概率论&数理统计第4页

实用机器学习：线性回归的实际应用与解读

它通过概率论、假设检验、回归分析等方法，帮助我们理解数据、进行推断和构建模型。以下是一些统计学概念的解释及应用：解释应用概率论概率论研究随机现象的数学理论。

m0_61254808·2024-01-17 19:18

师兄，我要不要投简历

学过概率论的人应该都知道：首先，事件分为可能事件、不可能事件和必然事件。那么简单的投不投简历这件事来说，

江河师兄·2024-01-17 16:13

概率论与数理统计————古典概型、几何概型和条件概率

一、古典概型特点（1）有限性：试验S的样本空间的有限集合（2）等可能性：每个样本点发生的概率是相等的公式：P（A）=A为随机事件的样本点数；S是样本空间二、几何概型计算公式：p（A）=A的长度、面积或体积S的长度、面积或体积三、条件概率条件概率：设A、B为两个事件，且p（B）>0,则在事件B条件下事件A发生的概率为P（A|B）=p（|A）=1-P（B|A）乘法公式：事件的独立性：若事件A、B满足P

辣个骑士·2024-01-17 10:48

简单线性回归算法

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。

ppixiu·2024-01-17 06:10

Java SE入门及基础（16）

2.数组的作用存储一组相同类型的数据，方便进行数理统计（求最大值、最小值、平均值以及总和），也可以进行信息的展示3.数组的定义语法数据类型[]数组名;数组名=new数据类型[数组的长度];数组名=new

卷到起飞的数分·2024-01-16 18:03

知行格-英雄之旅40日

明日三件事：1.完成线代概率论作业2.看书两本3.俯卧撑80+知行格，培养独立之人格，自由之精神。

二重人生·2024-01-16 15:31

威尔·库尔特《趣学贝叶斯统计：橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学》学习笔记（1）：以A/B测试为例学习贝叶斯统计

主要是新学期的概率论的作业要求：Writeasummary(nomorethan¾ofapage)ofyourexperiencewithanapplicationofprobabilitytoareal-lifesituation

feiyu66666·2024-01-16 07:49

快牛策略：证券分析的概率决策和小数定律偏差

大数定律又称大数法则或者大数率，是一个概率论的定律，核心思想是：在一个随机事件中，随着试验次数的增加，事件发生的频率趋于一个稳定值。

小可_33c2·2024-01-16 04:19

考研日记(180)

特别是数学，每天复习三本，上午概率论，中午高数，下午英语高数，晚上线代，再加专业课。专业课够厚，但请耐心，学长学姐都是脚踏实地过去的，所以，请加油！

斑驳_时光·2024-01-15 15:37

随机（一）

概率论最基础的思想就是随机，简单的说就是有些事情是无缘无故发生的。这个思想对我们的世界观具的冲击是颠覆性的。古人没这个概念，认为一切事情的发生都是有原因

XP_cfd1·2024-01-15 11:25

概率论与数理统计————1.随机事件与概率

一、随机事件随机试验：满足三个特点（1）可重复性：可在相同的条件下重复进行（2）可预知性：每次试验的可能不止一个，事先知道试验的所有可能结果（3）不确定性：每次试验不能确定实验结果随机试验记作E样本空间：随机试验E的所有可能的结果构成的集合样本点：样本空间的每个元素是一个样本点随机事件：样本空间的子集为一个随机事件（事件放生：该事件的某个样本点出现）必然事件：必然发生的事件不可能事件：不可能发生的

辣个骑士·2024-01-15 08:45

基金周期性波动与风险

这一场概率论的全民博弈的大局中，有的人始终在外观望，虽然也指点江山，看上去满腹经纶，却从未真正下场，是剧中的局外人；有的人随着大流行趋势，时来时往，像《一年又一年》中的剧中人物一样，高峰谷底，满目疮痍；

蓓特琳·2024-01-14 22:28

数学建模.灰色关联分析

其实也可以使用回归分析，方差分析等数理统计，但是他们缺点就是数据小的话误差很大，而灰色关联分析就可以很好解决数据小的问题。2.基本思想：灰色关联分析是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密

丰海洋·2024-01-14 12:39

条件概率：辛普森案中有什么概率陷阱

作为概率论的两大学派之一,贝叶斯法有其独特的优势。比如在处理逆概率问题时,频率法束手无策,贝叶斯法则是一个绝佳选择。✨因此在人工智能、商业分析、医疗检测等领域,贝叶斯法都有广泛的应用。️

石小沫_·2024-01-13 22:31

数据分析师面试必备，数据分析面试题集锦(七)

一、概率论与统计学基础面试题1：伯努利分布已知某实验服从伯努利分布，P(x=1)=0.6，如果进行2次重复独立该实验，至少有一次实验结果为0的概率是多少？（）A.0.6B.0.4C.0.36

大话数据分析·2024-01-13 21:21

互联网公司概率面试题整理

若干面试概率题概率论是计算机科学非常重要的基础学科之一，概率题也是在程序员求职过程中经常遇到的问题。以下总结若干经典的概率题，作为练习。1.在半径为1的圆中随机选取一点。

