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概率论&数理统计
两个卡方分布之和_正态分布样本均值和样本方差的独立性
在
数理统计
的学习中,有一个重要的结论,即对于正态分布而言,样本均值和样本方差是独立的。这个结论初看起来是有些让人吃惊的,因为直观上样本方差依赖于样本均值。
weixin_39565300
·
2022-11-24 17:46
两个卡方分布之和
小样本不符合正态
信息论与编码思维导图_信息论-绪论
信息论是人们在长期通信工程的实践中,由通信技术与
概率论
,随机过程和
数理统计
相结合而发展起来的一门学科。
秦少爷的琪琪
·
2022-11-24 12:32
信息论与编码思维导图
「感恩日语」2022-310,市场恐慌
根据
概率论
来看,市场无非就三个状态,所谓的涨,普涨,大涨,暴涨。然后是跌,阴跌,大跌,到脚跟。无趋势,平,不温不火。这里面最吸引眼球的莫过于暴跌,人们对坏消息总是乐此不疲的关注。说实话,哪有如何呢?
能学多少学多少
·
2022-11-24 12:40
使用TensorFlow.NET训练线性回归模型
线性回归是一种线性方法,利用
数理统计
中回归分析对因变量与一个或多
weixin_33884611
·
2022-11-24 09:42
人工智能
数据结构与算法
c#
数理统计
——KNN分类与预测
文章目录前言一、相关概念1.算法原理2.算法超参数3.算法步骤4.距离如何度量?5.KD树6.权重计算方式二、使用KNN实现分类三、使用KNN回归预测前言学习KNN算法的原理;超参数调整;KNN算法的应用;一、相关概念先来看一个例子:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams["font.family"]="SimHei"plt.
嚯嚯嚯嚯什么都不会
·
2022-11-24 08:33
统计
python
机器学习
算法
笔记:随机误差为什么是高斯分布?
正态分布的奇妙之处,就是许多看似随机事件竟然服从一个表达式就能表达的分布,如同上帝之手特意为之——《创世纪·
数理统计
·正态分布的前世今生》一、抛硬币我们都知到硬币有正反两面,每次抛硬币每一面的出现概率都为
Z-Pengcheng
·
2022-11-24 07:05
笔记
概率论
概率论
基础
一、条件概率的三大公式条件概率中的条件就代表观测变量,观测变量意思就是这个变量的取值是否已经定下来了1.乘法公式2.全概率公式随机现象:在一定的条件下,并不总出现相同结果的现象称为随机现象。随机现象的各种结果会表现出一定的规律性,这种规律性称之为统计规律性。如投掷一枚硬币,正面朝上?反面朝上?样本空间:随机试验是对随机现象进行的实验和观察,随机试验的每一个可能结果称为样本点;样本空间是指所有样本点
Rolandxxx
·
2022-11-24 05:57
math
概率论
算法
概率分布函数和概率密度函数
无法用这些量词度量,且取值可以取到小数点2位,3位甚至无限多位的时候,那么就是连续型随机变量如果微积分是研究变量的数学,那么
概率论
与
数理统计
是研究随机变量的数学。
Mark_Aussie
·
2022-11-24 05:24
机器学习
贝叶斯推断及其互联网应用(一):定理简介
一年过去了,我读了一些
概率论
文献,逐渐发现贝叶斯推断并不难。原理的部分相当容易理解,不需要用到高等数学。下面就是我的学习笔
ruanyf
·
2022-11-24 02:27
概率论
贝叶斯方法及其应用(1)
贝叶斯定理(英语:Bayes’theorem)是
概率论
中的一个定理,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。
kzq_qmi
·
2022-11-24 02:26
机器学习
贝叶斯
机器学习
概率论
与
数理统计
——常用结论
1随机事件和概率若A⊆BA\subseteqBA⊆B,则:P(A)≤P(B)P(AB)≤min(P(A),P(B))\begin{aligned}&P(A)\leqP(B)\\&P(AB)\leq\min(P(A),P(B))\\\end{aligned}P(A)≤P(B)P(AB)≤min(P(A),P(B))本章出题一般是考察时间的构造、化自然语言为数学语言之后,用本章公式求解有时需要时间的
