说使用记录用户在点击后是否产生订单的数据；而模型在实际应用过程中是在整个样本空间上，用户还没有发生点击。
七八音·2021-06-12 13:00

概率统计3：一元随机变量及其分布

定义X(win)=1,X(fail)=0,则Ω=(0,1)此时的样本空间已经转换为0-1，将概率理论应用到politicalscience。
jiat494·2021-06-09 17:28

概率论相关总结

算法事件E的样本空间由n个样本点构成，A为E的任意一个事件，包含m个样本点，则事件A出现的概率为？几何概型可以认为是古典概型的变形，当可能的结果为无限多个的时候就是几何概型。
Super小牛·2021-05-10 10:26

猜想——宇宙样本空间集合

人，真的能够认识他自己嚒？宇宙，真的就是这个样子的嚒？而存在，它在哪儿？——段靖标准教科书定义：宇宙是一切空间、物质、能量总称。它是不依赖于人的意志而客观存在，并处于不断运动和进化中的实在。但我始终对此感到一丝困惑，既然它是空间、物质和能量的总称，那么它一定可以在数学表达上有一个対映关联。但“信息”、“灵魂”等这类客观实在体现当如何表达？它们是属于物质嚒？肯定不是？它们是属于能量类嚒？肯定也不是？
段靖·2021-05-07 10:43

7.5 数据降维

PCA和LDA有很多的相似点，其本质是要将原始的样本映射到维度更低的样本空间中，但是PCA和LDA的映射目标不一样：PCA是
佩雷尔曼·2021-05-02 10:58

概率统计Python计算（4）解古典概型问题

假定以SSS为样本空间的随机试验是一个等概模型，事件A⊆SA\subseteqSA⊆S。
戌崂石·2021-04-30 20:41

概率统计Python计算（1）随机事件的Python表示

随机试验有确定的样本空间，样本空间是试验的所有样本点的集合，随机事件是样本空间的子集合。所以，要在计算机上表示随机试验和随机事件，应能表示集合。Python为我们提供了一个表示集合的数据结构set。
戌崂石·2021-04-30 13:50

上证50指数和沪深300指数，我该选择哪一个?

以上证180指数样本股为样本空间，挑选上海证券交
厚积爆发·2021-04-21 05:51

R语言wilcoxon秩和检验及wilcoxon符号秩检验的操作

说明wilcoxon秩和及wilcoxon符号秩检验是对原假设的非参数检验，在不需要假设两个样本空间都为正态分布的情况下，测试它们的分布是否完全相同。
·2021-04-20 12:41

上证红利指数基金～投资价值分析

基本情况，指数介绍，持仓情况，历史收益，今年收益，当前估值一，指数名称：上证红利指数2004年12月31日成立，以1000点为基点起步二，选样规则1、上证红利指数的样本空间由满足以下条件的沪市A股构成：
路漫读财·2021-04-18 18:22

[Skill]程序员须掌握的概率统计基础知识

常见的概率分布1.古典概型和几何概型古典概型适用于随机事件的样本空间只有有限个样本点，而几何概型适用于样本空间是某一可度量的几何区域。
TOMOCAT·2021-04-18 03:27

支持向量机

SVM基本型式支持向量机的基本思想就是，在样本空间中找到一个线性可分的直线或是超平面（n维欧式空间中其余维度等于1的线性子空间，即必须是n-1维度，是二维空间中直线、三维空间中平面的延伸），将不同类别的样本分开
·2021-03-19 00:37

支持向量机

SVM基本型式支持向量机的基本思想就是，在样本空间中找到一个线性可分的直线或是超平面（n维欧式空间中其余维度等于1的线性子空间，即必须是n-1维度，是二维空间中直线、三维空间中平面的延伸），将不同类别的样本分开
·2021-03-15 13:36

蓄水池采样(Reservoir Sampling)

基本概念image细看后，我们可以对其进行扩展，假如从未知或者很大样本空间随机地取k个数？类比下即可得到答案，即先把前k个数放入蓄水池，对第k+1，我们以k/(k+1)概率决定是否要把它换入蓄水池，换
Astolfo·2021-03-11 06:41

随机过程 Class 3 条件期望

在开始本节课之前，本着概率论的逻辑，我们首先来定义概率空间(Ω,F，P)(\Omega,\mathscr{F}，P)(Ω,F，P)，其中A∈FA\in\mathscr{F}A∈F为样本空间中的事件。
锦帆远航·2021-03-05 11:00

