概率论复习总结

如何有效的学习AI大模型？

以下是一些建议，帮助你更有效地学习AI大模型：基础知识储备：数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分等，这些是理解机器学习算法的数学基础。
Python程序员罗宾·2024-09-14 15:37

日记2021-3-8

今天开课第一天，对于今天的目标完成的还不错早上起床赖了一下，下午去图书馆呆了2个多小时，晚自习看了概率论与统计学，单词：talent天赋，才能，thick厚的，obstacleto对……障碍，introduce
思考z·2024-09-13 04:20

PDF和CDF

在概率论和统计学中，PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数：ProbabilityDensityFunction(PDF)：概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。
薛定谔的猫_大雪·2024-09-12 06:39

Python 数学建模——方差分析

文章目录前言单因素方差分析原理核心代码双因素方差分析数学模型分析依据典型代码前言  方差分析也是概率论中非常重要的内容，有时数学建模需要用到。方差分析是干什么的？
Desire.984·2024-09-12 06:38

数据分析面试【概率论与统计学】总结之-----统计学常见面试题整理

阅读之前看这里：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。目录1.用简洁的话语阐述随机变量的含义2.划分连续型随机变量和离散型随机变量的依据3.常见的分布函数/概率密度函数，以
天阑的芋头·2024-09-12 00:50

感悟文是很容易写的

举例子的话，比如说我可以写我的概率论老师，每节课三小时，两小时都是在讲课堂无关的事情，都是在讲一些她以为的人生道理，却不知道因为她讲得太多，加上她使用互联网的能力不足，她讲得已经完全不能触动到学生的神经
林天歌·2024-09-11 21:50

深度学习算法，该如何深入，举例说明

理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上，可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。
liyy614·2024-09-11 14:12

机械学习—零基础学习日志（概率论总笔记5）

引言——“黑天鹅”要获得95%以上置信度的统计结果，需要被统计的对象出现上千次，但是如果整个样本只有几千字，被统计的对象能出现几次就不错了。这样得到的数据可能和真实的概率相差很远。怎么避免“黑天鹅”？古德-图灵折扣估计法在词语统计中，有点词语虽然是出现0次，但是实际的出现概率并不是永远不可能的零。那需要把一些概率转移给到这些词语。古德的做法实际上就是把出现1次的单词的总量，给了出现0次的，出现2次
学长小陈来帮你·2024-09-11 12:51

Python 数学建模——假设检验

未知两个总体均值的假设检验参考代码非参数假设检验分布拟合检验——卡方检验KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）Wilcoxon检验Wilcoxon符号秩检验Wilcoxon秩和检验前言  假设检验是概率论中相当重要的内容
Desire.984·2024-09-10 22:20

非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记

虽说“一次建模，终身受益”，但毕竟数学建模既要数学理论的支撑（不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计，更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容），还要编程的支撑
南川笔记·2024-09-10 16:27

Java面试复习总结03

Java面试复习总结031、什么是SPI？2、SPI和API有什么区别？3、使用SPI机制的原因？4、SPI机制的优缺点？1、什么是SPI？
ok!ko·2024-09-10 04:15

Python的图形化界面编程

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数，概率论和线性代数的知识
iteye_20668·2024-09-08 22:37

python机器学习算法--贝叶斯算法

原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。
在下小天n·2024-09-03 10:03

【概率论】理解贝叶斯（Bayes）公式：为什么疾病检测呈阳性，得这种病的概率却不高？

先说结论：因为假阳性的人数相比于真阳性太多了。具体是怎么回事呢？咱们慢慢分析。文章目录一、贝叶斯公式二、典例分析三、贝叶斯公式的本质思考（摘自教材）一、贝叶斯公式定理1（贝叶斯公式）设有事件A,BA,BA,B，P(A)>0P(A)>0P(A)>0，P(B)>0P(B)>0P(B)>0，则P(B∣A)=P(B)P(A∣B)P(A)P(B|A)=\frac{P(B)P(A|B)}{P(A)}P(B∣A
seh_sjlj·2024-09-02 20:08

愚者才悲观｜每日复盘D32

这是我的第三十二天复盘❤2019.12.1232/3651.感恩创造的不可思议的今天早起一件事：打卡✔（每天比昨天早起两分钟）早读任务：第一课，课文两段✔马原第一章大题背诵✘古诗词一首✘三只青蛙:阅读一小时✔概率论前三章
_李子昂·2024-08-31 23:29

