概率统计

给机器学习初学者的忠告：

不要为了学习机器学习，去把高等数学、线性代数和概率与统计三门课像准备考研一样再学一遍，认识牛顿、莱布尼茨两位高等数学的祖师爷，再了解行列式／矩阵和概率统计中的一些名词术语就足够在这一行业混吃混喝了。
夏雨淋河·2020-06-30 13:58

机器学习和概率统计的关系

机器学习和概率统计的关系机器学习是一个比较宽泛的概念，主要包括有监督学习，无监督学习，强化学习等，每个分类又有很多不同的算法，在使用时需要根据不同的场景进行选择，这个将会在后续的博客中涉及，这里就不展开叙述
NYAIoT·2020-06-30 12:09

【一些网站的收集】包含机器学习深度学习大牛主页等

数学概念部分旋转矩阵、欧拉角、四元数的比较欧拉角和四元数的表示四元数与旋转B样条曲线非常好的概率统计学习的主页误差方差偏差编程语言学习C#编程视频OpenGL编程NeHeOpenGL官网OpenGL“我叫
风翼冰舟·2020-06-30 12:05

11种概率分布，你了解几个？

了解常见的概率分布十分必要，它是概率统计的基石。这是昨天推送的文章中的第一大技术路线图谱如下所示，图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。
视学算法·2020-06-30 12:34

2017-2018 学习总结

2017.09-2018.02初步了解自然语言处理：1.学习周志华的《机器学习》西瓜书和宗成庆的《统计自然语言处理》2.了解机器学习理论知识，由于概率统计等知识点都不太理解，耗费一部分时间补充概率论的相关知识
bineleanor·2020-06-30 11:40

机器学习中涉及到哪些数学工具？

机器学习涉及到的数据工具总共有三种，分别是线性代数、概率统计和最优化理论。在这篇文章中我们就来详细给大家介绍一下这些知识，让大家在日常的机器学习中可以更好地运用到数学工具。
CDA·数据分析师·2020-06-30 08:04

概率统计在机器学习中的作用是什么？

在机器学习中经常有概率统计的身影，金坛就来好好给大家介绍一下关于概率统计在机器学中的发挥着什么样的作用事不宜迟，下面跟随小编的脚步好好学起来吧。
CDA·数据分析师·2020-06-30 08:27

方差，协方差、标准差，与其意义

协方差的意义和计算公式协方差的意义和计算公式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。
yangdashi888·2020-06-30 05:01

不可逆的知识20170311

其实这样的知识很多，比如专栏里谈到的就有一些概率统计学的知识，对元认知能力的认识，对开锁概念的类
李章文·2020-06-30 05:26

机器学习中的概率统计思考套路

概率统计或许是机器学习最重要的数学基础了，在复习/梳理相关知识点的时候，应该有一个框架/脉络，或者称之为套路。
徐子尧·2020-06-30 05:03

数据清理

1、数据问题数据缺失通过手动或规则填充数据；清除列；无效数据错误数据的探测和修正；根据概率统计学发现数据值异常的记录，如姓名、地址、邮政编码等。重复记录合并/清除规则。处理方式与特定的应用领域无关。
小马哥志峰·2020-06-30 04:05

python评分卡建模-卡方分箱

一、卡方分布卡方分布(chi-squaredistribution,χ2-distribution)是概率统计里常用的一种概率分布，也是统计推断里应用最广泛的概率分布之一，在假设检验与置信区间的计算中经常能见到卡方分布的身影
慢爬小蜗牛（涉及版权私聊我，让我删就删）·2020-06-30 01:01

人工智能数学基础——概率论

随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。    同线性代数一样，概率论也代表了一种看待世界的方式，其关注的焦点是无处不在的可能性。
菠萝小笨笨·2020-06-30 00:53

什么是协方差，怎么计算？为什么需要协方差？

#均值，方差和标准差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。
Nani_xiao·2020-06-30 00:22

huffman编码

2)Huffman编码基于信源的概率统计模型，它的基本思路是：出现概率大的信源符号编短码，出现概率小的编长码。从而实现平均码长最小。
wuyanzea·2020-06-29 21:47

2020.6.29 概率统计-Task04-方差分析

方差分析一、概要1从独立样本t检验到方差分析2方差分析定义与分类二、单因素方差分析1推导过程2代码实现三、双（多因素）因素方差分析1推导过程2代码实现最后概率统计的最后一节内容，有关方差分析的介绍。
Zylen·2020-06-29 12:24

Python实现文章自动生成

下面的Python程序实现了通过从网页抓取一篇文章，然后根据这篇文章来生成新的文章，这其中的原理就是基于概率统计的文本分析。  过程大概就是网页抓取数据->统计分析->生成新文章。
Python之眼·2020-06-29 05:26

蒙特卡洛法计算圆周率π（Python，Java，c 三种方式详解）

一、蒙特卡洛法简介蒙特·卡罗方法（MonteCarlomethod），也称统计模拟方法，一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。
她的坏机器人·2020-06-29 03:12

