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概率论(meansure
二月
一月份完成了
概率论
与数理统计的通读,看了两三遍课本和视频才大概了解,编译原理在年前完成通读教材一遍。减少同时关注事情的数量
goldfish2017
·
2024-01-02 02:58
机器学习的底层技术
机器学习的底层技术主要包括以下几个方面:数学推导能力:机器学习依赖于数学理论和方法,例如线性代数、
概率论
、统计学等。数学推导能力可以帮助人们理解和推导机器学习算法的原理,进而应用于实际问题中。
北辰Charih
·
2024-01-01 13:12
机器学习
人工智能
概率论
基础
1.
概率论
1.1随机事件与概率1.1.1基本概念样本点(samplepoint):称为试验SSS的可能结果为样本点,用ω\omegaω表示。
Abdullah al-Sa
·
2024-01-01 12:41
数学基础
学习
概率论
概率的 50 个具有挑战性的问题 [8/50]:完美的桥牌
我偶然读到了弗雷德里克·莫斯特勒(FrederickMosteller)的《
概率论
中的五十个具有挑战性的问题与解决方案》)一书。我认为创建一个系列来讨论这些可能作为面试问题出现的迷人问题会很有趣。
无水先生
·
2024-01-01 10:23
概率模型
人工智能
人工智能
概率论
全网最全深度学习案例整理汇总
AiLearning:机器学习-MachineLearning-ML、深度学习-DeepLearning-DL、自然语言处理NLMachine-Learning数学基础矩阵微积分机器学习的数学基础CS229线性代数与
概率论
基础机器学习基础快速入门机器学习算法地图机器学习吴恩达
xiaoshun007~
·
2024-01-01 00:07
深度学习
人工智能
极大似然估计定义及例题
二、例题注意:对分布函数求导得概率密度函数三、参考书目茆诗松,周纪芗等.
概率论
与数理统计(第三版).中国统计出版社,2007王松桂等.
概率论
与数理统计(第三版).科学出版社,2011同济大学数学系.
概率论
与数理统计
脑子不好真君
·
2023-12-31 19:13
数学
概率论与数理统计
极大似然估计
概率论
基础复习题
三、计算题四、解答题参考书目[1]陈希孺.
概率论
与数理统计.中
脑子不好真君
·
2023-12-31 19:12
数学
概率论与数理统计
练习题
基础
基于MATLAB的卡方分布,瑞利分布,T与F分布(附完整代码与例题)
一.卡方分布1.1数学理论首先我们来看下伽玛分布的概率密度函数:其中:令,就可以得到一个新的分布,这个分布在
概率论
上被叫做卡方分布。卡方分布也可以写做分布。
唠嗑!
·
2023-12-31 12:48
MATLAB
概率论
matlab
图论
数学建模
工业机器人
以下是一些建议性的学习步骤:1.学习基本数学知识:工业机器人的操作和控制需要一定的数学知识,如线性代数、微积分、
概率论
与数理统计等。
苍海一鱼
·
2023-12-30 11:18
【机器学习前置知识】二项分布
二项分布在
概率论
和统计学里,二项分布表示的是N次独立试验中成功次数的概率分布。
Axlsss
·
2023-12-30 05:09
统计知识
机器学习
概率论
它
赤着脚躺在椅子上时,冰冷的风进来了,我木然地看着它经过,进入我的身体,降低我的温度,可它不屑地跑开了:我只会吹拂在寒冷中找寻温暖的人,我好幸运呐,于是我穿上鞋袜,去上
概率论
课了,它便呲溜一下,从衣缝,钻进了我后颈
叫我文文就行
·
2023-12-29 22:36
概率论
相关题型
文章目录
概率论
的基本概念放杯子问题条件概率与重要公式的结合独立的运用随机变量以及分布离散随机变量的分布函数特点连续随机变量的分布函数在某一点的值为0正态分布标准化随机变量函数的分布多维随机变量以及分布条件概率
JNU freshman
·
2023-12-29 19:55
概率论
学习力之一:观察力(摘录2)
面对24位佳丽,依照统计
概率论
来说,一般人猜对的概率应该是二十四分之一,据统计黄磊的猜对的概率高于二分之一,因此有人戏称黄磊为“黄半仙”。我个人以为,黄磊具备这个“特异功能”。
刘启辉教书匠
·
2023-12-29 09:21
最大似然估计和最大后验概率估计的区别
