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概率论统计学
Python数据科学入门:NumPy、Pandas和Matplotlib的实用指南
数据科学是一个跨学科的领域,结合了
统计学
、计算机科学和数学,用来分析和解读复杂的数据。Python作为数据科学的主流编程语言之一,拥有强大的库和工具,使得数据分析、科学计算、数据可视化变得更加简便。
威哥说编程
·
2025-03-25 02:27
开发语言
python
深度学习--概率
1基本
概率论
1.1假设我们掷骰子,想知道1而不是看到另一个数字的概率,如果骰子是公司,那么所有6个结果(1..6),都有相同的可能发生,因此,我们可以说1发生的概率为1/6.然而现实生活中,对于我们从工厂收到的真实骰子
fantasy_arch
·
2025-03-24 13:44
深度学习
人工智能
机器学习实战 第一章 机器学习基础
何谓机器学习 1、简单地说,机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息; 2、机器学习能让我们自数据集中受启发,我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义; 3、机器学习横跨计算机科学、工程技术和
统计学
等多个学科
LuoY、
·
2025-03-23 18:27
Machine
Learning
机器学习
算法
人工智能
重要重要!!fisher矩阵是怎么计算和更新的,以及计算过程中参数的物理含义
fisher矩阵是怎么计算和更新的,以及计算过程中参数的物理含义Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)用于衡量模型参数估计的不确定性,其计算和更新在
统计学
、机器学习和优化中具有重要作用
ZhangJiQun&MXP
·
2025-03-23 14:20
教学
2021
论文
2024大模型以及算力
矩阵
概率论
线性代数
windows
微信
机器学习
深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵(SingularMatrix)3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程
统计学
数值计算四
Ronin-Lotus
·
2025-03-23 08:37
程序代码篇
深度学习篇
深度学习
矩阵
人工智能
线性代数
人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括
概率论
、
统计学
、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。
每天五分钟玩转人工智能
·
2025-03-20 23:23
机器学习深度学习之数学基础
人工智能
深度学习
机器学习
神经网络
自然语言处理
数学
数学中的“矩”
在力学和
统计学
中都有用到“矩”。如果这些点代表“质量”,那么:零阶矩表示所有点的质量;一阶矩表示质心;二阶矩表示转动惯量。
heraldww
·
2025-03-20 19:21
数学
概率论
人工智能
机器学习
本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9?
本福特定律的概述本福特定律(Benford'sLaw)又称首位数字定律,是一种描述自然生成数据中数字分布规律的
统计学
现象。
·
2025-03-20 14:26
go
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)
统计学
中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。
ZhangJiQun&MXP
·
2025-03-20 07:15
教学
2021
论文
2024大模型以及算力
矩阵
机器学习
人工智能
transformer
深度学习
算法
线性代数
统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解
它结合了
统计学
和计算机科学的理论与方法,通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位,还在工业界有广泛应用,如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。
AGI大模型与大数据研究院
·
2025-03-19 09:11
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
如果我想成为一名大数据和算法工程师,我需要学会哪些技能,获取大厂的offer
以下是详细的技能要求和建议:---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**:掌握线性代数、微积分、
概率论
和
统计学
,这些是设计和理解算法的基础。
红豆和绿豆
·
2025-03-18 10:05
杂谈
大数据
算法
【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断
1.
概率论
基本概念回顾1.概率分布定义:概率分布(ProbabilityDistribution)指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。
人类发明了工具
·
2025-03-18 07:35
ML&DL学习分享
机器学习
概率论
人工智能
定积分及其在
概率论
与
统计学
中的应用
定积分及其在
概率论
与
统计学
中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。
AI天才研究院
·
2025-03-17 17:47
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
AI大模型企业级应用开发实战
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
AI人工智能中的
概率论
与
统计学
原理与Python实战:Python实现概率模型
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展,
概率论
与
统计学
在人工智能领域的应用越来越广泛。
概率论
与
统计学
是人工智能中的基础知识之一,它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。
AI天才研究院
·
2025-03-17 17:46
AI实战
AI大模型企业级应用开发实战
大数据
人工智能
语言模型
AI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
新手村:数据预处理-异常值检测方法
统计学
基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。
嘉羽很烦
·
2025-03-17 05:20
机器学习
机器学习
计算机视觉入门
1.基础知识储备数学基础:线性代数、
概率论
和数理统计、微积分、优化理论。编程语言:掌握至少一门编程语言,Python是目前在计算机视觉领域最流行的语言,其次是C++。2.计算机视觉基础数字
109702008
·
2025-03-16 18:58
人工智能
#
深度学习
计算机视觉
人工智能
23章9节:分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证
在
统计学
和数据科学的实际工作中,抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本,一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。
DAT|R科学与人工智能
·
2025-03-16 11:01
用R探索医药数据科学
r语言
开发语言
r-4.2.1
机器学习
人工智能
算法
应用
统计学
学什么科目_
统计学
考研科目分别有哪些?你都知道吗
在现实社会社会中
统计学
的应用范围是比较广泛的,想要报考
统计学
的朋友也是不再少数的,那么问题就来了关于
统计学
应该要学习哪一些科目呢,下面就来详细的看一下关于
统计学
方向具体的
统计学
考研科目分别有那些。
心言星愿
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2025-03-14 23:24
应用统计学学什么科目
2025 年最值得收听的 AI 播客推荐!助你轻松掌握人工智能前沿动态!
