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概率论&数理统计
python数学基础之
概率论
与
数理统计
文章目录1.
概率论
基础1.1概率公式1.2贝叶斯公式1.3分布2.统计量2.1期望2.2方差2.2协方差2.2相关系数3.大数定理4.中心极限定理5.最大似然估计5.1过拟合1.
概率论
基础1.1概率公式
小白逆袭记
·
2022-06-27 10:00
概率论
机器学习
python
数理统计
(python)
一般认为,统计学是收集、分析、表述和解释数据的科学,统计学是一门处理数据的方法和技术的学科。1.总体和样本研究对象的全体称为总体,构成总体的每个成员称为个体,总体就是一个概率分布,总体的数量指标就是服从该概率分布的一个随机变量。一般来说,总体分为:有限总体和无限总体,大多数我们说的总体是无限总体。为了了解总体的分布,我们从总体中随机地抽取n个个体,记其指标值为x1,x2,⋯,xn,则x1,x2,⋯
yesterday_day
·
2022-06-27 10:00
大数据
python
数理统计
http://blog.sina.com.cn/s/blog_bc2455080101ajvl.html
Tony_Wong
·
2022-06-27 09:30
Python
matlab
概率论
与
数理统计
分析,MATLAB在
概率论
与
数理统计
课程中的案例设计
卷第1期西南林业大学学报(社会科学)Vol.2No.12018年2月JOURNALOFSOUTHWESTFORESTRYUNIVERSITY(SocialSciences)Feb.2018MATLAB在
概率论
与
数理统计
课程中的案例设计杨冠
weixin_39654058
·
2022-06-25 07:23
一个老开源人的自述-如何干好开源这件事
同时,早期
概率论
和人口统计学研究开始出现。这些可以说是有记录以来,最早的对数据可视化的探索。时间来到2022年
·
2022-06-20 14:02
机器学习相关笔记__数学知识扩展(内容杂且多,部分总结较浅)
数学知识扩展期望和方差期望在
概率论
和统计学中,数学期望(mean)(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
junwzm
·
2022-06-14 10:00
机器学习
协方差
人工智能
算法
矩阵
2022-06-12 职业选择中的风险管理(四)
风险与波动性(Volatility)在现代投资风险分析中,风险通常被定义为风险因素变化的波动性,描述变量波动的
数理统计
方法是变量的期望值和方差(或标准差),其中,期望值表示变量波动变化的集中趋势和平均水平
专业的亚瑟
·
2022-06-13 09:27
机器学习中常用的数学及概率统计中的一些概念
文章目录一、高等数学1.偏导2.梯度二、线性代数三.
概率论
1.联合概率2.条件概率四.
数理统计
五.统计学习方法六、数值分析该博客主要整理一下在机器学习中会用到的数学相关的知识概念。
foda-dingzhibing
·
2022-06-12 07:02
数学基础知识
机器学习
概率论
人工智能
均值与期望:傻傻分不清?
作者:一人文章大纲众多原因造成平均值与期望的混淆学习与应用过程当中对于二者“不加区分”二者联系十分紧密语言文化的影响区分平均值和期望明确平均值的研究范畴-
数理统计
明确期望的研究范畴-
概率论
大数定理的应用与局限学习建议前些日子偶然间听到一位新同事问一位做算法的同事
shiter
·
2022-06-10 10:58
机器学习
老王和他的IT界朋友们
算法
机器学习
期望
均值
判断&数学&生活
作者:黄永刚初次接触《
概率论
与
数理统计
》这门课的时候,脑袋中只有三个词:黑球、白球、袋子,所有的课程内容就是先取,后取,接触一月之后成功的被放趴下了,因此对于这门课程是没有什么好感的,考试也在“互助互爱
shiter
·
2022-06-10 10:58
生活感悟
老王和他的IT界朋友们
python机器学习Logistic回归原理推导
目录前言Logistic回归原理与推导sigmoid函数目标函数梯度上升法Logistic回归实践数据情况训练算法算法优缺点前言Logistic回归涉及到高等数学,线性代数,
概率论
,优化问题。
·
2022-06-09 12:45
机器学习——朴素贝叶斯算法
概率论
相关知识点条件概率:A,B为两个事件,且P(A)>0P(A)\gt0P(A)>0,称P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}P(B∣A)=P(A)P(AB
颜妮儿
·
2022-06-09 07:08
Java
Maching
Learning
机器学习
算法
概率论
数理统计
与机器学习
在此背景下,数据挖掘的各种方法成为人们研究的对象,而
数理统计
作为数据分析的理论基础,更是受到了广泛的重视。本文从
数理统计
斑马!
