概率论自学笔记

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

【Python・统计学】威尔科克森符号秩检验/Wilcoxon signed-rank test（原理及代码）

前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。
TUTO_TUTO·2024-09-14 13:23

【Python・统计学】Kruskal-Wallis检验/H检验（原理及代码）

前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。
TUTO_TUTO·2024-09-14 13:23

【Python・统计学】单因素方差分析（简单原理及代码）

前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。
TUTO_TUTO·2024-09-14 13:52

【统计学】参数检验和非参数检验的区别和基本统计学

前言自学笔记，分享给对统计学原理不太清楚但需要在论文中用到的小伙伴，欢迎大佬们补充或绕道。
TUTO_TUTO·2024-09-14 13:22

零配置初始化流程就一直过不去_ZYNQ UltraScale+ MPSoc FPGA自学笔记-启动加载配置...

前言听说最近秋天的第一杯奶茶挺火的，我得赶紧奋发图强写点东西，好赚点赏钱给妹子买奶茶，各位大佬出手大方点，我怕秋天过去了妹子还没喝上奶茶！言归正传，ZYNQUltraScale+MPSoc的配置过程还是挺复杂的，决定写一篇文章来讲一讲，当然我也是初学，如有错讹请轻轻打左脸。一、配置过程Zynq®UltraScale+™MPSoC同时有PS端和PL端，PS又有两种不同的多核处理器可以运行底层代码或者
weixin_40009026·2024-09-14 08:52

seurat自学笔记1.0 单细胞数据导入

Python读取.h5ad文件importanndataimportpandasaspdadata=anndata.read("/home/R/R_data/Seurat/PBMC10/output/adata.h5ad")#adata.X.todense()#将稀疏矩阵转成普通矩阵#X=pd.DataFrame(adata.X.todense())#cell_name=adata.obs.ind
Sanye2022·2024-09-14 01:36

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

R语言自学笔记-2内置数据集

#b站视频——R语言入门与数据分析#内置数据集#固定格式的数据（矩阵、数据框或一个时间序列等）#统计建模、回归分析等试验需要找合适的数据集#R内置数据集，存储在，通过help(package="datasets")#通过data函数访问这些数据集data()#得到新窗口前面：数据集名字后面：内容#包含R所有用到的数据类型，包括：向量、矩阵、列表、因子、数据框以及时间序列等#直接输入数据集的名字就可
实验室长工·2024-09-12 00:36

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

李沐55_循环神经网络RNN简洁实现——自学笔记

读取《时间机器》数据集!pipinstalld2l!pipinstall--upgraded2l==0.17.5#d2l需要更新importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lbatch_size,num_steps=32,35train_iter,vocab=d2l.load_da
Rrrrrr900·2024-09-11 20:54

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

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

Tensorflow中Keras搭建神经网络六步法及参数详解 -- Tensorflow自学笔记12

一.tf.keras搭建神经网络六步法1.import相关模块如importtensorflowastf。2.指定输入网络的训练集和测试集如指定训练集的输入x_train和标签y_train，测试集的输入x_test和标签y_test。3.逐层搭建网络结构model=tf.keras.models.Sequential()。4.在model.compile()中配置训练方法选择训练时使用的优化器、
青瓷看世界·2024-09-08 21:00

MacBook Air M1 使用 miniconda 安装python3.11.7 和 tensorflow2.16.1详细 - TensorFlow自学笔记1

1m1mac安装xcode命令工具在Terminal终端执行以下代码：xcode-select--install2下载支持m1芯片arm64的miniconda在miniconda官网，找到下图中保护AppleM1的bash安装包，Miniconda—Anacondadocumentation3安装miniconda在Terminal执行下列代码：1）cd"miniconda下载目录"2）bash
青瓷看世界·2024-09-08 21:30

层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6

在Keras中，层（Layer）是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层，用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。英文版可参考TensorFlow官方文档：Module:tf.keras.layers|TensorFlowv2.16.1一.层的分类‌1.基本网络层‌1.1.Dense层用于执行全连接操作；1.2.卷积层Conv1D、Conv2D、Conv3D层，用于执行一维、
青瓷看世界·2024-09-08 09:42