学习AI相关技能通常涉及数学、
统计学
和机器学习,但除此之外,你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而,学习并不意味着时刻都要埋头苦读!
真智AI
·
2025-03-14 19:15
人工智能
开发语言
机器学习
智商测试原理全解析:从心理学到
统计学
,一文读懂(包含数据接口
智力测验(IntelligenceTest)是有关人的普通心智功能的各种测验的总称,又称普通能力测验。编制这类测验的目的是为了综合评定人的智力水平。早期编制的智力测验多采取个人测验的形式,这是单独评估心智功能的最好方法。国际上常用的个人智力测验主要有两种:斯坦福-比奈智力量表和韦克斯勒智力量表。现在常用测验包括:比奈-西蒙智力量表、韦克斯勒智力量表、斯坦福一比奈智力量表、瑞文标准智力测验、军队甲种
2401_84193787
·
2025-03-14 17:25
职场发展
职场和发展
求职招聘
单一职责原则
深入理解信息检索之BM25算法
它通过一种
概率论
的方法来衡量文档与用户查询之间的相关性。2.BM25的核心原理BM25算法的核心在于两个主要的概念:逆文档频率(IDF)和词频(TF)调整。逆文档频率(IDF):IDF用
Lunar*
·
2025-03-14 15:10
算法与优化
自然语言处理
人工智能
23章11节:自助抽样及其在R语言中的实现与验证
在
统计学
中,数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。
DAT|R科学与人工智能
·
2025-03-13 18:12
用R探索医药数据科学
r语言
开发语言
r-4.2.1
microsoft
信息可视化
ANOVA:在Python中构建和理解ANOVA(方差分析)
ANOVA(方差分析)是一种统计技术,用于确定三个或更多独立(不相关)组的平均值之间是否存在任何
统计学
显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设,在比较多个组时特别有用。
python收藏家
·
2025-03-12 18:21
python
数据科学
python
【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用
深入详解贝叶斯理论:掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论(BayesianTheory)是
概率论
和
统计学
中的一个重要分支,它以托马斯·贝叶斯(ThomasBayes)命名,主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念
猿享天开
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2025-03-12 17:14
人工智能数学基础专讲
分类
数据挖掘
人工智能
贝叶斯
数学
R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据(设置参数byrow为TRUE)
R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统,是由奥克兰大学
统计学
系的RossIhak
sdgfbhgfj
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2025-03-12 15:58
R语言初见
机器学习
数据挖掘
人工智能
数据分析
r语言
概率论
与数理统计
概率论
部分1.随机事件与概率样本空间与随机事件:样本空间是随机试验所有可能结果的集合,通常用Ω表示。随机事件是样本空间的子集,表示随机试验的某些可能结果的集合。
ZhuBin365
·
2025-03-12 04:34
人工智能
概率论
自动化
人工智能
机器学习
深度学习
机器学习数学基础:29.t检验
一、t检验的定义与核心思想(一)定义t检验(Student’st-test)是一种在
统计学
领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。
@心都
·
2025-03-11 00:23
机器学习
人工智能
深度学习和机器学习的差异
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在
统计学
和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。
The god of big data
·
2025-03-10 16:28
教程
深度学习
机器学习
人工智能
支持向量机 SVM 简要介绍
那些我从来没有理解过的概念(1)下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源:《
统计学
习方法》,维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn
_夜空的繁星_
·
2025-03-10 06:16
机器学习
svm
支持向量机
拉格朗日对偶
机器学习
PyTorch 学习路线
数学基础:了解线性代数、微积分、
概率论
(深度学习的基础)。机器学习基础:理解神经网络、损失函数、优化器(如梯度下降)等概念。学习资源Python入门:Python官方教程机器学习基础
gorgor在码农
·
2025-03-09 22:07
#
python入门基础
python
pytorch
【练习】PAT 乙 1061 判断题
题目判断题的评判很简单,本题就要求你写个简单的程序帮助老师判题并
统计学
生们判断题的得分。输入格式:输入在第一行给出两个不超过100的正整数N和M,分别是学生人数和判断题数量。
柠石榴
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2025-03-09 17:24
PAT
题解
输入输出
算法
c++
总体方差和样本方差
为避免出现离均差总和为零,离均差平方和受样本含量的影响,
统计学
采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。
然后就去远行吧
·
2025-03-09 02:29
疑难杂症
利用R语言irr包计算ICC值(组内相关系数)
ICC值是一个较为陌生的概念,在
统计学
中应用较多,引用百度百科的介绍:组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability
mlhylzqwxli
·
2025-03-08 01:04
r语言
第0节 机器学习与深度学习介绍
数学上的可解释性但准确率不是百分百,灵活度不高)深度学习:机器学习的一个子集:利用多层神经网络从大量数据中进行学习(设计一个很深的网络架构让机器自己学)(深度学习就是找一个函数f)机器学习算法简介(狭义)一般是基于数学,或者
统计学
的方法
汉堡go
·
2025-03-08 01:34
李哥深度学习专栏
人工智能
机器学习
神经网络
016.3月夏令营:数理类
016.3月夏令营:数理类:中国人民大学
统计学
院:http://www.eeban.com/forum.php?