概率论与数理统计 第二章 随机变量及其分布

课前导读有时样本空间不一定是数集，不便用数学方法来处理。为了能进行定量的数学处理，必须要把随机试验的结果数量化。因此引入了随机变量，将样本空间转化为一个无量纲的数集。
Jarkata·2021-02-17 00:01

【预测模型】基于matlab SVM电力系统短期负荷预测【含Matlab源码 280期】

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(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题.简单地说，就是升维和线性化
紫极神光·2021-02-11 00:53

机器学习（2） 感知机原理及实现

由Hoeffding不等式表明，在假设空间有限、样本空间有限的情况下，泛化误差是依据概率服从于泛化误差上界的，也就是说可以预估了解一个模型的可能犯错的能力。
ProfSnail·2021-01-31 10:12

【预测模型】基于matlab SVM回归预测算法来预测股票趋势【含Matlab源码 180期】

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(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题.简单地说，就是升维和线性化
紫极神光·2021-01-29 22:18

python 绘制平滑曲线_用python绘制概率图形曲线

QQ图示例概率函数曲线的一些定义为了充分理解概率图的概念，我们可以快速浏览概率论中的一些定义：概率密度函数(PDF)，它允许我们计算在属于样本空间的任何区间中找到随机变量的概率。
之四·2021-01-05 22:47

概率论知识总结

文章目录基本概念随机试验样本空间随机事件事件运算频率概率性质等可能（古典）条件概型全概率公式贝叶斯独立随机变量离散型随机变量(0-1)分布伯努利分布二项分布泊松分布超几何分布连续随机变量均匀分布指数分布正态分布多维随机变量边缘分布条件分布两个随机变量的函数分布数字特征期望方差协方差相关系数协方差矩阵大数定理
ridiculous_dzx·2021-01-05 00:36

python指定概率随机_利用Python实现并解释概率图形

QQ图示例概率函数曲线的一些定义为了充分理解概率图的概念，我们可以快速浏览概率论中的一些定义：概率密度函数(PDF)，它允许我们计算在属于样本空间的任何区间中找到随机变量的概率。
名再道号直行·2021-01-02 17:31

概率论与数理统计浙大版第二章Review

若X=X(e)是定义在样本空间的实值单值函数，则称X=X(e)为随机变量。随机变量的取值随试验结果而定，事先不知道取什么值，且取值具有一定概率。随机变量分为离散型、连续性和其他类型。
27missingkisses·2020-12-19 10:37

支持向量机的基本思想_深入浅出机器学习算法：支持向量机

原理分类学习最基本的思想就是基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本区分开。但是事实上，能将训练样本划分开的超平面可能有很多，如下图所示，我们的任务就是寻找到最优的划分超平面。
weixin_39751679·2020-11-26 10:58

随机过程1准备知识

概念可测空间设集合Ω\OmegaΩ为样本空间，F\mathcal{F}F为Ω\OmegaΩ的某些子集的集合，满足：Ω∈F\Omega\in\mathcal{F}Ω∈F;若A∈FA\in\mathcal{
stunning、·2020-11-15 20:48

《人工智能》之《非经典推理》

《人工智能及其应用》，蔡自兴等，2016m清华大学出版社（第5版）参考书：《人工智能》之《非经典推理》1经典推理与非经典推理2不确定性推理2.1不确定性推理模型3概率推理3.1概率的基本性质和计算公式样本空间随机事件频率统计概率的性质条件概率全概率公式贝叶斯公式
ProgramNovice·2020-11-06 18:26

贝叶斯

在不考虑任何情况下，A发生的概率比如掷骰子比如掷硬币条件概率P（B|A）：在A时间发生的条件下，B发生的概率后验概率P（A|B）：在B时间发生之后，对A事件发生概率的重新评估条件概率公式全概率：如果A和A‘构成样本空间的一个划分
Theodore的技术站·2020-11-04 13:03

概率论与数理统计浙大版第一章Review

（不确定性）通过研究随机试验来研究随机现象样本空间：随机试验所有可能结果组成的集合随机事件：样本空间的子集，样本点的集合基本事件：一个样本点
27missingkisses·2020-09-18 22:09

朴素贝叶斯算法及贝叶斯网络详述

P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)全概率：如果A和A’构成样本空间的一个划分，那么事件B的概率为A和A’的概率分别乘以
魏晓蕾·2020-09-17 16:14