最大似然估计是
概率论
里的知识。然后就找到了这一篇帖子,前前后后看了两遍,终于明白了。最大似然估计和最大后验概率估计的区别在于:有无先验概率,或者说先验概率是否为1。就举这个帖子中抛硬币的例子来说明。
糖醋排骨盐酥鸡
·
2023-12-28 10:27
Python3机器学习之04基于
概率论
的分类方法朴素贝叶斯
贝叶斯核心选择具有最高概率的决策是贝叶斯决策理论的核心。贝叶斯使用通过已知3个概率来计算位置的概率特征数量与样本关系通常如果有t个特征,每个特征需要N个样本,那么就需要个总样本数。如果特征之间独立,那么样本数从降到Nxt朴素贝叶斯的假设1、特征之间相互独立2、每个特征同等重要代码importnumpyasnpdefloadDataSet():#切分的词条postingList=[['my','do
iCloudEnd
·
2023-12-28 07:12
刘嘉
概率论
22讲《九, 对随机事件长期价值的衡量》
数学期望期望是对长期价值的数字化衡量数学期望简称期望,计算方法很简单,就是对随机事件不同结果的概率加权求平均。用大白话说就是,先把每个结果各自发生的概率和带来的影响相乘,然后吧算出来的数相加。最后的结果就是数学期望了。比如一只股票现在50元,有40%的概率涨到60,有30%的概率保持不变,有30%的概率跌倒35那么他到底值不值得买。(60-50)*40%+(50-50)*30%+(35-50)*3
阿木魔法学院
·
2023-12-27 17:38
概率论
与数理统计 第四章 随机变量的数字特征
课前导读求随机变量的数字特征,需要用到高等数学中积分和级数收敛的定义。第一节数学期望离散型随机变量数学期望(均值)的定义:注意,该级数需要绝对收敛连续型随机变量的数学期望:数学期望的物理含义:质心。常用离散随机变量的数学期望:两点分布;二项分布;泊松分布以上三种分布的期望的直观解释:常用连续型随机变量的数学期望:均匀分布:;指数分布;正态分布直观解释:三、数学期望的性质数学期望的性质定理:严格意义
Jarkata
·
2023-12-27 14:46
《往往没想到:用理工科的思维理解这个世界》的读后感
【我对全书的印象】:几个有感触的点1.以
概率论
开局,指出生活中很多事情其实都是符合概率发生的机率,而不是人们常识认为的,或者是主观思维上的“我认为”。
万能人工喵
·
2023-12-27 13:27
概率论
1:下象棋问题(3.5)
每日小语时刻望着他人的眼色行事,是腾飞不了的。自己怎么想就积极地去做,这是需要胆量的。——广中平佑题目甲、乙二人下象棋,每局甲胜的概率为a,乙胜的概率为b.为简化问题,设没有和局的情况,这意味着a+b=1.设想甲的棋艺高于乙,即a>b.考虑到这一点,他们商定最终胜负的规则如下:到什么时候为止甲连胜了三局而在此之前乙从未连胜二局,则甲胜;反之,若到什么时候为止乙连胜了二局而在此之前甲从未连胜三局,则
西鲶鱼
·
2023-12-27 08:37
概率论
概率论
概率论
中的 50 个具有挑战性的问题 [第 6 部分]:Chuck-a-Luck
我偶然读到了弗雷德里克·莫斯特勒(FrederickMosteller)的《
概率论
中的五十个具有挑战性的问题与解决方案》)一书。我认为创建一个系列来讨论这些可能作为面试问题出现的迷人问题会很有趣。
无水先生
·
2023-12-27 08:06
概率模型
概率论
2018-10-23
我想了三个多星期,在第六个星期的星期四的
概率论
课上开始动笔,揪了两个小时的头发,写下来一句话:我常抱在怀里的猫死了,是去捡一只来,还是等你回来但是还是很苦恼,觉得自己写得不够好但是又有一点小矫情,于是一连问了六个人
一一嘚一
·
2023-12-27 07:16
贝叶斯定理简介及简单演示
###贝叶斯定理简介贝叶斯定理是
概率论
中的一个核心概念,由18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯提出。该定理提供了一种在已知某些其他概率的情况下,计算某一事件概率的方法。
薛定谔的zhu
·
2023-12-27 03:20
算法
室内定位技术
计算机网络中的泊松分布与指数分布
一、
概率论
知识1.1泊松分布一个时间段里某件事发生的概率,用泊松分布来描述。1.2指数分布两个事件的间隔时间为某个值的概率,用指数分布来描述。
茉莉使者
·