【晨间日记】 2020年9月23日

2020年9月23日天气：小雨【90天践行目标】（108/120）①5：30早起②22：30早睡③写晨间日记【昨日践行】①5：41起床②22：29入睡③晨间日记已达成【今日青蛙】①完成概率论和离散数学作业
语瞳SAMA·2024-08-31 13:11

2.1概率统计的世界

1.1概率论的基本概念与应用概率是用来描述某个事件发生可能性的数值。例如，丢一枚硬币，正面朝上的概率是50%。这个概率可以用数学公式表示为：在量化交易中，我们常常需要计算各种事件的概率，例如股票价
极客探索者·2024-08-31 10:40

Matlab实现多传感器信息融合（D-S证据推论）

D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广，主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的，贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率，能够很好地表示“不确定”，被广泛用来处理不确定数据。
冬天都会过去·2024-08-29 10:47

概率论中的卷积公式

简介在概率论中，卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

亦菲喊你来学机器学习（14） --贝叶斯算法

以下是对贝叶斯算法的详细解析：一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理，它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为：P(A∣B)=P(B)
方世恩·2024-08-29 01:45

AI大模型副业变现之路，有技术就有收入！

一、需要学习的内容基础知识储备（1）数学知识：线性代数、概率论与数理统计、微积分等，这些是理解AI算法的基础。（2）编程技能：掌握Python编程语言，因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。
AI大模型-王哥·2024-08-28 15:33

小琳 AI 课堂：机器学习

欢迎来到小琳AI课堂机器学习：如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习，这门超酷的多领域交叉学科，居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。
小琳ai·2024-08-25 15:52

网络安全复习总结

目录Ch1网络安全基础1.1网络安全的总的目标1.2防范技术(主流网络安全技术)1.3网络安全技术支撑1.4专业网络安全技术1.5信息安全保障体系组成(PDRR)1.6网络体系结构的深入理解、各层加密的作用1.7帧、IP报文、TCP报文、UDP报文格式TCP首部三次握手半连接队列OSI七层网络模型TCP/IP四层概念模型Ch2常见的网络攻击技术2.1网络攻击2.1.1目的2.1.2来源2.1.3方
yym68686·2024-08-24 11:28

计算机保研/考研面试题——数学篇

笔者在2023年参加了部分985和华五计算机夏令营和预推免面试，遇到了不少数学问题，以下是笔者的一些总结，从高数、线代、概率论三个方面讨论。
安晴晚风·2024-08-24 02:00

中心极限定理

中心极限定理（CentralLimitTheorem，CLT）是概率论中的一个重要定理，它说明了在某些条件下，独立随机变量的和（或平均值）趋向于正态分布的性质。
不倒的不倒翁先森·2024-08-23 23:40

2019-03-20记录及学习计划更正

概率论与数理统计自己感觉有些困难，需要从课本开始认真的复习。关于英语我已经用百词斩背了有400左右的单词了，但是不是很扎实，所以自己要提升自己
逆风飞翔的鸟·2024-08-22 08:32

深度学习如何入门？

•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计
科学的N次方·2024-03-26 16:36

2022-05-14

本文结构速览：一、SQL题二、机器学习&概率论三、开放性问题01SQL题面试真题：现有一张用户签到表（user_sign_d）,标记用户每日是否签到，表结构如下sign_date:日期user_id:用户
败者食尘_40a0·2024-03-25 04:59

深度学习如何入门？

入门深度学习可以分为以下几个步骤：基础知识准备：（1）掌握基础数学知识，特别是线性代数、概率论和统计学、微积分。
nanshaws·2024-03-13 07:29

【个人学习笔记】概率论与数理统计知识梳理【五】

文章目录第五章、大数定律及中心极限定理一、大数定律1.1基本概念1.2弱大数定理二、中心极限定理独立同分布的中心极限定理定理总结第五章、大数定律及中心极限定理写博客比想象中费劲得多，公式得敲好久，所以只得随缘更更了，想写一些机器学习相关的东西，但是强迫症又不允许我把这个扔掉不管，我太难了Orz这一节的内容比较深，即使我是一个喜欢数学的工科生，也没有精力再去深究了，各式各样的大数定律及中心极限定理我
已经是全速前进了·2024-03-10 12:10

机器学习笔记

什么是机器学习：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
rl染离·2024-03-09 15:44

机器学习是什么

机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。
MarkHD·2024-02-26 18:32

【人工智能学习思维脉络导图】

【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学
AK@·2024-02-22 23:44

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。

1.全身黑衣服合理概率要量化计算白敬亭穿全身黑衣服合理的概率，我们可以采用概率论的方法，结合已知信息和
Ashleyxxihf·2024-02-20 09:35

机器学习实战2--蒙特卡洛方法与Q-Q图(2022/10/12)