贝叶斯定理之过程推导

我们再来看看P(A|B)，其对应的样本空间为事件B发生的概率P(B)，即图中的橙色部分；对应的事件为P(A∩B)，即图中两圆相交的区域，因此，有P(A|B)=P(A⋂
韦木三·2020-09-17 11:06

SVM的“三重境界”

硬，即最基本的硬间隔最大化；软，即软间隔最大化；柔，利用核函数实现对非线性样本空间进行分类。首先要对SVM的一些基本概念，特别是一些易混的概念进行梳理，理解这些概念才是理解后面三重境界的基础。
Paul-LangJun·2020-09-17 05:23

支持向量机(SVM)学习笔记

支持向量机(SVM)学习笔记1、间隔与支持向量给定训练样本集，分类学习最基本的想法就是基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面，将不同的类别样本分开。
Rense1·2020-09-17 05:56

机器学习（周志华整理笔记）基本术语

属性：反映事件或者对象某方面的表现或者性质（色泽敲声根蒂）属性的取值为属性值属性张成的空间为属性空间或者样本空间，例如色泽敲声根蒂为三个坐标轴，每个点作为一个坐标向量，称为“特征向量”。
人工智障机器厌学·2020-09-17 05:32

标准差与bootstrap置信区间的区别

bootstrap的概念可重复采样：每次采样出来的个体仍参与下次采样bootstrap：在一个样本空间内进行多次可重复采样，常用于估算总体统计量（如平均值）的置信区间。
joantian1984·2020-09-17 03:14

概率与数理统计学习总结三--条件概率、全概率、贝叶斯、离散型随机变量

老师课堂总结，请勿转载条件概率设试验E的样本空间为S,A,B是事件,要考虑在A已经发生的条件下B发生的概率,这就是条件概率问题.1.定义:设A,B是两个事件,且P(A)>0,称为在事件A发生的条件下事件
海州湾·2020-09-17 01:31

概率论 课堂笔记 +思维导图

文章目录思维导图（持续更新中...）第一章概率论基本概念1.1随机试验样本空间等概念1.2频率与概率1.3等可能概型1.4条件概率1.5独立性概率论课堂笔记+思维导图传送门线性代数课堂笔记+思维导图离散数学课堂笔记
陌陌623·2020-09-16 17:37

概率论第2记：随机变量1

如果我们先后抛掷两颗骰子，所有可能的样本空间S={(1,1),(1,2)…(2,1)…(6,6)}，很多时候我们关心的不是样本空间，也不是先后抛出了多少点，而是关注两个骰子的点数加起来是多少点，比如加起来是
迷迷糊糊也好·2020-09-16 06:17

随机变量的概念理解

2、定义：设随机试验的样本空间是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。
qq_23299121·2020-09-16 06:09

样本空间，随机事件基本概念 (概统1)

样本空间，随机事件概念(概统1)概率论是一个难点，也是一个重点，难点主要是基本概念难以理清，看似很简单，但是很混乱，理不清。本小节是整理样本空间与随机事件的基本概念。
lynn0085·2020-09-16 05:59

[一些理解] 什么是随机变量

目录一、随机变量1.定义2.相关概念3.结合栗子来理解二、样本和随机变量一、随机变量1.定义设随机试验的样本空间为SSS，X=X(e)X=X(e)X=X(e)是定义在样本空间SSS上的实值单值函数。
这一步就是天涯海角·2020-09-16 05:31

概率统计、数值优化算法

一、概率统计：样本空间：一个随机试验（或随机事件）所有可能结果的集合样本点：随机试验中的每个可能结果随机变量：本质上是一个实值函数映射，即为每一个实验的结果映射为一个数值。
Emma1997·2020-09-16 05:12

SVM总结

样本空间中，划分超平面：，该超平面可被w和b确定。其中：，是法向量，决定超平面的方向；b是位移项，决定了超平面和原点间的距离。
江流静一·2020-09-16 04:03

《机器学习》西瓜书第六章支持向量机

6.1间隔与支持向量在样本空间中，划分超平面课通过如下线性方程来描述：ωTx+b=0
ab417789·2020-09-15 16:33

1.随机事件与随机变量打卡学习

随机实验满足三个条件：可以在相同条件下重复进行结果有多种可能性，并且所有可能结果事先已知作一次试验究竟哪个结果出现，事先不能确定随机实验的所有可能的集合称为样本空间，一般记为Ω，样本空间中的每一个结果称为样本点
何时可掇？·2020-09-15 11:46
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