2023-12-26 22:19
网络
概率论
4-
概率论
中的有趣问题(2)
概率论
中还有许许多多有趣的例子,因此这篇文章就是上一篇文章的续篇1.利用几何概率求作为古典概率中的一类问题,几何概率其思想是通过计算事件A的面积占整个样本空间的面积的比值,来等价估算事件A发生的概率。
胡仲略
·
2023-12-26 21:47
第四周:机器学习知识点回顾
前言:讲真,复习这块我是比较头大的,之前的线代、高数、
概率论
、西瓜书、樱花书、NG的系列课程、李宏毅李沐等等等等…那可是花了三年学习佳实践下来的,现在一想脑子里就剩下几个名词就觉得废柴一个了,朋友们有没有同感
女王の专属领地
·
2023-12-26 19:09
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
概率论
是许多机器学习算法的基础。贝叶斯算法是一类算法,这是一类以条件概率的计算为核心进行分类的算法,而朴素贝叶斯算法是其中最简单的概率分类器。
南太湖小蚂蚁
·
2023-12-26 15:39
[DeepBayes2018]Day 1, lecture 3. Models with latent variables and EM-algorithm
概率论
的研究对象是分布,分布之间差异性的常见量化方式之一是KL散度定义:在同一个随机变量上的两个分布和,它们的散度定义成:这里是积分形式的定义,实
被遗忘的时刻
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2023-12-26 06:13
python 实现 AIGC 大模型中的
概率论
:充满数学逼格的生日问题公式推导
在前两节中,我们推导了生日问题的求解算法,但在数学上的最终目标就是希望能针对问题推导出一个简洁漂亮的公式,就像爱因斯坦著名的质能方程E=MC^2那样,毕竟数学是以符号逻辑来看待世界本质的语言,所以絮絮叨叨不是数学,一个掷地有声的符号公式才是数学的范儿。这里我们需要一些微积分的内容。首先在前面章节中我们推导出n个人没有两个人拥有相同生日的概率是:在数学上看到多个数相乘时,第一个处理方法就是把乘法变成
tyler_download
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2023-12-26 05:31
python
AIGC
概率论
开发语言
概率中的50个具有挑战性的问题[02/50]:连续获胜
我偶然读到了弗雷德里克·莫斯特勒(FrederickMosteller)的《
概率论
中的五十个具有挑战性的问题与解决方案》(FiftyChallengeProblemsinProbabilitywithSolutions
无水先生
·
2023-12-25 14:29
人工智能综合
数学逻辑概念史
人工智能
概率论
概率中的 50 个具有挑战性的问题 [05/50]:正方形硬币
我偶然读到了弗雷德里克·莫斯特勒(FrederickMosteller)的《
概率论
中的五十个具有挑战性的问题与解决方案》)一书。我认为创建一个系列来讨论这些可能作为面试问题出现的迷人问题会很有趣。
无水先生
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2023-12-25 10:38
人工智能综合
数学逻辑概念史
人工智能
概率论
模糊综合评价法——解决评价指标模糊、难以量化的问题
模糊综合评价法一、概述二、经典集合和模糊集合的基本概念三、隶属函数的三种确定方法一、概述(1)数学中研究的量的划分确定性的量:经典数学(几何、代数)不确定性的量:随机性(
概率论
、随机过程);灰性(灰色系统
Sup星月★然
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2023-12-25 09:14
数学建模
数学建模
线性代数
数据分析
矩阵
算法
考研数学笔记-
概率论
-参数估计与假设检验
参数估计与假设检验编辑于2021/12/2011:42李鹤年知识图整理:当前知识点所涉及的其他知识点:(1)求期望的时候要会看分布**(均匀分布,泊松分布,拉拉杂杂)**(2)求导数要会导数,偏导**(高数部分)**(3)在评选估计的时候涉及到**(大数定理,概率与频率之间的关系)**当前知识点联系到的其他领域:(1)机器学习参数的最优选择使用了无偏估计和最大似然估计主要内容1.点估计(数三)矩估