蒙特卡洛方法与Q-Q图文章目录蒙特卡洛方法与Q-Q图蒙特卡洛方法蒙特卡洛的定义和基本步骤一些常用的概率论相关函数使用蒙特卡洛验证大数定理Q-Q图Q-Q图的定义及用途importnumpyasnpfromnumpy.linalgimportinv
点灯的棉羊·2024-02-20 03:13

CDF和PDF的比较

ChatGPT，科技改变生活CumulativeDistributionFunction(CDF)（累积分布函数）和ProbabilityDensityFunction(PDF)（概率密度函数）是统计学和概率论中两个重要的概念
武小胖儿·2024-02-19 14:31

不一样的一周cp

（今天胃不太舒服所以没写文，所以找了一篇之前写的小段落）高二的时候就开始关注概率论这个公众号，当时迫于年龄没法参加一周cp活动，就通过一些深夜活动结识了来自全国各地的朋友，从他们的口中得知了大千世界的各种故事
芷澜吟·2024-02-19 12:49

概率论自复习思路

概率论复习思路（存在纰漏）文章目录概率论复习思路（存在纰漏）基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间
Miracle Fan·2024-02-15 08:17

概率论与数理统计实验 附源码及实验报告 可打包为exe

Hi,I’m@货又星I’minterestedin…I’mcurrentlylearning…I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…README目录（持续更新中）各种错误处理、爬虫实战及模板、百度智能云人脸识别、计算机视觉深度学习CNN图像识别与分类、PaddlePaddle自然语言处理知识图谱、GitHub、运维…WeChat：1297767084GitH
货又星·2024-02-15 04:13

【深度学习】S2 数学基础 P1 线性代数（上）

目录基本数学对象标量与变量向量矩阵张量降维求和非降维求和累计求和点积与向量积点积矩阵-向量积矩阵-矩阵乘法深度学习的三大数学基础——线性代数、微积分、概率论；自本篇博文以下几遍博文，将对这三大数学基础进行重点提炼
脚踏实地的大梦想家·2024-02-14 08:17

尽人事，听天命

概率论学迷糊了，越学越暴躁，哈哈哈哈啊哈，本来最简单的题也不会了，我可是认真学过来的啊……可能只是我学的时间太长，脑子乱了而已，不是我不会。今天好好睡一觉，明天起床就一定都思路清晰了。
可恶的王阿狗·2024-02-14 07:42

【概率论】作业八

作业八151220129计科吴政亿习题五第2题设随机变量X为终端在使用的数量，则X~B(120,0.05)，EX=120∗0.05=6,DX=120∗0.05∗0.95=5.7近似为正态分布有X−65.7√~N(0,1),则P(X≥10)=1−Φ(10−65.7√)≈0.0465习题五第4题设随机变量Xi为每个数舍入的误差，X为总的舍入的误差，1.Xi~U[−0.5,0.5],E(Xi)=0,D(
蓝鲸瓜皮小正义·2024-02-13 14:21

指数随机变量 泊松过程跳_随机过程学习笔记(1)：指数分布与泊松过程

写这个笔记的目的是自己复习用，阅读需要一定的微积分和概率论基础。本人为初学者，且全部为自学，如果笔记中有错误，欢迎指正。
姐姐妹妹向前冲·2024-02-13 11:43

应用随机过程期中复习总结

应用随机过程期中复习总结byldc前言：该笔记为北京大学数学科学学院应用随机过程课程的复习笔记和内容总结。主要参考课程讲义编写而成。
ldc1513·2024-02-13 11:42

随机过程及应用学习笔记（一）概率论（概要）

概率是随机的基础，在【概率论（概要）】这个部分中仅记录学习随机过程及应用的基本定义和结果。前言首先，概率论研究的基础是概率空间。
苦瓜汤补钙·2024-02-13 05:00

面向数据科学的概率论 三、随机变量

在概率论中，随机变量是在结果空间上定义的数值函数。也就是说，函数的定义域是Ω，它
布客飞龙·2024-02-13 04:26

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:57

什么是正态分布

正态分布，又称为高斯分布，是概率论与统计学中最重要的分布之一。它在自然界、社会科学以及工程领域中都有广泛的应用。正态分布的形状呈钟型曲线，两侧尾部逐渐衰减，呈对称性。
·2024-02-12 21:52

Python概率建模算法和图示

要点Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归
亚图跨际·2024-02-12 09:26
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