溜了溜了==3
·
2022-11-23 18:24
考研数学
线性代数
g2o图优化简介与基本使用方法
(注:这里的图是图论意义上的图,可以用
概率论
里面的定义,贝
Half_A
·
2022-11-23 18:19
机器人
#
SLAM
1024程序员节
g2o
图优化
数据挖掘分类方法探究----朴素贝叶斯方法
它是一门涉及面很广的交叉学科,包括机器学习、
数理统计
、神经网络、数据库、模式识别、粗糙集、模糊数学等相关技术。
志于青筱梦于马
·
2022-11-23 15:14
数据挖掘
机器学习
数据分析
数据挖掘
native
朴素贝叶斯
Pytorch笔记:线性回归、softmax回归
1线性回归线性回归是利用
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。其表达形式为y=w’x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。
Mr___WQ
·
2022-11-23 14:29
回归
pytorch
线性回归
论文笔记:时间序列分析
依托的主要知识:
概率论
名词解释:格兰杰因果关系Grangercausality统计学上的因果关系:从统计的角度,因果关系是通过概率或者分布函数的角度体现出来的:在宇宙中所有其它事件的发生情况固定不变的条件下
彩虹糖梦
·
2022-11-23 14:42
机器学习
时间序列
格兰杰因果关系
数理统计
——AQI预测
文章目录前言一、对空气质量进行预测1.1数据转换1.2基模型1.3特征选择1.4异常值的处理1.5残差图的分析前言本节主要对AQI进行预测,并学习相关知识点。一、对空气质量进行预测1.1数据转换在预测之前,再次查看数据是否清洗到位,并对不符合建模要求的数据进行转换,在此次数据集中,需要将离散变量转换成离散变量。#1、数据读取#导入相关库importnumpyasnpimportpandasaspd
嚯嚯嚯嚯什么都不会
·
2022-11-23 13:36
统计
python
数据分析
机器学习
【
数理统计
】学习笔记01:
数理统计
的基本概念
文章目录一、统计的基本概念1.1总体1.2简单随机样本1.3样本(X1,X2,⋯ ,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)(X1,X2,⋯,Xn)的联合分布1.4统计量1.4.1常用统计量1.4.2顺序统计量【重点】1.4.3经验分布函数1.4.4充分统计量(统计量的性质)一、统计的基本概念1.1总体总体的概念:总体:研究对象的全体。个体:总体中的每一个研究个体。总体容量:总体中包含的个体
鱼儿听雨眠
·
2022-11-23 11:55
#
数理统计
专业与数学基础
概率论
学习
算法
从
数理统计
简史中看正态分布的历史由来
来源:云脑智库本文约15000字,建议阅读10+分钟本文将结合《
数理统计
学简史》一书,从早期
概率论
的发展、棣莫弗的二项概率逼近讲到贝叶斯方法、最小二乘法、误差与正态分布等问题,有详有略,其中,重点阐述正态分布的历史由来
数据派THU
·
2022-11-23 11:22
概率论
hierarchy
brew
toa
twitter
《
概率论
与
数理统计
》—读书笔记
概率论
的基本概念
概率论
与
数理统计
是研究和揭示随机现象统计规律性的一门数学学科。统计规律性:在大量重复试验或观察中所呈现出的固有规律性。
studyeboy
·
2022-11-23 11:52
概率论
概率论
与
数理统计
笔记系列之第二章:随机变量及其分布
概率论
与
数理统计
笔记(第二章随机变量及其分布)对于统计专业来说,书本知识总有遗忘,翻看教材又太麻烦,于是打算记下笔记与自己的一些思考,主要参考用书是茆诗松老师编写的《
概率论
与
数理统计
教程》,其他知识待后续书籍补充
欧阳妙妙
·
2022-11-23 11:52
概率论
数理统计
笔记2:总体均值的抽样分布
引言
数理统计
笔记的第2篇总结了
数理统计
中样本均值的分布,可以帮助理解样本均值和总体均值分布之间的联系。举了一个例子可以加深理解,并且还补充了中心极限定理的知识。一个关键的结论就此诞生了!!!