噜啦啦噜啦啦噜啦噜啦嘞噜啦噜啦
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2023-12-25 01:50
概率论
机器学习
人工智能
概率论
与数理统计 | (14) 假设检验Part One
目录1.假设检验的基本思想2.单个正态总体均值的假设检验(标准差已知,Z检验)3.单个正态总体均值的假设检验(标准差未知,t检验)4.单个正态总体参数的假设检验(成对数据t检验和参数的检验)1.假设检验的基本思想问题提出体重指数BMI是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准.专家指出,健康成年人的BMI取值应在18.55-24.99之间。为了检验其说法是否可靠,随机抽取9位试验者(
CoreJT
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2023-12-25 01:19
概率论与数理统计
概率论与数理统计
假设检验
单正态总体
【AI】数学基础——数理统计(概念&参数估计)
概率论
文章目录3.6数理统计概念与定理3.6.1
概率论
与数理统计区别3.6.2基本定理大数定理马尔科夫不等式切比雪夫不等式中心极限定理3.6.3统计推断的基本问题3.7参数估计3.7.1频率派点估计法矩阵估计法极大似然估计点估计量的评估区间估计
AmosTian
·
2023-12-25 01:17
数学
AI
#
机器学习
人工智能
AI
机器学习
数理统计
参数估计
刘嘉
概率论
22讲《七, 概率是对发生频率的计算》
频率就是某个随机时间在整体事件中出现的比例。一个随机事件出现的次数除以整体事件的次数,得到的值就是这个随机事件发生的频率频率法就认为,在有足够多的数据的情况下,随机事件发生的频率会无限接近它真实的概率。比如,很多人认为飞机是很危险的交通工具,到底有多危险?衡量飞机的危险性,最直接的方法就是计算失事率嘛,我们用过去这么多年飞机失事的次数,除以飞机总的飞行次数,这个飞机失事的频率,就是未来飞机失事的概
阿木魔法学院
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2023-12-24 10:48
复习10|不舒服的一天
这一次依旧只带了
概率论
一科,学了三个
yizhi雯子
·
2023-12-24 02:28
好困
今天早上两点半准备睡的,无论是工程机械还是
概率论
,先这样吧。晚上一直熬的时候头不疼,白天考试的时候头也不疼。但是在考完之后,我好像绷不住弦了。脑子处于一种迷迷糊糊的飘。感觉自己和大地是分开的。
蓝白绿粉
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2023-12-23 21:30
做完这些_成为机器学习方面的专家
简单记个帖子,用来记录学习机器学习的路线图1.数学分析,高等代数,
概率论
这三大件不多说,基础中的基础.2.对于编程工具,b站上500集的python教程---python面向对象编程五部曲(从零到就业)
DARRENANJIAN
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2023-12-23 19:13
FWI思考与总结
机器学习
人工智能
似然函数与最大似然函数
在
概率论
和统计学中,似然函数是固定数据并视参数为变量的函数,而概率函数则是固定参数并视数据为变量的函数。
m0_60388871
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2023-12-23 14:51
python
似然函数的定义:
在
概率论
和统计学中,似然函数是固定数据并视参数为变量的函数,而概率函数则是固定参数并视数据为变量的函数。
m0_60388871
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2023-12-23 14:44
python
PRML第一章读书小结
PRML第一章读书小结 第一章用例子出发,较为简单的引入了
概率论
