概率统计

huffman编解码算法实验与压缩效率分析

huffman编码基于信源的概率统计模型，基本思路是出现概率大的信源符号编长码，出现概率小的符号编短码，从而使平均码长最小。
zsy2415535899·2020-07-06 14:58

一道概率问题：

对于概率统计的问题，在面试的时候，刚一看题，有点懵，习惯性的瞎猜测1/N，1/2之类的答案。但是冷静下来分
zjd358·2020-07-06 13:36

贝叶斯定理

贝叶斯法则又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则，是指概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。
YoungHonker·2020-07-06 10:50

[资源下载]张宇老师讲授的数学视频(概率+高数+线代)

张宇老师讲授的三套数学视频最近发现有不少群友都在补数学的缺，原因是他们尝试学习机器学习的理论，却发现自己在微积分、概率统计、凸优化、线性代数方面的知识不够用，或者，准确地说，是——以前学的都还给数学老师了怎么破
机器学习之家·2020-07-06 10:18

朴素贝叶斯算法

2.概率基础谈到朴素贝叶斯就不得不谈到概率统计。
小乖多想c·2020-07-06 05:05

MATLAB-蒙特卡罗方法

为象征性地表明这一方法的概率统计特征，故借用赌城蒙特卡罗命名。基本思想当所求问题的解是某个事件的概率，或者是某个随机变量的数学期望，或
Vuko-wxh·2020-07-06 03:28

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持,后期有机会会补上)。
人工智能与算法学习·2020-07-06 02:50

基于朴素贝叶斯的图像分类

朴素贝叶斯是一种极其简单的分类算法，通过概率统计到的方式进行判别。
zhupc_·2020-07-05 18:10

「CodePlus 2018 3 月赛」博弈论与概率统计

题面自遗其咎。。。。。。广义卡特兰数。容易想到按0分时继续扣分的次数分类，若有i次，我们来考虑恰好有i次的方案数。然后参考这位大佬的博客就可以发现这个东西是广义卡特兰数啊？？？？我怎么不去n>mn>mn>m时很好想。n<mn<mn#definemaxn500005#defineS500#definemod1000000007usingnamespacestd;intl[ma
Freopen·2020-07-05 05:37

高数, 大物和概统的梦幻联动? 浅谈Gauss积分和Maxwell-Blotzmann分布的相关计算

0.事出有因身为卑微苦逼工科学生,这个学期要同时学习多元微积分,概率统计和物理的热力学部分.然后就遇上了三者的联动:物理课上出现了身为概率密度函数的Maxwell速率分布函数,顺便再算一手速率的数学期望以及其平方的数学期望
小平友littlePING·2020-07-05 03:49

标准误和标准差及CV值

标准差标准差（又称标准偏差、均方差，英语：StandardDeviation，缩写SD），数学符号σ（sigma），在概率统计中最常使用作为测量一组数值的离散程度之用。
臭屁淇·2020-07-05 03:39

【转载】MIMO技术杂谈（二）：犹抱琵琶半遮面--MIMO信道中隐藏的秘密

然而衰落本身来无影，去无踪，研究中，我们也只能通过概率统计的方法，才能捕获它扑朔的身
lylyunlong·2020-07-05 02:33

科学计算——概率统计计算机模拟——Python

背景：类似于掷硬币的实验，这里设计了一个类似的实验，加入有10道选择题，可以选择A,B,C,D4个选项，每次实验计算1万组随机答案，做100次实验。程序如下：#-*-encoding:utf-8-*-importrandomclassexamModel(object):"""examModel用来进行一个随机检验，背景为：假设有一次考试，共有10道考题，每道考题的可选答案为1,2,3,4，检验采用
jj_liuxin·2020-07-04 19:34

图解隐马尔可夫模型（HMM）

写在前面最近在写论文过程中，研究了一些关于概率统计的算法，也从网上收集了不少资料，在此整理一下与各位朋友分享。
尼小摩·2020-07-04 15:33

从负指数分布/泊松分布到排队论(经理能扣篮，但不经常也不绝对)

二项分布让我们看一道非常简单的概率统计习题：如果做一次实验，一个独立的事件EEE发生的概率是ppp，那么请问，连续做nnn次实验，让事件
dog250·2020-07-04 14:30

高等数学、线性代数、概率论与数理统计、几何学这些知识可以用来干什么？主要应用有哪些？...

