概率论自学笔记第12页

概率论基础 - 6 - 切比雪夫不等式

切比雪夫不等式可以使人们在随机变量X的分布未知的情况下，对事件$|X-\mu|0\varepsilon>0ε>0，而：P(∣X−μ∣≥ε)=P(∣X−μ∣2≥ε2)\mathbbP(|X-\mu|\ge\varepsilon)=\mathbbP(|X-\mu|^2\ge\varepsilon^2)P(∣X−μ∣≥ε)=P(∣X−μ∣2≥ε2)再次套用马尔可夫不等式：P(∣X−μ∣≥ε)=P(∣X−

苍蓝儿·2023-11-16 10:57

切比雪夫不等式与马尔可夫不等式

切比雪夫不等式与马尔可夫不等式切比雪夫不等式与马尔可夫不等式为随机变量与其期望值偏离程度提供了数值上的证明，统计学与概率论上著名的大数定律可以基于这两个不等式得到证明。

dg123var123·2023-11-16 10:51

【机器学习6】概率图模型

从概率论的角度，节点对应于随机变量，边对应于随机变量的依赖或相关关系，其中有向边表示单向的依赖，无向边表示相互依赖关系。

猫头不能躺·2023-11-16 08:36

概率论与数理统计-第二章随机变量及其分布

第二章随机变量及其分布2.1随机变量定义设随机试验的样本空间S，称定义在样本空间S上的实值单值函数X=X(ω)为随机变量将事件A={ω|X(ω)=a}记为{X=a}.（ω为样本点）随机变量就是给样本点一个数字代表分类：离散型（有限个、无限可列个）、非离散型（连续型）2.2离散型随机变量及其概率分布一、离散型随机变量及其概率分布定义1：设离散型随机变量X的所有可能取值为xi(iii=1,2,…)P{

Ciiyan·2023-11-16 00:31

概率论与数理统计-第一章随机事件及其概率

第一章随机事件及其概率1.1随机事件一、随机现象确定性现象：在一定条件下必然出现的现象。随机现象：在一定条件下我们事先无法准确预知其结果的现象。二、随机试验目的：对随机现象的统计规律性进行研究。随机现象的统计规律性：随机现象在大量重复出现时所表现出的量的规律性。试验：对随机现象的观察。随机试验（E）：具有可重复性、可观察性、不确定性的试验。三、样本空间样本点：随机试验的每一种可能的结果样本空间（S

Ciiyan·2023-11-16 00:01

【代码随想录】【LeetCode】自学笔记07 - 栈和队列

总结基础补牢：【https://blog.csdn.net/tham_/article/details/44733101】根据【http://c.biancheng.net/view/3354.html】，在栈讲义里看到了，链表插入头结点真的是在dummyhead和第一个之间插入的；在队列讲义里看到了双指针…栈和队列都是【容器适配器】，可以出一道面试题：栈里面的元素在内存中是连续分布的么？这个问题

咚咚咔的粉思·2023-11-15 22:52

【概率论与数理统计】0-1分布、几何分布、二项分布、泊松分布、超几何分布、均匀分布、指数分布、正态分布

常见随机变量的分布：离散：0-1分布、几何分布、二项分布、泊松分布、超几何分布连续：均匀分布、指数分布、正态分布离散连续

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:36

【概率论与数理统计】二维随机变量：分布函数（联合分布函数、边缘分布函数）、联合概率密度、边缘概率密度、联合分布律、边缘分布律

边缘分布函数（切一刀山峰体）【连续型随机变量】联合概率密度函数（草帽/山峰）【连续型】边缘概率密度函数（切一刀的山峰切面）【离散型】联合分布律、联合分布表、边缘分布律、边缘分布表这部分概念比较多，可看：【概率论与

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:36

第七章参数估计

矩估计法、极大似然估计（似然函数、似然方程、步骤）、点估计的优良性准则（无偏性、有效性、一致性））三、区间估计（定义、置信区间、置信水平、枢轴变量法）四、一个正态总体参数的区间估计（4种情况）说明：为了复习概率论