Bordery·2024-01-13 16:45

深度学习数学知识点

一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:13

机器学习是什么

predictiveanalytics）或统计学习（statisticallearning）实质：1机器学习是从数据中提取知识2它是统计学、人工智能和计算机科学交叉的研究领域3机器学习是一门多领域交叉学科涉及：概率论

融水公子·2024-01-13 08:27

概率论——成甲《好好学习》

“谋事在人，成事在天”，用的是概率论的思想一直以为这是一句有点唯心的说法，但是认真想想，一件事是否成功，确实是由很多因素决定的，也就是我们说的“天时、地利、人和”，这些因素并不是个人力量能够决定的，但是我们可以通过自己的努力

小丫妈妈悠然·2024-01-13 05:13

成长第一季——《通往》：关于选择的方法论

二）使用步骤1.建立笔记认知：概率论是我们必须掌握的基础知识之一。生活中最可怕的就是这个世界不是你想象的那样。每个人做选择的根基就是他的价值观——认为什么更重要，什么最

Ares1981·2024-01-12 15:16

专业130+总400+哈尔滨工业大学803信号与系统和数字逻辑电路考研经验哈工大，电子信息，信息与通信工程，信通

数学一资料选择：①高数：张宇强化班②线性代数：李永乐强化③概率论：王式安强化+张宇强化上面说的都是视频，下面说纸质资料。

一个通信老学姐·2024-01-12 08:00

【机器学习300问】1、什么是机器学习？

百度百科定义：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、算法复杂度理论等多门学科。

小oo呆·2024-01-12 06:51

不动点迭代c语言for循环,概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院.PDF

概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程教学大纲数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程包括以下11门课程：概率论与数理统计、实变函数

Jezzy WANG·2024-01-12 05:52

概率论与数理统计-第7章假设检验

假设检验的基本概念二、假设检验的基本思想假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法，为了检验一个假设H0,是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据抽取到的样本对假设H0作出接受或拒绝的决策，如果样本观察值导致了不合理的现象发生，就应拒绝假设H0,否则应接受假设H0·三、假设检验的两类错误第一类错误当假设H0正确时，小概率事件也有可能发生，此时，我们会拒绝假设H0,因而犯了“弃真”的错误，

Ciian·2024-01-12 05:51

概率论与数理统计系列笔记之第六章——参数估计

概率论与数理统计笔记（第六章——参数估计）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·2024-01-12 05:51

【概率论与数理统计】第二章知识点复习与习题

思维导图笔记一、随机变量定义：设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。类似于函数、映射的概念。既然类似于函数，就有定义域和至于，通过定义知道，定义域为样本空间，值域为实数集。即对随机事件数量化。二、离散型随机变量及其分布律1离散型随机变量定义：全部可能取到的值是有限个或可列无限多个的随机变量。这里有限一定可列，可列不一定有限。而分

小萨摩！·2024-01-12 05:50

张宇1000题概率论与数理统计第九章参数估计与假设检验

目录AAA组6.设x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn是来自总体X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)（μ,σ2\mu,\sigma^2μ,σ2都未知）的简单随机样本的观测值，则σ2\sigma^2σ2的最大似然估计值为（）。(A)1n∑i=1n(xi−μ)2;(A)\cfrac{1}{n}\displaystyl

古月忻·2024-01-12 05:50

概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计

概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布

Espresso Macchiato·2024-01-12 05:18

概率论与数理统计浙大第五版第七章部分习题+R代码

习题七1、μ1=E(X)=μ=1n∑i=1nxi=18(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74.002)=74.002\mu_1=E(X)=\mu\\=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_i\\=\frac{1}{8}(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74

⑨充满智慧与力量⑨·2024-01-12 05:17

概率论与数理统计-第6章参数估计

6.1点估计问题概述一、点估计的概念二、评价估计量的标准无偏性定义1：设^θ(X1,…,Xn)是未知参数θ的估计量，若E(^θ)=θ,则称^θ为θ的无偏估计量定理1：设X1,…,Xn,为取自总体X的样本，总体X的均值为μ，方差为σ2,则(I)样本均值¯X是μ的无偏估计量；(2)样本方差S2是σ2的无偏估计量；&1有效性无偏性是有效性的前提。定义2：例题：*1相合性（一致性）我们不仅希望一个估计量是

Ciian·2024-01-12 05:16

【晨间日记】2021年1月9日

2021年1月9日天气：晴【90天践行目标】（216/300）①每日冥想②坚持运动③写晨间日记【昨日践行】①每日冥想已完成②乒乓球1.5h③晨间日记已完成【今日青蛙】①复习Java与Database②学习概率论

语瞳SAMA·2024-01-11 20:16

十大经典算法（八）

九、马尔可夫MarkovModel(马尔可夫模型)在概率论中，马尔可夫模型是一种用于对随机变化的系统建模的随机模型。

向着光噜噜·2024-01-11 20:57

10年再忆512

2008年5月12日下午14点28分，我还是一名坐在课堂上听概率论的大二学生。还记得教我概率论的老师名叫樊明书，是一个阳光、可爱的年轻老师。我很喜欢听樊老师讲课，所以每次他的课我都坐在第一排。

王多米·2024-01-11 13:21

如何在考试中使用计算器

笑:)在大学的考试中一般都可以使用计算器但是到现在才发现自己并不会使用计算器.www(例如:1.在概率论考试中计算方差或均值的技巧.