面向机器学习的数学基础：线性代数、拓扑、微积分和最优化（附下载链接）

机器学习涉及到的数学学科背景知识比较广泛，除了必须掌握的线性代数、概率统计之外，还需要拓扑学、微积分、最优化理论等学科知识。本文分享一本来
帅帅Go·2020-06-29 02:11

线性回归

无监督学习：其他概念介绍：线性回归的原理线性回归涉及的定义函数优化方法（主要介绍两种）梯度度下降：正规方程：线性回归的评估指标Reference机器学习的基本概念：定义：机器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
weixin_38901120·2020-06-28 21:16

ML 01、机器学习概论

———HerbertA.Simon1.机器学习是什么计算机基于数据来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。
weixin_34389926·2020-06-28 18:00

Jeff Wu关于统计学和中国教育的发言

中国统计教育的真正播种起始于1956年许宝碌先生在北大开办的概率统计班。许先生是Fisher的学生，在概率论、统计推断和多元分析上都有杰出的贡献，4
莲峰山人·2020-06-28 02:27

图像处理与matlab实例之图像平滑（一）

噪声是妨碍人的感觉器官所接受信源信息理解的因素，是不可预测只能用概率统计方法认识的随机误差。举个例子：从这个图中，我们可以观察到噪声的特点：1>位置随机2>大小不规则。
weixin_30722589·2020-06-27 23:37

摘：网上一篇关于《概率论与统计的关系》的文章

统计学合称为“概率统计”，但显然这两者是有关系，但不是同一的，那么二者的关系究竟是什么呢？简单来说，概率论研究的是“是什么”的问题，统计学研究的是‘怎么办“的问题。
会抓羊的灰太狼·2020-06-27 23:58

概率统计组队学习 之 常见分布与假设验证

一、常见分布 1.离散型随机变量分布名称满足条件概率质量函数(PMF)例子图表二项分布(BinomialDistribution)1.试验次数是固定的2.每次试验都是独立的3.对于每次试验成功的概率都是一样的=Expectation:Variance:1.销售电话成功的次数2.一批产品中有缺陷的产品数量3.掷硬币正面朝上的次数4.在一袋糖果中取糖果吃，拿到红色包装的次数泊松分布(PoissonDi
小裙子Cheryl·2020-06-27 22:16

机器学习知识总结系列-机器学习中的数学-概率与数理统计（1-3-1）

文章目录目录1.概率与统计1.1机器学习与概率统计之间的关系1.2重要的统计量1.2.1期望1.2.2方差1.2.3协方差，相关系数协方差相关系数1.2.4矩1.3重要的定理与不等式1.4用样本估计参数目录
Zero-One-0101·2020-06-27 13:01

轻松搞定机器学习中的线性代数知识

之前我写过一篇关于《轻松搞定机器学习中的概率统计知识》的Chat，欢迎大家订阅。这次Chat接上次的主题，主要针对线性代数知识，在这个Chat中，我会全面、具体、深入的梳理机器学习中的线性代数知识。
GitChat的博客·2020-06-27 11:58

轻松搞定机器学习中的概率统计知识

为此，我想利用一场Chat对机器学习中基础的概率统计知识进行全面的梳理
GitChat的博客·2020-06-27 11:57

python 画时间的概率分布图

image.png现在有一些这样的时间数据，在excel中是字符形式的需要把其转换为datetime格式，然后忽略分钟对小时进行概率统计importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromdatetimeimportdatetimesns.set_style
五长生·2020-06-27 09:21

《概率统计与随机过程》——笔记1

第一章随机事件的概率1.1随机事件与样本空间1.1.1随机试验与随机事件试验：各式各样的科学实验或对某一事物的某种特性的观察。随机试验：如果在相同的条件下可以重复进行，而且每次试验的结果事前不可预言，简称试验。随机事件（事件）：在试验中可能发生，也可能不发生的事件。基本事件（样本点）：试验中的每一个可能结果都是一个最简单的随机事件。必然事件：在试验中必然会发生的事件。不可能事件：在实验中不可能发生
水木-刘·2020-06-27 06:04

《概率统计与随机过程》——笔记2

第2章随机变量及其分布2.1随机变量定义1设随机试验E的样本空间S={e}。若对每个试验结果e，都有确定的实数X(e)与之对应，则称实值变量X(e)为随机变量，简记为X。引入随机变量后，随机事件就可以用随机变量的取值来表示了。2.2分布函数定义2设X为随机变量，对于任意实数x，令F(x)=PX≤x称F(x)为随机变量X的分布函数。性质：1.取值范围：[0,1]2.单调不减。3.右连续4.对任意实数
水木-刘·2020-06-27 06:04

国外AI大牛推荐的10大最有帮助免费在线机器学习课程

本文编译自twitter用户chipro斯坦福在线自学课程《概率与统计》：该课程涉及概率统计的基本概念，涵盖机器学习4个基本方面：探索性数据分析，产生数据，概率和推理。
陆道峰·2020-06-27 01:11

财富公式（一）

图片发自App在说财富公式之前，先八卦一下法国大选，下面一张图是英国最大的互联网博彩公司给出了法国大选4个候选人获胜概率统计图表。图表显示马克龙当选法国总统的概率已经超过80%！
loloooo·2020-06-27 00:01