知乎云烟·2023-11-14 05:18

第八章假设检验

原假设与备择假设、基本思想、接受域与拒绝域、假设检验的分类、两类错误）二、一个正态总体下的参数假设检验（期望、方差的假设检验）三、两个正态总体下的参数假设检验（期望的差异性、方差的差异性的假设检验）说明：为了复习概率论

知乎云烟·2023-11-14 05:18

概率论和数理统计(三)数理统计基本概念

前言“概率论”是给定一个随机变量X的分布F(x),然后求某事件A概率P(x∈A)P(x\inA)P(x∈A)或者随机变量X的数字特征.

懒猫gg·2023-11-14 05:46

【Java基础笔记】第十五章代码块

静态代码块15.2.1格式15.2.2特点15.2.3使用场景15.3构造代码块（了解，用的少）15.3.1格式15.3.2特点15.3.3使用场景【静态代码块案例】斗地主游戏前言该文章为Java基础自学笔记其他内容

Silence丶·2023-11-14 03:37

变分自编码器 / 概率分布的重新理解感觉悟了很多

概率分布的深刻含义概率论当时其实学过，就是参数估计的内容，但后边有些遗忘且在代码实现上没有灵活运用，建模一个概率分布，现在个人看来就是创建一种“某种特定规律的可能性集合”（自己的理解不一定对），然后在这个所有参数定义的

A half moon·2023-11-13 17:43

【C++自学笔记】深度理解二叉搜索树（模拟实现及源代码C++）

一、二叉搜索树1、二叉搜索树的概念二叉搜索树又称二叉排序树，它或者是一颗空树，有以下性质：若它的左子树不为空，则左子树上所有结点的值都小于根结点的值；若它的右子树不为空，则右子树上所有结点的值都大于根结点的值；它的左右子树也分别为二叉搜索树；inta[]={5,3,4,1,7,8,2,6,0,9};2、二叉搜索树操作1、二叉搜索树的查找1、查找步骤若根结点不为空：如果根节点key==查找key返回

_ClivenZ·2023-11-13 15:13

51单片机入门

一、单片机以及开发板介绍写在前面：本文为作者自学笔记，课程为哔哩哔哩江协科技51单片机入门教程，感兴趣可以看看，适合普中A2开发板或者HC6800-ES+V2.0江协科技课程所用开发板。

Java小白，一起学习·2023-11-13 09:50

STM32f1学习笔记——GPIO

通用输入/输出GPIO参考文章：“STM32自学笔记”Stm32可以提供很多GPIO,一般分别在5个端口(PORT)(GPIOA-GPIOE)，每个端口有16个GPIO，最大耐压值为5v。

普髠·2023-11-13 02:55

【C语言】C语言从入门到精通 | 第1章 C语言概述—自学笔记

前言本篇是本人自学C语言过程进行编辑的文章笔记，如果对大家有用，点赞加收藏吧。注：笔记基于《C语言从入门到精通（第3版）》明日科技编著，清华大学出版社出版的。目录一、C语言发展史（一）程序语言简述1、机器语言2、汇编语言3、高级语言（二）C语言的历史二、C语言的特点（一）高效性（二）灵活性（三）功能丰富（四）表达力强（五）移植性好三、一个简单的C程序（一）#include指令（二）空行（三）mai

小泽的熊先森·2023-11-12 20:53

跟李沐老师动手学习AI学习笔记：第二章——预备知识

二维数组是一维数组的叠加，三维数组是二维数组的叠加，四位数组是三维数组的叠加……2、一些元素的操作2.2数据预处理2.3线性代数2.3.1现代基础知识2.4微积分/矩阵计算1、亚导数2、梯度2.5自动微分2.6概率论

