E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
概率论&数理统计
【因果学习】贝叶斯网络结构学习方法
贝叶斯网络是
概率论
与图论相结合的产物,它用图论的方式直观地表达各变量之间的因果关系,为多个变量之间的复杂依赖关系提供了紧凑有效、简洁直观的统一框架,是表示因果关系的常用工具。
theoreoeater
·
2022-12-11 11:36
因果学习
因果学习
贝叶斯网络
概率论
之概念解析:极大似然估计
原文地址:https://cloud.tencent.com/developer/article/1093491【导读】本文是数据科学家JonnyBrooks-Bartlett
概率论
基础概念系列博客中的
国产大熊猫Y
·
2022-12-11 05:08
西瓜书研读——第三章 线性模型:线性几率回归(逻辑回归)
西瓜书研读系列:西瓜书研读——第三章线性模型:一元线性回归西瓜书研读——第三章线性模型:多元线性回归主要教材为西瓜书,结合南瓜书,统计学习方法,B站视频整理~人群定位:学过高数会求偏导、线代会矩阵运算、
概率论
知道啥是概率原理讲解
猛男技术控
·
2022-12-11 01:43
从小白视角研读西瓜书
逻辑回归
回归
机器学习
风控模型、规则和策略有何不同
模型是根据客户的各个特征维度量化而成的指标,通过
数理统计
的方法,选择区分度相对较高的几个,并赋予不同的分值,来评估客户的信用风险等级。
weixin_43788895
·
2022-12-11 01:10
风控模型
算法
朴素贝叶斯算法:对文本进行分类
朴素贝叶斯=朴素+贝叶斯朴素:特征与特征之间相互独立贝叶斯公式:
概率论
公式朴素贝叶斯:二、使用
Mae_strive
·
2022-12-10 19:53
分类
算法
python
概率论
介绍
研究随机现象数量规律的数学分支。随机现象是指这样的客观现象,当人们观察它时,所得的结果不能预先确定,而只是多种可能结果中的一种。在自然界和人类社会中,存在着大量的随机现象。例如,掷一硬币,可能出现正面或反面;测量一物体长度,由于仪器及观察受到环境的影响,每次测量结果可能有差异;在同一工艺条件下生产出的灯泡,其寿命长短参差不齐;等等。这些都是随机现象。随机现象的实现和对它的观察称为随机试验,随机试验
大富大贵7
·
2022-12-10 13:46
经验分享
[机器学习]多元线性回归(Multivariate Linear Regression)
线性回归(LinearRegression)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。
(´•༝•`)
·
2022-12-10 13:41
机器学习
机器学习
人工智能
算法
【定量分析、量化金融与统计学】R语言方差分析ANOVA(F检验)
二、ANOVA使用的前提假设与假设检验三、ANOVA的计算原理四、事后检验与交叉图:五、R语言进行分析的完整例子:六、结果一、前言今天来说一说
概率论
或者统计学中常用的一种检验方式,方差检验ANOVA.根据定义
旋转跳跃我闭着眼
·
2022-12-10 11:49
量化分析
数据分析
定量分析
数据分析
r语言
线性模型分析
线性模型分析摘要 线性模型是线性统计模型的一种简称,是
数理统计
学中研究变量之间关系的一种模型,在线性模型中,未知参数以线性形式出现。
cherry_yu08
·
2022-12-10 04:17
深度学习与计算机视觉
线性模型
线性回归
逻辑回归
机器学习
Python实现多元线性回归
Python实现多元线性回归线性回归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。
TravelingLight77
·
2022-12-09 22:02
ML
使用R语言进行一元回归
对产品得率(%)的影响,测得数据如下:温度x(℃)100110120130140150160170180190得率Y(%)45515461667074788589说明:该例子来自盛骤等老师编写的第四版
概率论
与
数理统计
书籍首先
melicent114
·
2022-12-09 20:09
R
r语言
[
数理统计
-逐步回归]国内旅游收入回归
数理统计
小论文(一)#摘要近年来,中国旅游业保持了高速增长,已然成为国民经济发展的新兴增长点,对于旅游业增长势头的了解、预测变得十分重要。