全世界有3.14%的人已经关注了数据与算法之美知乎@谢漠烟其他三项，不研究少数工科确实没用，但概率统计真乃应用数学之王。鄙人学业从数学院开始，以经济学院结束，现在在证券公司做苦逼行业研究，深有体会。
数据与算法之美·2020-07-04 08:55

PCA和协方差的理解

学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。
SZU_Hadooper·2020-07-04 08:51

Code+三月月赛 Div1 C 博弈论与与概率统计（莫队+组合数+数学期望）

[CODE+]博弈论与概率统计问题描述样例输入3500112344样例输出500000004200000002728571435提示首先，容易得到题目中的p是没有用的，因为Alice每一种输赢序列的出现概率是相等的
Mogician_Evian·2020-07-04 07:35

浅谈协方差矩阵

原文地址：http://bbs.pinggu.org/thread-3237192-1-1.html学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。
LaoLiulaoliu·2020-07-04 06:41

应用数理统计学习笔记

本篇为研究生用应用数理统计学习笔记，参考教材有：《应用数理统计》施雨著《概率论与数理统计》吴翊著《程序员的数学2概率统计》平冈和幸著链接：假设检验专题可以看：假设检验专题复习概率论部分知识A连续型随机变量及其密度函数
千瞱·2020-07-04 01:55

统计机器学习综述

#记录学习心得一、什么是机器学习（统计学习）统计学习就是根据数据来构建概率统计模型并用该模型对数据进行预测与分析。那么其中可以看出，数据是基础，目的是对数据进行预测与分析。
学习总结·2020-07-02 17:49

平凡而又神奇的贝叶斯方法

当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那
--Allen--·2020-07-02 14:09

收藏！机器学习100个相关资源推荐

文章目录前言基础知识篇工程实践篇如何做研究paper资源其他资源写在最后100篇导航检索式网站、学习笔记与教材推荐（资源持续更新中~）前言理工科生从大三往后，往往已经具备了学习机器学习和深度学习的基础了，此时已经具备了高等数学、概率统计和线性代数的初步知识
Nstar-LDS·2020-07-02 13:53

概率统计（四）方差分析

概率统计（四）方差分析对方差分析的简单理解单因素方差分析1.推导过程2.Python实现双因素方差分析1.推导过程2.Python实现对方差分析的简单理解方差分析主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著的
懒得聪明..·2020-07-02 12:10

概率统计（二）数理统计与描述性统计

数理统计与描述性统计一、数理统计概念1.基本概念释义2.统计量与抽样3.常用的统计量二、描述性统计1.数据集中趋势的度量2.数据离散趋势的度量3.分布特征4.偏度与峰度（1）偏度（2）峰度（3）Python实现一、数理统计概念1.基本概念释义定义在数理统计中，称研究对象的全体为总体，通常用一个随机变量表示总体。组成总体的每个基本单元叫个体。从总体X中随机抽取一部分个体X1，X2，…，Xn，称X1，
懒得聪明..·2020-07-02 12:09

概率统计（一）随机事件与随机变量

常用的概率统计知识一、随机事件1.基本概念2.概率3.古典概型4.条件概率5.全概率公式和贝叶斯公式二、随机变量1.随机变量及其分布2.离散型随机变量（1）二项分布（伯努利试验）（2）超几何分布（3）泊松分布
懒得聪明..·2020-07-02 12:09

1 统计学习方法基础

1.1统计学习概念统计学习(statisticallearning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科,统计学习也成为统计机器学习(statisticalmachinelearning
解明月·2020-07-02 11:13

概率统计总结

一、随机事件概念现实生活中，一个动作或一个事情，在一定条件下，所得到的结果是不能预先完全确定的，而只能确定是多种可能结果中的一种，称这种现象为随机事件。我们用XXX表示，用p(X=xi)p(X=x_i)p(X=xi)表示这个事件出现结果为xix_ixi的概率（信念的度量），其中xix_ixi为随机变量XXX出现的若干个结果中的第iii个。条件概率研究随机事件之间关系时，在已知某些事件XXX的条件下
m0_37712876·2020-07-02 11:51