subtitle_
·
2022-11-23 11:51
#
概率论
样本均值
总体均值
抽样分布
中心极限定理
数理统计
笔记3:样本方差的抽样分布,两个样本方差比的抽样分布,t统计量的分布
引言
数理统计
笔记的第3篇总结了
数理统计
中样本方差的分布(卡方分布),两个样本方差比的抽样分布(F分布)以及t统计量的分布。样本方差的抽样分布两个样本方差比的抽样分布附:T统计量的分布
subtitle_
·
2022-11-23 11:51
#
概率论
样本方差的分布
卡方分布
F分布
t分布
IMC附录A
THEOREMA.1(Binomialexpansiontheorem)PROPOSITIONA.2PROPOSITIONA.3PROPOSITIONA.4A.2渐进符号DEFINITIONA.5A.3
概率论
基础
南鸢北折
·
2022-11-23 11:20
IMC读书笔记
学习
数理统计
笔记 第一章
数理统计
的基本概念
教材
数理统计
与多元统计何平著西南交通大学出版社目录基础知识第一节总体与样本第二节样本分布和统计量第三节统计量的分布基础知识看张宇基础30讲——
概率论
与
数理统计
的第2、4、6讲。
Hillbox
·
2022-11-23 11:47
数理统计
概率论
与
数理统计
期末考试复习总结
为了方便复习下面内容摘自:《高数叔》
概率论
与
数理统计
期末总复习笔记(持续更新中)_BitHachi-CSDN博客_高数叔
概率论
笔记pdf目录一、随机时间与概率—day11.随机事件与样本空间的概念2.事件的关系
郭晋龙
·
2022-11-23 11:47
期末考试复习资料
概率论与数理统计
数理统计
复习笔记四——区间估计
文章目录一、基本概念1.1区间估计1.2置信水平(置信度)1.3置信系数1.4置信区间1.5单侧置信限1.6置信域二、枢轴量法2.1上侧α\alphaα分位数2.2小样本情况下的步骤2.3大样本情况下2.4单个正态总体参数的置信水平为1−α1-\alpha1−α的置信区间三、两个正态总体的置信区间3.1δ=μ2−μ1\delta=\mu_2-\mu_1δ=μ2−μ1的置信区间3.1.1σ12=σ2
诡秘愚者
·
2022-11-23 11:13
概率论与数理统计
概率论
机器学习
算法
数理统计
复习笔记二——充分统计量
一、背景统计量的引入是为了简化样本的繁杂,但所使用的统计量是否把样本中关于感兴趣问题的信息全部吸收进来了?这就引出充分统计量的概念。它是Fisher正式提出的,其思想源于他和Eddington关于估计标准差的争论。二、定义对于某分布族F={Fθ(x):θ∈Θ}\mathcalF=\{F_\theta(x):\theta\in\Theta\}F={Fθ(x):θ∈Θ},∀F∈F\forallF\in
诡秘愚者
·
2022-11-23 11:13
概率论与数理统计
数理统计
复习笔记三——点估计
在
数理统计
复习笔记一——统计中常用的抽样分布和
数理统计
复习笔记二——充分统计量中,分别介绍了统计量的几个常用抽样分布和充分统计量,引入统计量的目的在于对感兴趣的问题进行统计推断。
诡秘愚者
·
2022-11-23 11:13
概率论与数理统计
统计学
数理统计
复习笔记一——统计中常用的抽样分布(卡方分布,t分布,F分布)
前言: 总结一下
数理统计
中的基本概念,一些用python的实现在这里。不断持续更新。
诡秘愚者
·
2022-11-23 11:43
概率论与数理统计
统计学
概率论
数理统计
笔记1:常用分布
引言
数理统计