lvsolo
·
2022-12-09 20:04
数理统计-R语言
r语言
pytorch入门(一)—— 线性回归算法
线性回归算法线性回归是利用
数理统计
中的回归分析,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。分析按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。
资深糖分大叔
·
2022-12-09 14:28
PyTorch
机器学习
机器学习之朴素贝叶斯算法
前言:首先应当从
概率论
说起。接触过
概率论
的小伙伴一定都知道贝叶斯定理,今天的朴素贝叶斯算法也算贝叶斯定理的一个应用或者说扩展,常应用于文档分类。博主今天将利用朴素贝叶斯算法实现对垃圾邮件的分类。
俺从头开始
·
2022-12-09 04:05
算法
概率论
机器学习-Logistic回归与线性回归的理解
今下午开始脑子一直懵,对于刚入机器几天的小渣渣来说,内容越来越难了,学的有些吃力,并且
概率论
类的东西由于某些原因没能好好学,导致现在看的很费劲。
Vivinia_Vivinia
·
2022-12-08 20:56
机器学习
机器学习
Logistic回归
代价函数
拟合直线
机器学习-Logistic回归(最佳回归系数的确定)
后悔没学好
概率论
了,那公式看的好吃力啊,怎么办,我好慌。。。
Vivinia_Vivinia
·
2022-12-08 20:26
机器学习
Logistic回归
python
机器学习
全批量梯度上升法
朴素贝叶斯算法——垃圾邮件分类
进行标注标注的实现代码:4.创建词汇表5.遍历文档中在词汇表中出现的词6.创建朴素贝叶斯分类器训练函数7.构建贝叶斯分类器8.自动化处理垃圾邮件结果:只截取了一部分9.最终实现总结前言前面我们已经学习复习了
概率论
上的一些基础知识
lico-Net
·
2022-12-08 20:45
机器学习
算法
分类
python
【无标题】
**顶级程序员进阶**(1)(2)(3)(4)(5)数值分析、数值计算方法(6)
概率论
(7)统计学(8)偏微分方程(9)相机标定(10)线性代数(11)最优化算法(12)矩阵论、矩阵分析(13)泛函数分析
董晨001
·
2022-12-08 02:19
顶级程序员-数学进阶
动态规划
线性代数
矩阵
抽象代数
拓扑学
matlab 三维核密度图_python数据分布型图表直方图系列核密度估计图
轴连续数据段内的分布状况;直方图的变种,使用平滑曲线来绘制数值水平,从而得出更平滑的分布;较直方图,核密度估计图,不受所使用分组数量的影响,更好地界定分布形状;核密度估计(kerneldensityestimation)在
概率论
中用来估计未知的密度函数
weixin_39855186
·
2022-12-07 17:27
matlab
三维核密度图
python
astype
category
python
scale()函数
python
绘制分布直方图
python频率分布直方图
密度图的密度估计
概率论
与
数理统计
学习笔记(5)——极大似然估计
为了后面学习中能够找得到地方复习这些
概率论
知识,所以这里整理了极大似然估计的笔记,所有参考内容放在最后。对了宝贝儿们,卑微小李的公众号【野指针小李】已开通,期待与你一起探讨学术哟~摸摸大!
野指针小李
·
2022-12-07 13:52
数学
机器学习
深度学习
概率论
人工智能
机器学习
深度学习
似然函数学习笔记
定义:在
数理统计
学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性。似然性,是用于在已知某些观测所得到的结果时,对有关事物之性质的参数进行估值。
han_xj
·
2022-12-07 13:45
学习心得
机器学习
图论 物联网_图论算法-和图论算法相关的内容-阿里云开发者社区
数学建模需掌握的知识总纲数学建模需要掌握许多知识,这里我列出总纲:学建模中的算法穷举法神经网络模拟退火遗传算法图论算法蒙特卡洛算法所需基础知识高等数学线性代数(矩阵加减乘除)
概率论
与
数理统计
(
概率论
,参数估计
weixin_39644614
·
2022-12-07 12:08
图论
物联网
协方差的计算公式例子_协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵...