概率统计——常见分布与假设检验

前言PMFPMFPMF：用于二项分布、泊松分布概率质量函数（ProbabilityMassFunction），用来描述离散型随机变量的分布律。定义：假定离散型随机变量XXX，共有nnn个取值，X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots,X_nX1,X2,⋯,Xn，那么P(X=Xn)≥0，∑1nP(X=Xn)=1P(X=X_n)≥0，\sum_1^nP(X=X_n)=1P(X=Xn)≥0，1
小小明少·2020-07-02 06:01

独立性检验

2.分析通过上述列联表，可以得出概率统计数据：通常人们在证明吸烟与患肺癌有关时，会利用上述数据，在吸烟者中患肺癌的概率高于不吸烟
Chao's Code·2020-07-02 05:31

统计学习：现代机器学习

统计学习：现代机器学习统计学习统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，统计学习也称为统计机器学习。当前大部分机器学习也都指的是统计机器学习。
eternity1118_·2020-07-01 23:16

3D引擎编程的4个阶段

3D引擎编程的4个阶段第一阶段是了解3D原理和数学基础，大学里面学的线性代数，概率统计和高等数学完全足够，在3D中都有充分体现。
男爵卡波·2020-07-01 23:54

链接预测学习总结

本篇文章主要介绍基于图结构的链接预测，比较流行的方法有基于相似度的、概率统计、预处理、SVM或KNN等算法。链接预测还包括基于表
楚航·2020-07-01 20:21

2020.6.26 概率统计-Task03-常见分布与假设检验

常见分布与假设检验一、一般随机变量1离散型随机变量2连续型随机变量二、常见的离散型分布1二项分布2泊松分布3二项分布与泊松分布之间的关系4其他离散型随机分布几何分布负二向分布超几何分布三常见的连续型分布1均匀分布2正态分布3指数分布4其他连续分布Γ\GammaΓ分布威布尔分布（Weibulldistribution）四常见分布的均值和方差汇总五变量分布代码实现1生成一组符合特定分布的随机数2计算统
Zylen·2020-07-01 16:56

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持,后期有机会会补上)。
文文学霸·2020-07-01 16:25

概率统计学习第一天

随机事件和随机变量一、随机事件古典概型：简单来说，随机事件的样本空间只有有限个样本点，每个样本点出现等可能且每次试验有且仅有一个样本点发生。其中m为事件A的m个样本，n为总样本数条件概率：某些事件发生的情况下考虑事件A发生的概率，比如下事件B发生的情况下考虑A的发生概率全概率公式其中Bi为样本空间的一个划分。贝叶斯公式其中P（Bi）称为先验概率，P（Bi|A）为后验概率。二、随机变量及其分布离散型
学机器学习的机械工程师·2020-07-01 16:49

20170425-反思-概率的问题

学习了概率统计，就不会掉入“赌徒谬误”的陷阱中去；能够看见别人的好，就不会盲目地挖苦和抱怨。
梁颢译·2020-07-01 13:23

常见的五种神经网络(5)-生成对抗网络（上）之变分自动编码器

概率生成模型简称生成模型（GenerativeModel），是概率统计和机器学习中的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型。
Thinkgamer_·2020-07-01 09:07

Datawhale组队学习-概率统计 -task2 数理统计与描述性统计

文章目录一、数理统计概念1.基本概念释义2.统计量与抽样3.常用的统计量二、描述性统计1.数据集中趋势的度量2.python实现3.数据离散趋势的度量4.python实现5.分布特征6.偏度与峰度7.公式与python实现三、后记一、数理统计概念1.基本概念释义定义：在数理统计中，称研究对象的全体为总体，通常用一个随机变量表示总体。组成总体的每个基本单元叫个体。从总体XXX中随机抽取一部分个体X1
DreamStar_w·2020-07-01 09:14

机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的
Datawhale·2020-07-01 08:27

概率统计15——泊松分布

相关阅读单变量微积分30——幂级数和泰勒级数概率统计13——二项分布与多项分布二项式的泊松近似问题似乎很简单，芯片故障的概率符合二项分布X~B(n,p)，我们可以用二项分布
我是8位的·2020-07-01 04:47