MATLAB函数速查手册

《MATLAB函数速查手册》较全面地介绍了MATLAB的函数，主要包括MATLAB操作基础、矩阵及其基本运算、与数值计算相关的基本函数、符号运算的函数、概率统计函数、绘图与图形处理函数、MATLAB程序设计相关函数
hakspc·2020-06-26 22:07

机器学习深入与强化--数学基础(2)

一、概率与统计1、不是为了学习概率与统计，而是为了进行机器学习而补充相关的概率统计知识。2、概率与统计的水很深，不必强求全面。3、关键是打通概率与统计和机器学习的关系。
Jerry_Fu24·2020-06-26 21:34

叶丙成-概率-chapter1-基础知识

概率概论为什么要研究概率我们对世界了解的太少，世界的很多运作是未知的世界上的事情不见得都是必然的(deterministic),有很多事情是有随机性的(random)概率与统计的差异概率：概率模型已知，要学会怎么计算某些事件的概率统计
togetlife·2020-06-26 19:21

手把手教你用R处理常见的数据清洗问题（附步骤解析、R语言代码）

R是进行运算、清洗、汇总及生成概率统计等数据处理的一个绝佳选择。此外，由于它独立于平台、短期内不会消失，所以生成的程序可以在任何地方运行。并且，它具备非常棒的辅助资源。
数据派THU·2020-06-26 17:38

机器学习经典算法详解及Python实现---朴素贝叶斯分类及其在文本分类、垃圾邮件检测中的应用

摘要：朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类
suipingsp·2020-06-26 15:42

关于神话大样本双盲证伪的延伸探讨

这只是一个科学实验，这只是一个概率统计，科学就是一个不断有新知识推翻旧知识的一个过程。不是任何科学实验认定的，就是一个适应所有环境，满足任何条件都不会变化的理论。
烈日逐风·2020-06-26 14:41

【转】数学之美番外篇：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
sjhao008·2020-06-26 12:13

我所理解的协方差矩阵

2.拼出身—统计学的定义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。
沈子恒·2020-06-26 09:18

学习《程序员的数学》PDF+共三册+《统计学》PDF中文

程序员需要具备一定的数学基础，必须掌握离散组合、概率统计、线性代数等知识。建议学习《程序员的数学》相关资料。《程序员的数学》第一册，结城浩著，中文PDF，带目录，248页，文字可复制。
stustudy·2020-06-26 06:13

日更十四天

第二科考试就是明天，今早看完吃过饭后，本想玩两局游戏的，但是因为网络原因所以玩不了游戏，硬逼自己从下午两点学习到晚上十一点半，我也是服自己的，没想到我也有这种耐力，看不懂的概率统计，一大串的数字和不认识的字符
来自咸鱼·2020-06-26 02:59

从一道概率统计题说起

以前见过一道有趣的概率题。题目是这样：假如有个人骑摩托车出门，每次上街发生事故的概率是2%。问，如果他骑摩托车出门400次，至少发生一次事故的概率是多少？套用公式，很容易就算出一个结果：96%——有兴趣的同学可以自行验证。也就是说，如果这个人出门400次，差不多就一定会碰到事故。当老师讲完这个题目的时候，在后面补充了这样一段话：“这个题目告诉我们，即使一件事只有2%的成功率，只要不停地去努力、去尝
或不惑·2020-06-26 01:26

机器学习中的数学(七)--凸优化的基础知识

写在前面《机器学习中的数学》系列主要列举了在机器学习中用到的较多的数学知识，包括微积分，线性代数，概率统计，信息论以及凸优化等等。
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:22

机器学习中的数学(三)--牛顿法

写在前面《机器学习中的数学》系列主要列举了在机器学习中用到的较多的数学知识，包括微积分，线性代数，概率统计，信息论以及凸优化等等。
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:22

机器学习中的数学(四)--线性代数

写在前面《机器学习中的数学》系列主要列举了在机器学习中用到的较多的数学知识，包括微积分，线性代数，概率统计，信息论以及凸优化等等。
爱吃骨头的猫、·2020-06-26 00:22

ML与math：机器学习与高等数学基础概念、代码实现、案例应用之详细攻略——基础篇

math：机器学习与高等数学基础概念、代码实现、案例应用之详细攻略——基础篇目录一、ML与高等数学0、基础数学1、导数、方向导数、梯度1.1、概念简介1.2、代码实现2、Taylor展开3、凸函数二、ML与概率统计
一个处女座的程序猿·2020-06-25 19:19

Random Walk（随机游走）

金融和经济模型和概率统计学难以分离，对于这样的随机二级市场数据的理解和操作也是计算机科学的一个领域，十分有魅力的计算金融学。
上杉翔二·2020-06-25 16:39

如何入门人工智能？

说是要学好高数，线代，概率统计，优化，信息论及其他。编程语言，python，c++等。第一步当然是首选一门编程语言啦，我当时选了Pytho
Vaxue·2020-06-25 15:58
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