协方差矩阵是什么在统计学与
概率论
中,协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差,是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。
weixin_39631017
·
2022-12-07 11:29
协方差的计算公式例子
机器学习原理篇:基础数学理论 Ⅰ
2、范数和内积3、线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解(SVD)四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础,里面的很多模型都是建立在数学公式上的,其中数学理论主要包括微积分、线性代数、
概率论
-北天-
·
2022-12-07 11:27
Python机器学习
概率论
之 多维随机变量的期望,协方差矩阵
概率论
之多维随机变量的期望,协方差矩阵前言多维系统状态多维随机变量的期望多维随机变量的协方差矩阵矩阵表示公式表示后记前言上一次写了一维随机变量的期望,方差,协方差。
RuiH.AI
·
2022-12-07 11:26
概率论与机器学习
概率论
矩阵
线性代数
概率论
:协方差矩阵
一、协方差矩阵1.1从方差/协方差到协方差矩阵根据方差的定义,给定ddd个随机变量xk,i=1,2,...,dx_k,i=1,2,...,dxk,i=1,2,...,d,则这些随机变量的方差为:σ(xk,xk)=1n−1∑i=in(xki−x‾k)2\sigma(x_k,x_k)={1\overn-1}\sum_{i=i}^n(x_{ki}-\overline{x}_k)^2σ(xk,xk)=n−
你回到了你的家
·
2022-12-07 11:54
概率论
【
概率论
理论】协方差,协方差矩阵理论(机器学习)
文章目录前言一、协方差是什么?二、协方差矩阵是什么?前言 在许多算法中需要求出两个分量间相互关系的信息。协方差就是描述这种相互关联程度的一个特征数。在许多算法中需要求出两个分量间相互关系的信息。协方差就是描述这种相互关联程度的一个特征数。在许多算法中需要求出两个分量间相互关系的信息。协方差就是描述这种相互关联程度的一个特征数。一、协方差是什么? 设设设(X,Y)是一个二维随机变量,若是一个二维
Bigdataxy
·
2022-12-07 11:51
机器学习
概率论
矩阵
线性代数
机器学习 决策树 随机森林
【
概率论
】1-4:事件的的并集(UnionofEventsandStaticalSwindles)并集的概率
Melody2050
·
2022-12-07 05:36
AI与ML
决策树
随机森林
计算机网络安全课程心得,学习信息安全专业的心得体会
信息安全学科的核心课程主要包括高等数学、线性代数、离散数学、
概率论
与
数理统计
、数论与组合数学、密码学、计算机网络、程序设计、汇编语言、计算机组成原理、操作系统、网络安全技术等课程。高等数学和线性代数
weixin_39873208
·
2022-12-07 00:39
计算机网络安全课程心得
常用的统计量和抽样分布
样本k阶中心矩:在
概率论
中,矩是用来描述随机变量的某些特征的数字,即求平均值;随机变量X的K阶中心矩定
柚子you
·
2022-12-06 18:05
统计学
统计量
抽样分布
概率论
与
数理统计
_第1章_几何概型
1定义若一个试验具有下列两个特征:(1)试验的所有可能结果是无限多个,且全体结果可以用一个有度量的几何区域Ω来表示;(2)每个可能结果都相同概率可能发生,则该试验称为几何概型。2计算公式设几何概型的样本空间可以表示成有度量的区域Ω,事件A所应的区域仍记为A,则定义事件A的概率为:3.看例题题1在区间(0,1)中随机地取两个数,求事件两数之和小于1.5的概率。解:由于取数可以是无数个中取出,不能穷举
ximanni18
·
2022-12-06 13:07
概论_第1章随机事件与概率
概率论
几何概型
机器学习
机器学习(machinelearning,ML)是一门涉及
概率论
、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多领域的交叉学科。
weixin_30726161
·
2022-12-06 13:37
人工智能
大数据
数据结构与算法
概率论
基础
组合和排列当需要从N个物体中选取n个物体,可以通过组合公式计算出可能的结果数量。排列是组合的特殊情况,当要考虑选取的顺序时,相同的n个物体,因为不同的顺序会有不同的结果,公式变为:在Excel的函数中,COMBIN和PERMUT函数分别对应组合和排列。事件及概率定义样本空间S={(正面,正面),(反面,反面),(正面,反面),(反面,正面)},表示某个过程中可能的所有样本点定义事件为:至少有一次正
xdy1120
·
2022-12-06 11:30
神经网络
概率论
概率论
基础1----事件
1.Introduction本系统梳理一下
概率论
的基础,主要基于"HeadFirstStatistics"【1】和MIT“IntroductiontoProbability”。
expectmorata
·
2022-12-06 11:59
MATH
#
statics
概率论
概率论
的基础概念(1)
重点讲述:首先,最重要的前提:(1)随机试验(大量(无穷次)重复试验)是
概率论
的基础!!!(2)随机变量是不确定的,未知的,
概率论
研究的是随机变量可能的取值和相应值的概率!!!