笔记的第一篇总结了
数理统计
中常用的分布,包括Bernoulli分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。
subtitle_
·
2022-11-23 11:10
#
概率论
常用分布
数理统计
机器学习-朴素贝叶斯。
前言:朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于
概率论
的分类算法。朴素贝叶斯原理简单,也很容易实现,多用于文本分类,比如垃圾邮件过滤。
joezarlove88
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2022-11-23 10:03
开发语言
后端
机器学习-朴素贝叶斯
1.基于
概率论
的分类算法:朴素贝叶斯概述:朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。
兰花草999
·
2022-11-23 10:01
python
彻底搞明白
概率论
:事件间的关系与运算;频率与概率
文章目录事件间的关系事件间的运算事件间的运算法则概率描述性定义统计性定义频率频率的性质频率是否能够作为概率呢?公理化定义概率的重要性质事件间的关系注意互斥关系和对立关系:互斥关系是:只要A,BA,BA,B不同时发生(不存在公共样本点)即可对立关系的要求更强:要求不仅A,BA,BA,B不同时发生,而且A+B=SA+B=SA+B=S,表示为A=Bˉ,B=AˉA=\barB,B=\barAA=Bˉ,B=
暖仔会飞
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2022-11-23 10:55
日常学习
概率论
彻底搞明白
概率论
:随机事件,样本空间,必然事件,不可能事件
文章目录样本空间样本点随机事件,必然事件,不可能事件参考视频样本空间随机试验E的一切可能基本结果(或实验过程如取法或分配法)组成的集合称为E的样本空间,记为S注意,对于不同的实验,样本空间是不同的,比如用硬币做的所有实验,由于观察的角度和目的不同其样本空间也是不同的,从下面的例子来看:虽然硬币只有Head和Tail两个面,但是由于观察的不同,第二个实验和第一个实验的样本空间完全不同样本点样本空间中
暖仔会飞
·
2022-11-23 10:24
日常学习
概率论
GAMES101第十五讲Ray Tracing 3笔记
光线追踪3一、辐射度量学2二、双向反射分布函数(BidirectionalReflectanceDistributionFunction)三、基础
概率论
知识参考文献一、辐射度量学2(1)Irradiance①Irradiance
风后奇门l
·
2022-11-23 09:10
计算机图形学
图形学
西瓜书第三章学习心得
这其实是正交回归机器学习三要素1.模型:确定假设空间2.策略:损失函数3.算法:求解损失函数的最小值,得出参数所以对于线性回归1.模型就是线性模型2.策略一般运用极大似然估计3.算法就是梯度下降法或者牛顿法通过学习完高数
概率论
线性代数之后
keepgoingYi
·
2022-11-23 08:27
机器学习
线性代数
机器学习
算法
蓝桥杯试题--K-进制数
原题链接:K-进制数解题思路:当我们看到这题时,可能可以想到很多办法,对我而言先想到的是我在
概率论
学到的知识。
糖醋web排骨
·
2022-11-23 04:44
算法
蓝桥杯
数据结构
概率论
畅销榜上的深度学习、机器学习书单!