AndrewPerfect·2023-11-11 23:31

第五章大数定律和中心极限定理

切比雪夫不等式1.2三大大数定律（伯努利大数定律、切比雪夫大数定律、辛钦大数定律）二、中心极限定理2.1独立同分布下的中心极限定理2.2棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理、二项分布的两种近似计算方法的比较说明：为了复习概率论

知乎云烟·2023-11-11 19:36

概率论和数理统计(二) 数字特征与大数定律

前言有了“概率”数据,怎么反应情况.数学期望与方差,大数,极限数学期望期望是数字特征之一,其描述的是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态的平均结果.平均数和加权平均数离散型随机变量期望连续型随机变量期望随机变量函数的期望g(x,y)g(x,y)g(x,y)是要求期望的表达式,即E(Y),表达式为0∗X+Y0*X+Y0∗X+Y二维随机变量函数的期望期望的性质从1,2可以推出E(CX+b)

懒猫gg·2023-11-11 19:34

宋浩概率论与数理统计-第三章-笔记

概率论与数理统计第三章3.1.1二维随机变量及其分布函数联合分布边缘分布3.1.2二维离散型的联合分布和边缘分布3.1.3二维连续型的联合分布和边缘分布联合分布边缘分布3.2.1条件分布3.2.2离散型的条件分布

Anchor___·2023-11-11 19:34

AI-机器学习-自学笔记（九）套索回归算法

套索回归法和岭回归法类似，套索回归算法也会惩罚回归系数。在套索回归中，会惩罚回归系数的绝对值。此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。套索回归算法和岭回归算法有点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。这导致惩罚（或等于约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于零。使用惩罚值越大，进一步估计会使缩小值越趋近零。这将导致我们要从给定的N个变量中选择变量。如果预测的一组变量高度相似，

阿尔法羊·2023-11-11 17:21

CRNN论文笔记

前期知识储备：概率论：了解基本的概率论知识，掌握条件概率的概念和公式CNN：了解卷积神经网络CNN的结构，掌握CNN的基本工作原理LSTM：了解长短时记忆网络LSTM的结构，掌握LSTM的基本工作原理CTC

在学习的王哈哈·2023-11-11 12:15

[Mirror自学笔记]SyncVars

官方解释SyncVars是从NetworkBehaviour继承的类的属性，它们从服务器同步到客户端。当生成游戏对象或新玩家加入正在进行的游戏时，将向他们发送对他们可见的联网对象上所有SyncVar的最新状态。使用SyncVar自定义属性指定要同步脚本中的哪些变量。SyncVars的状态在调用之前应用于客户端上的游戏对象OnStartClient()，因此对象的状态在内部始终是最新的OnStart

IZAYA君·2023-11-11 04:56

【Python自学笔记】python os.getcwd文件目录找不对&&关于“None”在VSCode里面的奇葩报错

写小组项目的时候需要按照路径读入数据表，数据库和图片列表显示到html，按ChatGPT的答案写了pythonos.getcwd()，结果迁移到同组同学的电脑上总是报错。经过一番查询，在CSDN上发现一个完美解决问题的好帖，特此存下链接方便日后查询：https://blog.csdn.net/weixin_39559015/article/details/110971883?utm_medium=

百里香酚兰·2023-11-10 12:04

【Python自学笔记】Flask调教方法Internel Server Error

收到老师的小组作业任务说是写一个自动报告程序，用Python+SQLite+HTML实现，好吧。前面没什么问题，打开VSCode，连数据库+读数据+处理+可视化+模板拼凑，最后调用Flask框架出网页报告的时候总报错连接不了。但换了jinjia2的渲染代码，又能看见模板和生成的html文件，目录也没有什么问题。模板：生成的html代码：我搜了好几个帖子，最后发现是Flask的路径很刁钻的问题：1.