BlueDrac
·
2022-12-06 11:58
概率论与数理统计
概率论基础
概率论
基础(3)一维随机变量(离散型和连续型)
概率论
对于学习NLP方向的人,重要性不言而喻。于是我打算从
概率论
基础篇开始复习,也顺便巩固巩固基础。
崩坏的芝麻
·
2022-12-06 11:57
基础科学
概率论
离散型随机变量
连续型随机变量
分布函数
分布律
现代信号处理笔记 1
概率论
基础知识(Review of Probability)
文章目录一、什么是事件、概率、统计?二、一些前提1、BertrandParadox(悖论)2、随机变量(RandomVariables)3、分布4、一些性质三、典型分布1、伯努利分布(Bernoalli)两点分布2、二项分布(Binormal),射击模型3、泊松分布(Poisson)4、均匀分布(uniform)5、指数分布(exponential)6、高斯分布Gaussian四、其他重要特性1、
安静橘子
·
2022-12-06 11:56
现代信号处理
概率论
现代信号处理
动手学深度学习 ——
概率论
基础
文章目录基本
概率论
概率论
公理随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理边际化独立性期望和方差基本
概率论
假设我们掷骰子,想知道看到1的几率有多大,而不是看到另一个数字。
.别拖至春天.
·
2022-12-06 11:26
动手学深度学习
概率论
深度学习
人工智能
概率机器人笔记(1):
概率论
基础内容回顾
一、样本空间与随机事件1.随机试验相同条件下,试验可以重复进行试验结果不止一个,但是试验之前可以知道所有可能出现的结果试验前不能确定每次试验的结果是哪一个2.样本空间随机试验中所有可能的结果(样本点)组成的集合。3.随机事件随机试验的样本空间的子集,即样本点的集合。二、概率与独立1.概率非负性:对于任意随机事件A,P(A)≥0P(A)\geq0P(A)≥0规范性:对于必然事件S,P(S)=1P(S
Eonekne
·
2022-12-06 11:25
概率机器人学习笔记
slam
自动驾驶
概率论
概率论
总结(一):离散随机变量
目录:离散随机变量定义及性质常见的离散概率分布-伯努利分布-二项分布-几何分布-泊松分布期望、矩、方差、标准差多个随机变量的联合分布条件独立骨骼图:离散随机变量定义及性质离散随机变量:一个随机变量的值域为一个有限集合或最多为可数无限集合。相关性质:离散随机变量是实验结果的一个实值函数,但是它的取值范围只能是有限多个值或可数无限多个数。一个离散随机变量有一个分布列,它对于随机变量的每一个取值,给出一
Kcopop
·
2022-12-06 11:53
概率论知识点总结
概率论
概率论
:概率空间的基本概念
本文用加粗斜体表示定义。概率空间是一个三元组(Ω,F,P)(\Omega,{\mathcalF},P)(Ω,F,P),其中Ω\OmegaΩ是结果集合(OutcomesSet),F{\mathcalF}F是事件集合(EventsSet,acollectionofsubsetsofΩ\OmegaΩ),PPP是事件到概率的映射函数P:F→[0,1]P:{\mathcalF}\to[0,1]P:F→[0,
胖闹闹
·
2022-12-06 11:23
概率论
概率论
算法
AI 人工智能之
概率论
基础(概念总结和复习)
样本空间:将随机试验E的所有可能结果组成的集合称为E的样本空间,记为S。样本点:构成样本空间的元素,即E中的每个结果,称为样本点。频数:事件A发生的次数。频率:频数/总数。概率:当重复试验的次数n逐渐增大,频率值就会趋于某一稳定值,这个值就是概率。概率的特点:1)非负性。2)规范性。3)可列可加性。概率性质:1)P(空集)=0,2)有限可加性,3)加法公式:P(A+B)=P(A)+P(B)-P(A
