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概率论&数理统计
概率论
的学习和整理9:超几何分布
1超几何分布Hypergeometricdistribution1.1超几何分布的定义超几何分布和几何分布可以说没有关系,只是名称有点像超几何分布的基本特点超几何分布,是针对,不放回抽样的超几何分布,也是离散分布超几何分布的公式:f(k,n,K,N)=C(k,K)*C(n-k,N-K)/C(n,N)1.2为什么叫超几何分布称为超几何分布,是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。其实就是展
奔跑的犀牛先生
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2022-12-24 06:10
maths--概率和统计
概率论
LDU组队学习task01-通过二项分布简单了解python的简易性
接下来本文将通过
概率论
与
数理统计
中一个简单问题来讨论。问题是这样的:按规定,某种电子元件使用寿命超过1000小时为一级品。已知某一大批产品的一级品率为0.2,现在从中随机地抽查20只。
伟伟好帅
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2022-12-24 01:50
学习
python
二项分布(Python)
1、背景在
概率论
和统计学中,二项分布是n个独立的[是/非]试验中成功的次数的离散概率分布,其中每次试验的成功概率为p。
aihaly
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2022-12-24 01:45
Machine
learning
Python
机器学习
【吴恩达机器学习笔记】001 什么是机器学习(What is Machine Learning)
一、什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及
概率论
、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
水亦心
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2022-12-23 23:57
机器学习
人工智能
机器学习
机器学习分类
监督学习
非监督学习
算法概念
python回归分析波士顿房价_python 线性回归(Linear Regression)预测波士顿房价
一、线性回归(LinearRegression)介绍线性回归是利用
数理统计
中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。
weixin_39994665
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2022-12-23 21:56
python回归分析波士顿房价
北航
数理统计
大作业_如何自学
概率论
与
数理统计
/微积分/线性代数等科目
现在的学习环境较之前题主本科学习那会真的要好太多了当年本科如果你有不懂的问题,又害羞不敢问老师同学,那就等挂或者进行肮脏的py交易吧,但是现在不同,即使你暂时弄不懂它,没关系,题主来教你如何自学遥想当年学习这三门功课时不够用功,所以这几门科目都低分飘过,(学渣的痛苦烦恼)到了要考研时候看看考研数学试卷,哭就完事了但是还是需要硬着头皮把这三门科目捡起来,复习结束后,再刷刷以前的学校里面的试卷发现,原
weixin_39639686
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2022-12-23 19:56
北航数理统计大作业
概率论
与
数理统计
期末复习题型集锦——第一章
事件间的关系2.互不相容事件、对立事件3.事件间的运算律4.习题二、计算题型1.排列组合2.古典概型3.几何概型4.条件概率5.全概率模型6.贝叶斯公式三、公式题型1.公理化2.独立性此为期末复习整理整学期
概率论
笔记及习题仅作为个人学习笔记有错误欢迎指正持续更新第一章一
Bothwo
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2022-12-23 19:56
概率论与数理统计
概率论
北航
数理统计
大作业_2019复旦大学大数据学院统计学硕总分411考研初试经验
先说一下我的基础,英语水平一直还行,考过一次六级568分,但可能因此没有重视英语最后还是不高;数学是大学一直就没怎么听课学不明白,线代基础几乎全忘光了,就是Ax=b有解条件都不知道的程度;专业课有一定基础因为本科就学的统计,但是没有训练过做题。最后初试411分,政治67,英语78,数学146,专业课120。虽然我寒假就开始准备了,但是回想起来我每天投入的时间一直同比就不是很高,所以感觉起关键作用的
weixin_39616056
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2022-12-23 19:56
北航数理统计大作业
北航
数理统计
大作业_数学146分上岸复旦大学大数据学院统计学,备考经验分享!...