百里香酚兰·2023-11-10 12:31

自学笔记：baomidou-dynamic-datasource（读写分离）

目录Dynamic-Datasource特性约定快速入门集成MybatisPlusDynamic-Datasourcedynamic-datasource-spring-boot-starter是一个基于springboot的快速集成多数据源的启动器。其支持Jdk1.7+,SpringBoot1.5.x和2.x.x。作用：实现读写分离特性支持数据源分组，适用于多种场景纯粹多库读写分离一主多从混合模

思绪13·2023-11-10 05:52

《概率的哲学理论 Philosophical Theories of Probability》读书笔记吉利斯Gillies

概率的分类方法简单分————逻辑理论h相对于e的概率被等同于某人在具有证据e时对h所赋予的合理置信度（这种度对于每个理性的个人是一样的，即理性会导致共识）概率论是逻辑学的一个分支，即演绎逻辑向归纳方面的延伸

KillJUMP·2023-11-10 03:11

网络安全-XSStrike中文手册（自学笔记）

目录安装克隆安装模块环境要求python版本操作系统选项帮助添加目标url单个GET方法POST方法从文件测试url路径组件POST数据为json格式爬取默认爬取深度从文件读取payloads查找隐藏参数时间问题线程数超时延迟headers盲注有效负载编码模糊测试日志显示最低级别跳过确认提示跳过Dom扫描更新是我打开方式不对吗？什么玩意呀（分析在最后）安装克隆gitclonehttps://git

lady_killer9·2023-11-09 21:28

第三章《补基础:不怕学不懂概率统计》笔记

3.1.1最简单的概率的例子3.1.2概率论与数理统计的关系概率论与数理统计的关系可以概括为，概率论是数理统计的理论基础，数理统计是概率论的一种应用。

Mamong·2023-11-09 14:01

Java自学笔记——SpringCloud——认知SpringCloud

笔记说明本文章基于B站黑马程序员教学记录注：spring官方网站：Spring,springCloud官方网站：SpringCloud学习资料：提取码：q0md（q0md）项目架构项目架构分为两种：单体架构，分布式架构。单体架构单体架构：将业务的所有功能集中在一个项目中开发，打成一个包进行部署；优点：架构简单，部署成本低。缺点：耦合度高。分布式架构分布式架构：根据业务功能对系统进行拆分，每个业务作

刘豪豪~·2023-11-09 12:50

2020v6自学笔记web漏洞之文件包含漏洞全解

WEB漏洞-文件操作之文件包含漏洞全解#文件包含漏洞原理：将指定文件以脚本代码去执行对应网站是什么类型脚本就以什么脚本类型进行解析执行本地演示：检测：1.白盒测试通过判断可控的变量和漏洞函数来判定漏洞是否存在2.黑盒测试(1)漏洞扫描工具(2)网上公开的漏洞(3)手工检测，根据该网站的可控的参数值和功能点进行判断漏洞的类型以及是否存在类型：1.本地包含只能包含本地的文件(限制性)无限制有限制#绕过

出顾茅庐·2023-11-09 06:27

理解SLAM中的概念

概率论基础标准正态分布单位阵服从标准正态分布高斯过程SMW恒等式线性高斯系统的状态估计BCH公式为什么要有bch公式？

南苏月·2023-11-08 15:39

linux启动rsyslog服务,Linux自学笔记——日志服务之rsyslog

日志：历史事件日志历史事件：时间，事件时间级别(日志级别)：事件的关键性程度；事件：系统引导启动、应用程序启动、应用程序尤其是服务类应用程序运行过程中的一些事件：系统日志服务：syslog：syslogd：systemklogd：kernel事件格式较为简单时，可统一由syslog进行记录：事件产生的日期时间主机进程[pid]：事件内容支持C/S架构：可通过UDP或TCP协议提供日志记录服务；rs

悦微评剧·2023-11-08 07:48

电子科技大学计算机考研命题,电子科技大学计算机考研初试经验

数一包括高数上下两册，线代，概率论。计算机基础综合包括数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络。这算是基础知识普及。

weixin_39611070·2023-11-07 11:09

电子科大计算机考研考英语几,11年电子科大计算机考研经验_跨考网

数一包括高数上下两册，线代，概率论。计算机基础综合包括数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络。嘛，这算是基础知识普及。