、模型、决策、损失、信息论的问题,作为机器学习从业者,读PRML除了巩固已有基础,还受到了很多新的启发,下面将我收到的启发总结如下。
飞剑客阿飞
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2023-12-23 03:33
第一章:马尔科夫决策过程(不可能看不懂)
涉及部分理论知识以及公式,但是难度并不大,需要回顾一下简单的
概率论
知识,例如条件概率等。二、马尔可夫决策过程马尔科夫决策过程是强化学习的基本问题之一,其涉及
代码kobe
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2023-12-22 19:28
强化学习原理与实战
算法
深度学习
机器学习
人工智能
贝叶斯公式
1.基本概念贝叶斯公式是
概率论
中的一个重要公式,它描述了两个条件概率之间的关系。
翔云123456
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2023-12-22 18:21
算法
概率论
算法
贝叶斯
机器学习之——认识机器学习
参照百度百科的讲解,“机器学习是一门多领域交叉学科,设计
概率论
、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
ldxxxxll
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2023-12-22 08:43
机器学习
人工智能
人工智能数学基础之高等数学(持续更新)
另有线代篇和
概率论
篇。人工智能数学基础之
概率论
人工智能数学基础之线性代数(持续更新)函数与极限函数,x是函数f的自变量,y是因变量函数极限当无限接近于时,无限接近于常数A。
愤怒的可乐
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2023-12-21 19:47
青铜计划
数学漏洞百出,
概率论
更是一塌糊涂!线性代数不断的遗忘!生疏!1000题未强化训练!英语,阅读理解,你又强化的如何?倒计时30天,你算算还剩多少时间,你还有多少时间?政治,背不过大题!
追寻ZIYOU
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2023-12-21 17:02
Matlab数据统计与分析
1.前言概率分布是
概率论
和统计学中描述随机变量取值规律的概率模型。它是一个函数,将随机变量的每一个可能取值映射到一个非负实数,表示该取值出现的概率。概率分布主要有两种类型:离散概率分布和连续概率分布。
数学怪 蜀黍
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2023-12-21 09:22
matlab
概率论
开发语言
信息论安全与
概率论
目录一.Markov不等式二.选择引理三.Chebyshev不等式四.Chernov上限4.1变量大于4.2变量小于信息论安全中会用到很多
概率论
相关的上界,本文章将梳理几个论文中常用的定理,重点关注如何理解这些定理以及怎么用
唠嗑!
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2023-12-21 02:43
通信安全
概率论
信息论安全
数学期望与方差
【免费培训】心理学量化研究神器——Mplus进阶实操使用(直播:2023.9.23)
心理统计学是一门以
概率论
为基础,对数据资料进行收集、整理、分析,以及根据这些资料所传递的信息做出科学推论的方法论科学。
茗创科技
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2023-12-20 18:14
自然语言处理之概率图模型--预备知识
概述本章将介绍一些
概率论
、图、信息论、马尔可夫等相关基础知识,这些知识点将会贯穿于概率图多个模型的讲解中,在相应模型篇章的开头,也会再次列出这些基础知识。
罗宇翔
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2023-12-19 14:55
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