剑池
·
2022-12-06 11:52
AI
人工智能
概率论
人工智能
【人工智能数学:01
概率论
】(2) 离散型概率空间
一、说明这篇文章是对概率空间最基本概念的描述。解决的基本问题是试图“说服”大家,概率空间是个啥。不解决这种基本问题,试图提高学术水平是不可能的。本文将涉及概率空间的定义、对于离散概率事件的定义、连续概率事件的定义、代数的一些含义、测度的概念,以及它们如何被引入,如何满足实践问题以补救古典概率的不足。二、从概率空间说起我们以下所说的概率空间。其内容概括为下图:2.1概率空间1)概率三要素概率空间存在
无水先生
·
2022-12-06 11:50
基础理论
概率论
概率论
人工智能
神经网络二分类问题范例,神经网络解决分类问题
该技术以贝叶斯
概率论
和申农的信息论为理论基础,对信息的处理过程更接近人类大
普通网友
·
2022-12-06 06:56
神经网络
分类
人工智能
C++ 实验二 NO.2 身高预测 设faHeight为其父身高,moHeight为其母身高,身高预测公式为:男性成人时身高=(faHeight + moHeight)×0.54cm;女性成人时身高
*************//*程序作者:冰糖//*完成日期:2019年3月8日//*章节:实验二//*题号:2//*题目:身高预测:每个做父母的都关心自己孩子成人后的身高,//*据有关生理卫生知识与
数理统计
分析表明
冰糖糖糖
·
2022-12-05 22:00
C++
c++
Python机器学习基础
机器学习也是人工智能的核心,其涉及知识非常广泛,比如
概率论
,统计学,近似理论,高等数学等多门学科。
摊手
·
2022-12-05 22:50
python
人工智能
【图像超分辨率】Remote Sensing Image Super-resolution: Challenges and Approaches
RemoteSensingImageSuper-resolution:ChallengesandApproaches遥感图像超分辨率的挑战和方法1摘要2遥感观测模型3遥感中的SR模型3.1基于学习的SR模型3.2基于内插的SR模型3.3频域SR模型3.4
概率论
jaeden_xu
·
2022-12-05 20:31
图像超分辨率论文
自然语言处理算法工程师
具体面试要求可以参考博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/911213121.编程语言基础python和c++2.数学基础:
概率论
,高等数学,线性代数,信息论3.计算机基础理
码小花
·
2022-12-05 19:59
就业
度量相似性数学建模_数模常规算法之聚类分析Cluster Analysis
数学建模学习第5天
数理统计
中的数值分类有两种问题:判别分析:已知分类情况,将位置个体归入正确的类别。(较为复杂的故障,分类后人工处理)聚类分析:分类情况未知,对数据结构进行分类。
白富美妖姐
·
2022-12-05 15:24
度量相似性数学建模
概率的意思是什么
概率,又称或然率、机会率、机率(几率)或可能性,是
概率论
的基本概念。概率是对随机事件发生的可能性的度量,一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。
金枝玉叶9
·
2022-12-05 14:01
经验分享
上一页
30
31
32
33
34
35
36
37
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他