力学AI有限元
·
2025-03-07 23:43
保研
多独立样本秩检验:Kruskal-Wallis检验
多独立样本秩检验:Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在
统计学
中,当数据不满足正态分布或方差齐性假设时,传统的参数检验(如方差分析ANOVA)可能失效。
木子算法
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2025-03-07 11:12
非参数统计
非参数检验
概率论
统计
r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记?
作者:一只想飞的喵审稿:童蒙编辑:angelica箱线图是
统计学
中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值,且添加显著性标记。
蒲牢森
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2025-03-07 01:45
r语言手动算两个C指数p值
R语言广义加型模型(GAM)的运用例子及实现教程
拟合广义加型模型步骤4:查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5:预测和可视化结论广义加型模型(GeneralizedAdditiveModel,简称GAM)是一种灵活的非线性建模方法,在
统计学
和机器学习领域被广泛应用
Mrrunsen
·
2025-03-04 17:52
R语言大学作业
r语言
开发语言
python 统计库_《
统计学
习方法》 Python 库
新建GitHub仓库仓库名为slmethod,
统计学
习方法(StatisticalLearningMethod)的简写Public公开仓库勾选InitializethisrepositorywithaREADME.gitignore
weixin_39756540
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2025-03-04 06:03
python
统计库
数据挖掘与数据分析
数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据,得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等
统计学
方法
dundunmm
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2025-03-04 03:11
数据挖掘
数据挖掘
数据分析
人工智能
An Introduction to Statistical Learning with Applicatio
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1定义
统计学
习(statisticallearning)是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。
AI天才研究院
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2025-03-04 02:30
Python实战
DeepSeek
R1
&
大数据AI人工智能大模型
大数据
人工智能
语言模型
Java
Python
架构设计
规控算法工程师的技术图谱和学习路径
概率论
与
统计学
:贝叶斯理论、马尔可
执于代码
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2025-03-03 23:09
开发者职业加速服务
算法
学习
图像算法工程师的技术图谱和学习路径
1.基础数学与编程数学基础:线性代数:矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解(SVD)等
概率论
与统计:概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计(MLE)、假设检验等微积分:导数、梯度、最优化方法(梯度下降、
执于代码
·
2025-03-03 23:09
开发者职业加速服务
算法
学习
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径
推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述,可以总结如下:一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面:数学基础:微积分、线性代数、
概率论
与
统计学
是推荐算法的基础,用于理解模型的数学原理和优化算法
执于代码
·
2025-03-03 22:00
开发者职业加速服务
推荐算法
学习
算法
聚类分析tensorflow实例_新手必看的机器学习算法集锦(聚类篇)
1.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,它涉及到
概率论
、
统计学
、计算机科学以及软件工程等多门学科。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。
道酝欣赏
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2025-03-03 18:55
数据挖掘与数据分析的区别是什么
从分析的目的来看,数据分析一般是对历史数据进行
统计学
上的一些分析,数据挖掘更侧重于机器对未来的预测,一般应用于分类、聚类、推荐、关联规则等。
中琛源科技
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2025-03-03 17:24
线性秩检验
线性秩检验一、引言在
统计学
的广袤领域中,参数检验通常基于数据服从特定分布(如正态分布)的假设。然而,在实际场景里,数据往往并不满足这些严格假设,此时非参数检验方法便展现出独特优势。
木子算法
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2025-03-02 11:20
非参数统计
数学建模
概率论
【量化金融自学笔记】--开篇.基本术语及学习路径建议
它将数学、
统计学
、计算机科学与金融学深度融合,为我们提供了一种全新的视角去理解和探索金融市场的奥秘。作为一名对量化金融充满热情的自学者,我深知在这个领域中,每一步都充满了挑战与机遇。
花花 Show Python
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2025-03-01 21:31
量化金融自学笔记
金融
笔记
学习
【机器学习】平均绝对误差(MAE:Mean Absolute Error)
它在机器学习、
统计学
等领域中广泛应用,用于评估模型的预测精度。与均方误差(MSE)或均方误差根(RMSE)不同,MAE使用误差的绝对值,因此它在处理异常值时更加稳定。
IT古董
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2025-03-01 08:58
机器学习
人工智能
机器学习
人工智能
python
概率论
——5 事件的独立性
文章目录事件独立性描述性定义数学定义相关定理多事件独立性事件独立性描述性定义设A,BA,BA,B为两个事件,如果其中任何一个事件发生的概率不受另一个事件发生与否的影响,则称事件AAA与BBB相互独立。数学定义数学定义其实可以由条件概率推导得到,当事件AAA与BBB独立时,BBB在AAA的条件下发生的概率应该等于P(B)P(B)P(B),反之亦然,则可以得到下面的等式:P(B∣A)=P(AB)P(A
黑曼巴、。;
·
2025-03-01 02:15
概率论
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