先说一下我的基础,英语水平一直还行,考过一次六级568分,但可能因此没有重视英语最后还是不高;数学是大学一直就没怎么听课学不明白,线代基础几乎全忘光了,就是Ax=b有解条件都不知道的程度;专业课有一定基础因为本科就学的统计,但是没有训练过做题。最后初试411分,政治67,英语78,数学146,专业课120。虽然我寒假就开始准备了,但是回想起来我每天投入的时间一直同比就不是很高,所以感觉起关键作用的
weixin_39542340
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2022-12-23 19:26
北航数理统计大作业
宋浩 概率统计 笔记_【
概率论
与
数理统计
期末复习笔记】-(五)离散型二维变量与连续性二维变量(上)...
1.已知二维离散型分布律,求???已知二维随机变量X,Y的分布律如下表XY12300.20.10.110.30.20.1求:(1)P(X=0),P(Y=2)(2)P(X<1,Y≤2)(3)P(X+Y=2)(4)X,Y的分布律(5)Z=X+Y的分布律解:(1)P(X=0)=0.2+0.1+0.1=0.4P(Y=2)=0.1+0.2=0.3(2)P(X<1,Y≤2)=0.2+0.1=0.3(3)P(X
weixin_39589766
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2022-12-23 19:26
宋浩
概率统计
笔记
离散分布的分布函数
离散求边缘密度
数理统计
学导论(第8版)第七章充分性(Chapter7 Sufficiency) 知识小结、期末复习笔记 (待续
*期末结束啦、把这学期的笔记分享一下、待续*参照英文版第8版
数理统计
学导论(IntroductiontoMathematicalStatistics,EighthEditon),Hogg,第7章充分性;
搏努力概形
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2022-12-23 19:56
高等数理统计学
概率论
算法
抽象代数
统计学
哈工大机器学习期末复习笔记(一)
一、贝叶斯估计当我们需要对一个参数进行估计时,一种办法是
概率论
与
数理统计
课程中已经学过的极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)。
绿色的海洋300
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2022-12-23 19:56
机器学习
概率论
人工智能
郝志峰《
概率论
与
数理统计
》期末复习笔记(火速持续更新中~)
目录前言第一章
概率论
的基础概念知识大纲随机试验随机事件事件概率等可能概率模型第五章多维随机变量及其分布知识大纲二维随机变量边缘分布和条件分布相互独立的随机变量两个随机变量的函数分布第六章样本及抽样分布知识大纲总体与样本统计量统计三大抽样分布标准正态分布
hiddenSharp429
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2022-12-23 18:25
计算机核心基础课程
概率论
数理统计
期末复习笔记(一)
数理统计
期末复习笔记主要内容:数据压缩,点估计,假设检验,区间检验Reference:StatisticalInference,Casella&BergerChapter6DataReduction(数据压缩
ldc1513
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2022-12-23 18:25
课程复习资料
图书阅读
统计
概率论
【
数理统计
期末复习笔记】
数理统计
期末复习笔记-箱线图-无偏估计量-几大分布卡方分布F分布T分布-连续型的矩估计-连续型的最大似然估计-单个正态总体均值的置信区间-双正态总体方差比的置信区间-单个正态总体的均值的假设检验-双正态总体均值差得假设检验
TATYBOY
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2022-12-23 18:24
学习笔记
经验分享
数理统计
期末复习笔记(二)
数理统计
期末复习笔记主要内容:贝叶斯估计,统计决策,偏差分析,线性回归贝叶斯方法基本概念贝叶斯派的观点认为,概率就是信念贝叶斯推断:θ\thetaθ:作为随机变量,X1,...,Xn∼p(x∣θ)X_1
ldc1513
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2022-12-23 18:23
图书阅读
课程复习资料
概率论
统计
【建议收藏】CV学习路径推荐
掌握线性代数、微积分、
概率论
、最优化的相关知识。02机器学习基础了解线性
小白学视觉
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2022-12-23 16:41
数理统计
之 置信区间(置信度)
目录:双侧置信区间单侧置信区间精确度一双侧置信区间总体X的分布函数,未知,对于给定的如果称为的置信水平为的双侧置信区间。:置信下限:置信上限二单侧置信区间:为置信水平为的单侧置信下限:为置信水平为的单侧置信上限=三精确度置信区间的平均长度为区间的精确度,精度的一半称为误差限NeyMan原则在置信水平达到的置信区间中,选择精确度最高的区间(误差限小)
明朝百晓生
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2022-12-23 10:53
人工智能
数理统计
——朴素贝叶斯分类