利賀田·2024-01-10 22:43

最小描述长度MDL(Minimum Description Length）及信息论介绍

百度百科的解释是：信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、

Avasla·2024-01-10 10:23

最后一次减肥经历全记录（六）

4:50醒了看了十分钟的书早餐一包奶＋水果燕麦粥接着准备看看数据库不小心让自己有点发烧了，就睡了9:30醒了午饭图片发自App12:35听讲评13:32写作业1/概率论第三章

朗欣·2024-01-10 02:12

005【算法篇】随机化快速排序及其时间复杂度

呃，本文有点长……还用到一点点概率论知识在讲随机化之前，先说下目前大家所熟识的快速排序，先上伪代码：PARTITION(A,p,r)x=A[p]i=pforj=p+1torifA[j]A[j]A[i]A

七哥The7·2024-01-09 21:30

概率论与数理统计（期末复习）

第四章数学期望与方差1.期望的性质：E(C)=C;E(X+C)=E(X)+C;E(CX)=CE(X);E(kX+C)=kE(X)+C;E(X+Y)=E(X)+E(Y);E(X-Y)=E(X-Y);;X与Y独立：E(XY)=E(X)E(Y);2.方差的性质：D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2D(C)=0;D(X+C)=D(X);D(CX)=C^2D(X);D(kX+C)=k^2D(X);X与Y

蓝桉802·2024-01-09 12:47

python量化开发【中级进阶】

利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策三、量化交易知识树1、金融学：金融工程、金融衍生品、会计学2、数学：概率论

量化开发工程师·2024-01-09 09:44

机器学习原理到Python代码实现之NaiveBayes【朴素贝叶斯】

学习本章内容建议对概率论中的联合概率以及先验概率、后验概率有初步的学习和掌握。

神仙盼盼·2024-01-09 08:39

AI人工智能学习路线图

学习数学基础知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。学习编程基础知识，包括Python、C++等编程语言。学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。

AI论道·2024-01-09 01:43

挑战100本书‖027《好好学习3》通用的7个底层逻辑

阿尔忒弥斯神庙、摩索拉斯墓陵、亚历山大灯塔、巴比伦空中花园、罗得港巨人雕像复利的本质：做事情A，会导致B，而结果B又会加强A，不断循环♻️应用的案例：穷者越穷、富者越富：高点击率的网页或者文章：拓展人脉2、概率论

丞祯·2024-01-08 18:02

2019-5-28晨间日记

年度目标：2020考研，2019CPA月目标进度概率论复习结束，并做出思维导图。进度：第一章结束CPA财管第一章结束。进度：0日程清单：学习计划：概率论复习第二章，第三章。

木秋阳·2024-01-08 18:06

概率论与数理统计知识点+课后习题

文章目录[学习资源整合](https://www.cnblogs.com/duisheng/p/17872980.html)总复习知识点⭐常用分布的数学期望和方差选择题填空题大题1.概率2.概率3.概率4.P5.概率6.概率密度函数F(X)F(X)F(X)7.分布列求方差V(X)V(X)V(X)8.求分布函数F(X)F(X)F(X)9.求F(X)F(X)F(X)和P(X)P(X)P(X)10.求未

兑生·2024-01-08 16:09

漫步华尔街第十章

人的判断会偏离概率论的预测，比如，相信股市上升是因为自己操作的对，其实有时只是走运；3、羊群效应。跟随大众，产生泡沫；4、损失厌恶。90%人们在“确定损失750美元”与

清醒19·2024-01-08 06:16

d8week17

Week7>>>lec19>>>lec18vedioslideP值概率论1%和5%>>>lec17TVD去asscessmodel（本质距离加权平均）text11.2ANewStatistic:TheDistancebetweenTwoDistributionstext

窝月·2024-01-07 13:23

负载均衡基本流程nacos与eureka比较

随机(Random)随机选取集群中的某个节点来处理该请求，由概率论的知识可知，随着请求量的变大，随机算法会逐渐演变为轮询算法，即集群

日落摸鱼·2024-01-07 05:18

2019-03-30 专业综合错题

专业题型分值：25个选择题25分拿15分8个简答题16分拿10分4个计算题34分拿20分3个案例分析题25分拿15分统计学计算题：数理统计：均值，方差(样品方差是N-1），离散系数，常见的几种分布：正态分布

Berry521·2024-01-07 00:22

数理统计与数据分析阅读笔记-1

读这本书的目的是为了更好地读周志华的西瓜书——这该死的递归现在在我们的生活里到处都是。之前看到过一种观点认为现在的机器学习只不过是换了一套说辞的统计学——“it'sallaboutstatistics”

Canala·2024-01-06 18:48

AI技术体系和领域浅总结

数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础

TisUs·2024-01-06 16:26

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