·
2022-06-07 08:37
#
数据挖掘
机器学习
数据挖掘
算法
数据分析
一种贝叶斯方法 课程分享7 2022-05-06
一种贝叶斯方法课程分享7若干年前,学校要每位教师选择一个科研方向,我选了
数理统计
。经过努力,很认真地写了几篇论文,其中两篇先后投给了同一家数学期刊。
彭求实
·
2022-06-04 10:50
机器学习系列(16)_朴素贝叶斯算法
注:机器学习之分类期末会有一道贝叶斯的计算的题目文章目录一、朴素贝叶斯1、
概率论
贝叶斯2、朴素贝叶斯GaussianNB实例3、约会实例二、朴素贝叶斯实现步骤三、朴素贝叶斯对IRIS进行分类一、朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督算法
温欣'
·
2022-06-02 07:24
【机器学习】
机器学习
算法
概率论
[解疑][TI]TI毫米波雷达系列(五):恒虚警算法(CFAR)原理
假设检验是进行统计判决的重要工具,信号检测相当于
数理统计
中的假设检验。假设就是检验对
陌生人的天堂
·
2022-06-01 18:38
TI
解疑
Matlab
算法
matlab
线性代数
概率论
经验分享
MATLAB及Simulink----基本知识简介
自20世纪90年代,美国和欧洲的各个大学将MATLAB正式列入研究生和本科生的教材计划,MATLAB软件已经成为数值计算、
数理统计
、数字信号处理、自动控制、时间序列分析、动态系统
小宇2022
·
2022-05-29 08:55
数据可视化
MATLAB可视化
可视化
矩阵
线性代数
图论
matlab
几何学
深度学习笔记:主成分分析(PCA)(1)——标准化、协方差、相关系数和协方差矩阵
1.
概率论
中的标准化、协方差、相关系数和协方差矩阵概念1.1随机变量的部分数字特征 假设有二维随机向量(X,Y)数字特征意义描述E(X)数学期望反映X的平均值D(X)方差反映X
aaronwu2
·
2022-05-25 07:16
深度学习
深度学习
主成分分析
概率论与数理统计
2022-05-25 - 草稿
课本,特征值二次型,随机变量,
概率论
,多元随机变量,曲面积分,级数,多元导数。408数据,链表,存储,进程,ipv4,单词,这些最基本的概念的理解。录个小视频对于最基本概念的理解。以及部分真题。
刷刷三十三
·
2022-05-25 06:33
《好好学习》领读Day18:复利效应
今天我们一起共读《好好学习》第四章第一节:复利效应前面的章节都是从整体视角和底层的原理上分析临界知识,这一章将介绍一些核心的临界知识及其应用,包括复利效应、
概率论
、黄金思维圈、进化论、系统思考、二八法则
晨星如希
·
2022-05-22 23:58
随机变量的数字特征——《
概率论
及其
数理统计
》第四章学习笔记
随机变量的数字特征——《
概率论
及其
数理统计
》第四章学习笔记文章目录随机变量的数字特征——《
概率论
及其
数理统计
》第四章学习笔记前言MindMap数学期望定义离散型连续型函数期望的两个定理性质方差定义离散型连续型
物联黄同学
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2022-05-22 07:17
概率论
概率论
学习
(二)总体上慨要理解统计__第二部分:经典统计
经典统计包括
概率论
和
数理统计
两个部分。
tiger007lw
·
2022-05-21 16:57
数学建模之方差分析
ANOVA)应用场景单因素方差分析Matlab实现——anova1多重比较双因素方差分析Matlab实现——anova2多因素方差分析参考文献方差分析(AnalysisofVariance,ANOVA)——用
数理统计
分析试验结果
furuya___
·
2022-05-20 07:08
数学建模
数学建模
统计分析
【
概率论
与
数理统计
& 宋浩】P2事件之间的关系
事件之间的关系引入概念:无限可列个事件间的关系包含⊂相等=并集∪交集∩事件的差互不相容事件对立事件对立与互不相容的区别完备事件组引入概念:无限可列个按某种规律排成一个序列例1:自然数:0,1,2,3,…例2:整数:0,1,-1,2,-2,3,-3,…例3:有理数:p/q,0,1/1,-1/1,1/2,-1/2,…有关小数转换分数方法可看博客:https://blog.csdn.net/weixin
XU Hongduo
·
2022-05-19 07:54
概率论与数理统计
概率论
【
概率论
与
数理统计
& 宋浩】P1事件的基本概念
P1基础概念试验事件基本事件&复合事件必然事件&不可能事件样本空间&样本点事件的表示试验试验观察、测量、实验统称试验随机试验可重复性:在相同条件下可重复不唯一性:结果不唯一无法预测:结果无法预测事件事件做试验时每一种的结果都是一个事件随机事件事件可能发生也可能不发生基本事件&复合事件基本事件概念:相对于实验目的来说,事件不能再分(不必再分)。复合事件概念:由基本事件复合而成,比如:扔色子2-5点,
XU Hongduo
·
2022-05-19 07:54
概率论与数理统计
概率论
深度强化学习极简入门(二)——使用马尔可夫决策过程(MDP)描述强化学习
(参考文献见本系列第一篇博客)希望读者能有以下方面的基础知识:
概率论
随机过程目录中英文术语对
如莫
·
2022-05-17 16:49
深度强化学习极简入门
强化学习
马尔可夫决策过程
状态空间
动作空间
奖励函数