文章目录前言一、重要概念二.朴素贝叶斯分类器工作流程三、如何使用朴素贝叶斯分类对文档进行分类前言熟悉条件概率、联合概率、独立性概率熟悉全概率公式与贝叶斯公式清楚朴素贝叶斯算法原理能使用该算法实现分类任务一、重要概念朴素贝叶斯算法:核心思维:是基于概率的算法,之所以称为朴素,是因为其假设特征之间是独立的,该算法设计比较简单,实际上使用的是全概率公式和贝叶斯公式。朴素贝叶斯在文本场景中效果非常好,例如
嚯嚯嚯嚯什么都不会
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2022-12-23 10:55
统计
python
机器学习
算法
分类模型(2)——朴素贝叶斯
朴素贝叶斯(NaiveBayes)是经典的机器学习算法之一,是基于
概率论
的分类算法。在机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。
Fran OvO
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2022-12-23 10:24
数学建模
python
人工智能
OpenCv案例(七): 基于OpenCvSharp计算图像的清晰度(自动对焦)
以下实现3种图像清晰度的评价方法:1:方差方法:方差是
概率论
中用来考察一组离散数据和其期望(即数据的均值)之间的离散(偏离)程度的度量方法。
码小跳
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2022-12-23 10:16
OpenCVSharp视觉学习
C#
计算机视觉
人工智能
Python实现12种概率分布(附代码)
今天给大家带来的这篇文章是关于机器学习的,机器学习有其独特的数学基础,我们用微积分来处理变化无限小的函数,并计算它们的变化;我们使用线性代数来处理计算过程;我们还用
概率论
与统计学建模不确定性。
蚂蚁爱Python
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2022-12-23 07:18
python
概率论
人工智能
Dempster-Shafer证据理论(证据推理融合)
证据理论起源于1967年Dempster提出的由多值映射导出的上概率和下概率,之后Shafer进一步将其完善,建立了命题和集合之间的一一对应关系,把命题的不确定性问题转化为集合的不确定性问题,满足比
概率论
弱的情况
Fancyliu_
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2022-12-22 19:37
故障诊断
故障监测
python
matlab
贝叶斯分类器
贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器,对于分类任务而言,假设在相关概率都已经知道的情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标,在开始介绍贝叶斯决策论之前,我们首先回顾下
概率论
委员会常委
big_matster
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2022-12-22 18:20
周志华机器学习
概率论
人工智能
数字图像处理实验(九):meanshift跟踪算法
一、实验原理MeanShift算法无参密度估计理论,无参密度估计也叫做非参数估计,属于
数理统计
的一个分支,和参数密度估计共同构成了概率密度估计方法。
lyd1995
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2022-12-22 16:28
图像处理
测度论与
概率论
基础学习笔记9——3.3Lp空间
Lp空间在泛函分析中比较详细地讲述过(但我没有详细地学过),这里更多作一点重复。1.Lp空间定义设(X,F,μ)(X,\mathscrF,\mu)(X,F,μ)是一测度空间,定义其上绝对值p次幂可积的函数(p≥1p\ge1p≥1)的全体集合为Lp(X,F,μ)L^p(X,\mathscrF,\mu)Lp(X,F,μ)。也即LpL^pLp中的函数满足:∫X∣f∣pdμa)=0}||f||_{\inf
wjpwjpwjp0831
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2022-12-22 08:10
测度论
概率论
机器学习
数学
微分几何笔记(1) —— 预备知识 & Proof of Mazur-Ulam Theorem
原因是记得大二时去某校的暑期学校,
概率论
讨论班用书是他的Fundati
sqrtbirthdeath
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2022-12-21 22:01
数学笔记
#微分几何
微分几何
Differential
Geometry
Klingenberg
机器学习 | 决策树+模型评估
1.机器学习概念机器学习(MachineLearning)是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及
概率论
、统计学、逼近
Grace__Sun
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2022-12-21 17:03
机器学习
机器学习
MATLAB中数据相关性所求相关系数的有关内容(1)
学习起来相关系数,最好是在学习完《
概率论
与
数理统计
》之后再进行学习。我们先回顾《
概率论
与
数理统计
》中的
数理统计
部分:数据统计出的结果分为总体和样本之分:总体――
六级耳机听脚步