概率统计22——假设检验理论（1）

我们可以根据经验或统计量对一些事情做出断言，问题是，如何判断这个断言的合理性？假设检验为我们提供了一种利用样本检验断言是否可靠的方法，能够让我们通过已有的证据验证断言是经过缜密的运算，还是毫无根据的瞎猜。假设检验的背景某个机器元件的质量标准是功率，功率越大越好，这个元件影响到公司的核心竞争力。技术组在攻克了重重难题后宣称有了重大突破。总经理非常高兴，宣布批量试制。然而改进后的数据却并不那么漂亮，功
我是8位的·2020-07-01 04:47

概率统计16——均匀分布、先验与后验

相关阅读：最大似然估计(概率10)重要公式（概率4）概率统计13——二项分布与多项分布贝叶斯决策理论（1）基础知识|数据来自于一个不完全清楚的过程……均匀分布简单来说，均匀分布是指事件的结果是等可能的。
我是8位的·2020-07-01 04:47

概率统计23——假设检验理论（2）

假设检验实际上是用反证法做出非对即错的判断：先假定原假设是对的，然后将抽样数据代入相应的分布中去验证，观察原假设的数值是落在接受域还是拒绝域，由此做出是接受还是拒绝原假设的判断。值得注意的是，不同于以往严格的数学证明，假设检验是建立在小概率事件原理的基础之上。由于小概率事件也有可能发生，因此并不能百分之百确定原假设一定不成立，也就是说，原假设也有判断错误的时候。两种错误类型假设检验有两种判断错误的
我是8位的·2020-07-01 04:16

概率统计（三）常见分布与假设检验

常见分布与假设检验一、一般随机变量二、常见分布1.离散型分布（1）二项分布（2）泊松分布（3）几何分布（4）负二项分布（5）超几何分布2.连续型分布（1）均匀分布（2）正态分布（3）指数分布（4）Γ分布（5）威布尔分布（Weibull）3.常见分布的均值和方差汇总4.Python代码实战（1）生成一组符合特定分布的随机数（2）计算统计分布的PMF和PDF（3）统计分布可视化三、假设检验1.基本概念
懒得聪明..·2020-07-01 03:26

统计推断——假设检验中 p 值的含义具体是什么？

「假设检验」，顾名思义，就是通过概率统计的知识来判断一个命题（如「抛掷一枚硬币出现正反面的概率是均匀的」，如「值大于0.75」）的真伪性。
xia ge tou lia·2020-07-01 02:30

为什么某个问题可以用机器学习方法来解决？

统计学习与机器学习之间的关系：统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型，并运用模型对数据进行预测与分析的一门科
YoungshellZzz·2020-07-01 01:54

概率统计之——方差分析

方差分析1.概要方差分析(Analysisofvariance,ANOVA)主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著的。方差分析的方法是由20世纪的统计学家RonaldAylmerFisher在1918年到1925年之间提出并陆续完善起来的，该方法刚开始是用于解决田间实验的数据分析问题，因此，方差分析的学习是和实验设计、实验数据的分析密不可分的。实验设计和方差分析都有自己相应的语言。
zhangxiaolinxin·2020-07-01 00:53

概率统计之——常见分布与假设检验

一、一般随机变量1.1随机变量的两种类型根据随机变量可能取值的个数分为离散型（取值有限）和连续型（取值无限）两类。1.2离散型随机变量对于离散型随机变量，使用概率质量函数（probabilitymassfunction），简称PMF，来描述其分布律。假定离散型随机变量X，共有n个取值，X1X_1X1,X2X_2X2,…,XnX_nXn,那么P(X=Xn)≥0P(X=X_n)\geq0P(X=Xn)
zhangxiaolinxin·2020-07-01 00:53

什么是深度学习？

其实，这些推荐系统背后的运行原理主要基于概率统计、矩阵或图模型，计算机对这些数值运算确实很擅长，但由于采用的只是“经验主义”的实用方法（也即管用就行），而非以“理性主义”的原则真正探求智能产生的原理，所以距离真正的人工
zhuimengshaonian66·2020-06-30 17:11
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