机器学习实战教程(三):基于
概率论
的分类方法——朴素贝叶斯
文章目录一、朴素贝叶斯理论1、贝叶斯决策理论2、条件概率3、全概率公式4、贝叶斯推断5、朴素贝叶斯推断二、示例:言论过滤器三、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑四、示例:朴素贝叶斯之过滤垃圾邮件1、收集数据2、准备数据五、总结一、朴素贝叶斯理论朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类
华璃
·
2022-05-17 07:07
机器学习
机器学习
分类
朴素贝叶斯算法
李宏毅机器学习笔记——机器学习相关技术介绍
机器学习中包括基于
数理统计
的传统机器学习和基于人体仿生学的深度学习机器学习相关的技术监督学习数据与标签已知,通过让模型来学习数据与标签之间的映射,对其他输入的数据来完成预测。
小陈phd
·
2022-05-17 07:00
深度学习
机器学习
人工智能
机器学习and深度学习-->入坑书单资料整理下载
机器视觉等词汇,也浏览过一些介绍性质的文章,对这些概念有了大概的认知;或许你也会有深入研究的冲动,欢迎入坑,整理一下入坑的准备工作~_~机器学习部分:先列个书单:《机器学习–周志华》可以边看边补数学基础知识:
概率论
luoshuaige17
·
2022-05-13 07:39
机器学习and深度学
深度学习
机器学习
学习路线和方向杂想
初步路线一.基础知识1.高等数学,线性代数,
概率论
,凸优化(高数线代概率已在考研阶段打下一定
黄昏星_3704
·
2022-05-09 22:36
机器学习入门资源不完全汇总
基本概念机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及
概率论
、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。
jq597
·
2022-05-09 07:07
ML
机器学习
基于 Java 机器学习自学笔记 (第59天:数值型数据的Naive Bayes算法)
目录一、基础的
概率论
回顾二、数值型NaiveBayes算法三、代码实现1.准备2.计算\(\mu_{ij}\)与\(\sigma_{ij}\)3.计算\(d(\mathbf{x})\)4.外部执行框架四
LTA_ALBlack
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2022-05-09 07:30
Java机器学习笔记
机器学习
算法
概率论
java
朴素贝叶斯
机器学习资源
机器学习入门资源不完全汇总基本概念机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及
概率论
、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科
cl_chenlei
·
2022-05-09 07:17
机器学习
机器学习
基于 Java 机器学习自学笔记 (第58天:符号型数据的Naive Bayes算法)
目录一、算法概念·
概率论
回顾-条件概率与贝叶斯公式·基本NaiveBayes推导·基于程序设计的算法调整·Laplacian平滑二、代码的变量确定三、代码实现1.构造函数2.计算\(P^{L}(D_i)
LTA_ALBlack
·
2022-05-09 07:40
Java机器学习笔记
概率论
机器学习
java
Naive
Bayes
朴素贝叶斯算法
机器学习必看书籍推荐
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。
reggieding
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2022-05-08 07:28
书籍
神经网络
机器学习
深度学习
tensorflow
pytorch
(改进GM(1,1)模型)灰色残差马尔科夫预测模型的matlab实现
马尔可夫链分析法是一种以
概率论
和随机过程理论为基础、运用随机数学模型分析客观对象发展变化过程中数量关系的一种统计分析方法。其特点是无后效性,即系统当前所处的状态
是好人的墨叔
·
2022-05-04 10:32
matlab
灰色残差马尔科夫模型
matlab
第一次学习计划(含用pytorch跑通mnist例子)
机器学习:机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖
概率论
知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。
兮教授~。
·
2022-05-04 07:41
研究生入学前期导师培训
学习
pytorch
人工智能
计算机视觉中的注意力机制--attention mechanism
zhuanlan.zhihu.com/p/56501461张戎引言在机器翻译(MachineTranslation)或者自然语言处理(NaturalLanguageProcessing)领域,以前都是使用
数理统计
的方法来进行分析和处理
salary_up_27k
·
2022-05-03 07:48
网络架构
机器学习之朴素贝叶斯(含代码)
文章目录1、
概率论
知识补充1.1先验概率和后验概率1.2贝叶斯定理2、朴素贝叶斯2.1算法流程2.2拉普拉斯平滑2.3算法示例3、算法实现(python)3.1代码设计3.2算法验证4、参考资料1、