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2022-12-21 16:52
记录我的学习过程
matlab
矩阵
开发语言
SPSS+finebi实现基于分类算法的理财产品顾客亏损及收益分析一
应用涉及到的技术包括:数据库技术、人工智能技术、
数理统计
、可视化技术、并行计算等方面。今天
玻璃水的客观性
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2022-12-21 13:11
数据挖掘
大数据
数据分析
finebi
概率图模型 python_概率图模型:原理与技术 PDF 扫描高清版
内容介绍概率图模型将
概率论
与图论相结合,是当前非常热门的一个机器学习研究方向。本书详细论述了有向图模型(又称贝叶斯网)和无向图模型(又称马尔可夫网)的表示、推理和学
weixin_39971172
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2022-12-21 12:23
概率图模型
python
【RL数学基础】
概率论
的基本概念:随机变量、概率密度函数、期望、随机抽样
文章目录1.随机变量(RandomVariable)2.概率密度函数(ProbabilityDensityFunction,PDF)3.期望(Expectation)4.随机抽样(RandomSampling)1.随机变量(RandomVariable)随机变量(RandomVariable)是一个未知的量,它的值取决于一个随机事件(Randomevents)。以抛硬币为例,抛硬币就是一个随机事件
山野庸才熏悟空
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2022-12-21 12:19
强化学习RL
人工智能
概率论
强化学习
深度学习
概率论
与
数理统计
期末突击复习
概率论
与
数理统计
第一章
概率论
的基本概念第二章随机变量及其分布第三章多维随机变量及其分布第四章随机变量的数字特征第五章大数定律和中心极限定理第六章样本及其抽样分布第七章参数估计第八章假设检验第一章
概率论
的基本概念
小昔超厉害
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2022-12-21 08:35
数学
概率论
【
概率论
与
数理统计
】期末复习
第一章
概率论
的基本概念基本概念1.随机试验2.样本空间3.随机事件事件间的关系事件的运算法则概率公理化定义(了解)概率性质(重点)古典概型几个重要公式独立性独立的性质总结!!
fairy_wsm
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2022-12-21 08:05
期末考试
概率论
基于python的贝叶斯分类器_Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解
分享给大家供大家参考,具体如下:贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在
概率论
中具有重要地位。
ExShepherd
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2022-12-21 04:06
基于python的贝叶斯分类器
数学建模-朴素贝叶斯分类器
贝叶斯思想简介贝叶斯学派和传统的频率派是
概率论
中两大经典的理论学说,频率派的思想我想大家都比较熟悉,比如,一个班级中有50
臭小子222
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2022-12-21 04:04
机器学习
算法
人工智能
数学建模
朴素贝叶斯算法
MOE定量构效关系(QSAR)
定量构效关系(QSAR)指利用
数理统计
方法建立特定性质与分子理化性质参数或结构参数之间关系的方法。
grosetta
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2022-12-21 02:54
CADD
学习
机器学习-数学基础20210503
目录机器学习与数学分析
概率论
与贝叶斯先验矩阵和线性代数机器学习与数学分析机器学习:对于某给定的任务T,在合理的性能度量方案P的前提下,某计算机程序可以自主学习任务T的经验E;随着提供合适、优质、大量的经验
weixin_47442524
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2022-12-20 19:40
机器学习
机器学习--数学基础
课堂学习笔记机器学习---数学基础一机器学习与数学分析
概率论
与贝叶斯先验
概率论
基础统计量期望/方差/协方差/相关系数独立和不相关大数定律中心极限定理最大似然估计过拟合机器学习—数学基础一机器学习与数学分析什么是方向导数方向导数是梯度向量的重要应用
王二小、
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2022-12-20 19:09
数学基础
数学基础
机器学习--数学基础加强2
这里写目录标题一、
概率论
基础1.概率公式2.分布1)两点分布2)二项分布3)泊松分布4)均匀分布5)指数分布6)正态分布7)前几个分布总结8)Beta分布9)指数族伯努利分布属于指数族高斯分布也属于指数族
qq_42749341
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2022-12-20 19:07
机器学习-数学加强
机器学习中必要的数学基础!