Tensorflow2 如何扩展现有数据集(缩放、随机旋转、水平翻转、平移等)，从而提高模型的准确率 -- Tensorflow自学笔记14

实际生活中的数据集，往往不是标准的数据，而是有倾斜角度、有旋转、有偏移的数据，为了提高数据集的真实性，提高模型预测的准确率，可以用ImageDataGenerator函数来扩展数据集importtensorflowastffromtensorflow.keras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_gen_train=ImageData
青瓷看世界·2024-09-08 09:07

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

入门力扣自学笔记3 C++ （题目编号385）

385.迷你语法分析器题目：给定一个字符串s表示一个整数嵌套列表，实现一个解析它的语法分析器并返回解析的结果NestedInteger。列表中的每个元素只可能是整数或整数嵌套列表示例1：输入：s="324",输出：324解释：你应该返回一个NestedInteger对象，其中只包含整数值324。示例2：输入：s="[123,[456,[789]]]",输出：[123,[456,[789]]]解释：
DK_Sorhic·2024-08-31 08:24

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

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

【2024软考架构师自学笔记】8.软件可靠性基础知识

文章目录8.1软件可靠性基本概念8.1.1软件可靠性定义8.1.2软件可靠性的定量描述8.1.3可靠性目标8.1.4可靠性测试的意义8.1.5广义的可靠性测试与狭义的可靠性测试8.2软件可靠性建模8.2.1影响软件可靠性的因素8.2.2软件可靠性的建模方法8.2.3软件的可靠性模型分类8.3软件可靠性管理8.4软件可靠性设计8.4.1容错设计技术8.4.2检错技术8.4.3降低复杂度设计8.4.4
老杜2024·2024-08-21 22:42

【2024软考架构师自学笔记】9. 软件架构的演化和维护

文章目录9.1软件架构演化和定义的关系9.1.1演化的重要性9.1.2演化和定义的关系9.2面向对象软件架构演化过程9.2.1对象演化9.2.2消息演化9.2.3复合片段演化9.2.4约束演化9.3软件架构演化方式的分类9.3.1软件架构演化时期9.3.2软件架构静态演化9.3.3软件架构动态演化9.4软件架构演化原则9.5软件架构演化评估方法9.6大型网站系统架构演化实例9.7软件架构维护9.1
老杜2024·2024-08-21 22:42

【2024软考架构师自学笔记】2. 信息系统基础知识

文章目录2.1信息系统概述2.1.1信息系统定义2.1.2信息系统的发展2.1.3信息系统的分类2.1.4信息系统的生命周期2.1.5信息系统的建设原则2.1.6信息系统的开发方法2.1.7综合性信息系统2.2业务处理系统TPS2.2.1业务处理系统的概念2.2.2业务处理系统的功能2.2.3业务处理系统的特点2.3管理信息系统MIS2.3.1管理信息系统的概念2.3.2管理信息系统的功能2.3.
老杜2024·2024-08-21 22:12

【2024软考架构师自学笔记】7.系统质量属性与架构评估

文章目录7.1软件系统质量属性7.1.1质量属性概念7.1.2面向架构评估的质量属性*7.1.3质量属性的场景描述7.2系统架构评估7.2.1系统架构评估中的重要概念7.2.2系统架构评估方法7.3ATAM方法架构评估实践7.3.1阶段1——演示(Presentation)7.3.2阶段2——调查和分析7.3.3阶段3——测试7.3.4阶段4——报告ATAM7.1软件系统质量属性7.1.1质量属性
老杜2024·2024-08-21 21:05

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

网络安全（黑客）—2024自学笔记

前言一、什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域，都有攻与防两面性，例如Web安全技术，既有Web渗透，也有Web防御技术（WAF）。作为一个合格的网络安全工程师，应该做到攻守兼备，毕竟知己知彼，才能百战百胜。二、怎样规划网络安全如果你
羊村最强沸羊羊·2024-03-26 07:23

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

2024网络安全-自学笔记

前言一、什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域，都有攻与防两面性，例如Web安全技术，既有Web渗透，也有Web防御技术（WAF）。作为一个合格的网络安全工程师，应该做到攻守兼备，毕竟知己知彼，才能百战百胜。二、怎样规划网络安全如果你
羊村最强沸羊羊·2024-03-20 01:39

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
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