概率论
知识补充
洛阳山
·
2022-05-02 07:25
机器学习
机器学习
朴素贝叶斯
从模型复杂度角度来理解过拟合现象
一、什么是模型复杂度机器学习是通过学习训练集的数据从而得到具体的模型,最终达到预测未知数据的能力;这就涉及到模型对训练数据的拟合能力了;从
数理统计
的角度来看,不同的训练数据集会有不同的概率分布规律;只有我们的模型的具有表达训练集的数据分布规律的能力才能训练得到一个好的模型
无风听海
·
2022-05-02 07:40
深度学习
模型复杂度
多项式逼近
泰勒中值定理
过拟合
python数据集划分_机器学习和数据集介绍、数据集划分、特征抽取、归一化
机器学习介绍和数据集介绍机器学习:机器学习是一门多学科交叉专业,涵盖
概率论
知识,统计学知识,近似理论知识和复杂算法知识,使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式,并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率
weixin_39834328
·
2022-04-30 07:54
python数据集划分
计算机视觉——机器学习
一、
概率论
几乎所有的计算机视觉模型可以在概率范围内解释,其形式上较为复杂,但可以阐明复杂模型之间的关系。1.1
概率论
基础 随机变量xxx表示一个不确定的值,其可以是离散的或者连续的。
楠兮兮
·
2022-04-29 07:12
机器学习
机器学习
计算机视觉
【计算机视觉】回归模型
看的过程还是很吃力,感觉自己在学机器学习与
概率论
,在公式中挣扎。本章讲的是机器学习两大问题之一的回归模型,讨论的主要是判别方法,在这些方法中全局状态的分布P(w|x)被直接建模。
Swocky
·
2022-04-29 07:40
计算机视觉
机器学习
计算机视觉
概率论
计算机视觉与机器学习之6σ问题
前言本文章基于MATLAB的数字图像处理,结合
概率论
中的正态分布,可应用于工程实践中工件的筛选,拓展功能有基础的机器学习知识。因为没有工程现场及零件,所以本例的零件用冰糖来替代(哭笑)。
TianYaKe-天涯客
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2022-04-29 07:33
MATLAB
图像处理
深度学习入门学习路线及好课推荐
首先,要入门深度学习,数学基础是必不可少的,比如高等数学、线性代数、
概率论
等,其中最重要的就是线性代数了。因为深度学习里面的数据不再是一个个的数字,基本上都是矩阵之间的运算。
zeeq_
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2022-04-28 07:33
Deep
Learning
网络
人工智能
机器学习
深度学习
视觉SLAM十四讲笔记五(第六讲)
我想在介绍非线性优化的内容,有必要补充一下
概率论
的知识,给出如下链接,供读者自行学习:1、第一篇最大似然估计(了解)2、第二篇,第一篇看完,再看这篇,巩固
9527风先生
·
2022-04-27 07:41
视觉SLAM
计算机视觉
视觉检测
算法
从模型复杂度角度来理解过拟合现象
一、什么是模型复杂度机器学习是通过学习训练集的数据从而得到具体的模型,最终达到预测未知数据的能力;这就涉及到模型对训练数据的拟合能力了;从
数理统计
的角度来看,不同的训练数据集会有不同的概率分布规律;只有我们的模型的具有表达训练集的数据分布规律的能力才能训练得到一个好的模型
无风听海
·
2022-04-26 08:00
机器学习实战:朴素贝叶斯和Logistic回归
机器学习实战文章目录机器学习实战一、基于
概率论
的分类方法:朴素贝叶斯1、朴素贝叶斯概述2、贝叶斯决策理论&条件概率贝叶斯决策理论条件概率使用条件概率来分类3、朴素贝叶斯原理工作原理开发流程算法特点4、朴素贝叶斯项目案例项目案例
RexT1
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2022-04-22 07:45
机器学习实战
朴素贝叶斯
Logistic回归
机器学习实战
数据科学分布——Beta分布
Beta分布概念参数影响数量比例随机产生数据概率密度函数累积概率密度函数概念贝塔分布(BetaDistribution)是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数,在机器学习和
数理统计
学中有重要应用
啥都鼓捣的小yao
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2022-04-22 07:53
人工智能
Python大数据挖掘与分析
python
数据分析
人工智能
机器学习算法-朴素贝叶斯
贝叶斯在数学方面主要研究
概率论
,他首先将归纳推理法用于
概率论
基础理论,并创立了贝叶斯统计理论,对统计决策函数、统计推断、统计的估算等做出了卓越的贡献。
AI_BigData_WH
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2022-04-22 07:21
机器学习
机器学习
算法
分类算法
朴素贝叶斯
数学
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