所以,本文作者阐释了数据科学和机器学习为何离不开数学,并提供了统计学与
概率论
、多变量微积分、线性代数以及优化方法四个数学分支中需要熟悉的一些数学概念。本文的作者是物理学家、数据科学
小白学视觉
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2022-12-20 19:37
算法
python
机器学习
人工智能
大数据
机器学习数学基础:常见分布与假设检验
在第一篇文章的
概率论
基础学习了离散型随机变量和连续型随机变量及其分布,本篇将继续会学习七种机器学习领域中常见的数据分布。而这篇文章的第二部分假设检验,属于第二篇
数理统计
拒绝气泡
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2022-12-20 19:00
机器和深度
假设检验
机器学习数学
马尔可夫过程
马尔可夫过程在
概率论
中,随机过程(RandomProcess)是一门非常重要
Ssorrymaker
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2022-12-20 17:44
1024程序员节
【美赛】备赛~
day1组队分工——建模人其工作主要是建立模型数学知识的应用能力:①概率与
数理统计
②运筹与线性规划③微分方程还有与计算机知识相交叉的知识:计算机模拟等等建模步骤模型准备——>模型假设——>模型建立——>
fairy_wsm
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2022-12-20 14:18
数学建模
算法
数学建模
概率论
与
数理统计
(经管类)
概率的性质:1、0<=P(A)<=1,P(空集)=0。2、对于任意事件A、B有:P(AUB)=P(A)+P(B)-P(AB)。特别的,当A与B互不相容时,P(AUB)=P(A)+P(B)。推广:对于任意事件A,B,C有:P(AUBUC)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(AC)-P(BC)+P(ABC)。3、P(B-A)=P(B)-P(AB)。特别地,当A包含在B中时,P(B-A)=P
zxpo
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2022-12-20 10:33
自学考试
c
机器学习该怎么入门?
你可能听很多人说过,机器人学习需要很强的数学基础,然后你就疯狂地开始补数学基础,你开始学习线性代数、
概率论
等知识。你的规划是7月份补数学基础,8月份学习Python,9月份开始正式学习机器学习。
Finance数据科学
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2022-12-20 09:36
机器学习
数据结构
贪心算法
概率论
中常见的几种分布
1.基本特征(1)离散型名称符号表示式子表达期望方差0-1分布X~B(x,p)pp(1-p)二项分布X~B(n,p)npnp(1-p)几何分布X~GE(p)1/p(1-p)/p^2泊松分布X~P(λ)λλ(2)连续型名称符号表示式子表达期望方差均匀分布X~U(a,b)(a+b)/2(b-a)^2/12指数分布X~E(λ)1/λ1/λ^2正态分布X~N(μ,σ^2)μσ^22.具体应用(1)0-1分
驼驼学编程
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2022-12-20 09:33
概率论与数理统计
其他
统计学习方法- 统计学习方法概论
统计学习是
概率论
、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算
海伦•
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2022-12-20 09:25
人工智能相关书籍阅读笔记
概率论
机器学习
似然函数、最大似然估计简单理解
zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%80%E5%A4%A7%E4%BC%BC%E7%84%B6%E4%BC%B0%E8%AE%A1似然函数(Likelihoodfunction、Likelihood)在
数理统计
学中
weixin_30546189
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2022-12-20 08:42
机器学习经典算法之朴素贝叶斯分类
有些人可能会说,我记不住这些
概率论
的公式,没关系,我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。
weixin_34415923
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2022-12-19 23:40
人工智能
python
数据结构与算法
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