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及
概率论
、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等多门学科,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。
人邮异步社区
·
2022-11-23 03:34
西瓜书1-2章阅读笔记(吃瓜教程Task1)
概览本人根据个人偏好选择一些阅读重点进行笔记当下的机器学习是建立在
概率论
与
数理统计
基础之上,所谓机器学习,其实也不过是一种非常特殊且抽象的,计算机找规律。
无知之人_dream
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2022-11-22 22:39
机器学习
概率论
人工智能
NumPy 重复数据与去重
在
数理统计
分析中,需要提前将重复数据剔除,在NumPy中,可以通过unique函数找到数组中的唯一值并返回已排序的结果。数组内数据去重。
阴天v快乐丶
·
2022-11-22 19:12
numpy
python
开发语言
数据挖掘
数据分析
机器学习-Sklearn-14(朴素贝叶斯)
朴素贝叶斯的算法根源就是基于
概率论
和
数理统计
的贝叶斯理论,因此它是根正苗红的概率模型。接下来,我们就来认识一下这个简单快速的概率算法。
Henrik698
·
2022-11-22 18:47
Sklearn
python
机器学习
sklearn
百度飞桨深度学习框架研究学习记录
学习目标:通过学习达到熟练使用飞桨进行软件开发,主攻目标检测和单(多)目标跟踪方面,可完成对模型的训练与调参学习内容:掌握线性代数统计学
概率论
等理论知识掌握多种深度学习算法,如YOLO、RCNN等掌握多种评估指标
caixukun1father
·
2022-11-22 17:20
深度学习
百度
paddlepaddle
均匀分布 卡方分布_机器学习者应会的12种概率分布
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。
weixin_39932762
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2022-11-22 17:12
均匀分布
卡方分布
概率论g是什么分布
《机器学习实战》笔记——第四章:基于
概率论
的分类方法:朴素贝叶斯
1说明该书主要以原理简介+项目实战为主,本人学习的主要目的是为了结合李航老师的《统计学习方法》以及周志华老师的西瓜书的理论进行学习,从而走上机器学习的“不归路”。因此,该笔记主要详细进行代码解析,从而透析在进行一项机器学习任务时候的思路,同时也积累自己的coding能力。正文由如下几部分组成:1、实例代码(详细注释)2、知识要点(函数说明)3、调试及结果展示2正文(1)基于贝叶斯决策理论的分类方法
圣西罗风之子
·
2022-11-22 15:53
机器学习
概率图
朴素贝叶斯
机器学习
分类器
文本分类
蒙特卡洛方法简单应用(python实现)
实际上,蒙特卡洛方法的理论支撑其实是
概率论
或统计学中的大数定律。基本原理简单描述是先大量模拟,
阿库塔姆
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2022-11-22 15:26
概率论
机器学习
算法
python
计算机专业学生到底该掌握哪些知识以及途经?
其中数学知识包括高等数学和离散数学(计算机行业必学)、线性代数(数字图像处理领域必学)、
概率论
(大数据/人工智能必学);专业理论知识包括数据结构与算法、计算机组成原理、操作系统、计算机网络等;编程语言包括
IT1124
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2022-11-22 14:36
概率论
人工智能
开发语言
图像原点矩、二阶中心矩物理意义推导
矩总体认识 图像的矩是用于描述图像中灰度值分布的一系列值,矩原本是
概率论
中的概念,存在一随机变量XXX,我们记其关于点ccc的n阶矩为E[(X−c)
夜半罟霖
·
2022-11-22 14:00
图像处理
opencv
计算机视觉
图像处理
Vscode中利用TensorFlowjs实现线性回归
对于线性回归的定义: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。
.Thinking.
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2022-11-22 13:01
人工智能
线性回归
vscode
人工智能
tensorflow
41.朴素贝叶斯Naive Bayes公式推导与理解+求解公园凉鞋问题(借助文氏图)
朴素贝叶斯是基于
概率论
统计学的分类算法。贝叶斯理论是指根据一个已发生事件的概率,计算另一个事件的发生概率。
睡觉特早头发特多
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2022-11-22 09:24
lifelong
learning
python
概率论
算法
分类问题学习笔记-朴素贝叶斯
大学上
概率论
的时候老师大都举过这样一个例子:抽奖盒里有三张券,只有一张中大奖,你抽了一张还没刮,小明抽了一张,刮开没中。这时候剩下最后一张中奖的概率是多少?他要跟你换你换吗?
带问号的小朋友
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2022-11-22 07:11
pyhton机器学习
算法
机器学习
python
人工智能
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