王昊诚·2023-11-07 11:38

STM32CubMX自学笔记（十）---IIC通信实验

STM32CubMX自学笔记（十）—IIC通信实验I2C通信协议的简介引脚少，硬件实现简单，可扩展性强，不需要外部收发设备，广泛用在多个集成电路通信。

梅山剑客·2023-11-06 16:42

【Java学习笔记】面向对象进阶

前言该文章为Java自学笔记案例：面向对象进阶学习视频为https://www.bilibili.com/video/av250694651目录前言静态关键字：staticstatic的作用、修饰成员变量的用法

菜菜的大鹏·2023-11-06 16:54

专题·数学概率与期望【including 条件概率，贝叶斯定理，全概率公式，数学期望，绿豆蛙的归宿

概率1.基本定义在概率论中，我们把一个随机事件的一个可能结果称为其样本点，其所有样本点构成的集合称之为样本空间。

樱狸❀·2023-11-06 14:17

数学学习笔记--线性代数

开始复习AI算法的基础–数学部分，主要是三方面的内容：线性代数概率论微积分参考内容如下：《深度学习》https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questionshttps

spearhead_cai·2023-11-06 08:10

概率论与数理统计基本概念

概率论与数理统计前言概率论的基本概念随机事件频率与概率概率的重要性质古典概型几何概型条件概率乘法公式全概率公式、贝叶斯公式全概率公式贝叶斯公式独立性独立性的判定前言研究对象确定性现象:必然发生或不发生随机现象

芒着可爱·2023-11-06 05:05

第一章概率论的基本概念

文章目录第一章概率论的基本概念1随机试验2样本空间、随机事件（一）样本空间（二）随机事件（三）事件间的关系与事件的运算事件A与B相等和事件积事件差事件互不相融对立事件（四）几个定律交换律结合律分配律德摩定律

bingteng6859·2023-11-06 05:34

概率论和数理统计(一)基本概念

随机现象的特点：人们通过长期实践并深入研究之后，发现这类现象在大量重复试验或观察下，它的结果却呈现出某种统计规律性.概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门学科随机试验为了对随机现象的统计规律性进行研究

懒猫gg·2023-11-06 05:03

【考研数学】概率论与数理统计 —— 第八章 | 假设检验

文章目录一、基本概念与原理1.假设检验2.两类错误3.小概率原理与显著性水平二、假设检验的基本步骤三、一个正态总体均值和方差的假设检验四、两个正态总体的假设检验写在最后一、基本概念与原理1.假设检验设总体分布已知，但含有未知参数，对总体的未知参数做出某种假设，在抽取样本及样本观察值的基础上，构造合适的统计量，对假设作出接受与否的判断。2.两类错误（1）第一类错误（弃真）—若原始假设H0H_0H0是

Douglassssssss·2023-11-06 04:35

【考研数学】数学“背诵手册”（二）| 线代及概率论部分

文章目录引言二、线代施密特正交化分块矩阵转置、逆、伴随之间的运算关于秩定义性质三、概统常见分布的期望及方差引言这数一全部内容太多了，放在一篇文章里的话，要编辑就很困难，就把线代和概率放在这篇文章里吧。二、线代施密特正交化把一组线性无关的向量组转化为一组两两正交且规范的向量组的过程，称为施密特正交化。设α1,α2,⋯ ,αn\pmb{\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_n

Douglassssssss·2023-11-06 04:34

一个有趣的小概率题所引发的关于期货“胜率”的思考

最近在看概率论与数理统计。遇到了一个小题，结果，我竟然做错了！这个小题很有意思：这是一个抽球游戏：假设在一个口袋里有90个白球和10个黑球。

期战韬略·2023-11-06 03:32

平静

按概率论，都有百分之五十的可能，至于《旅行青蛙》，带来的意外不关乎切身利益，只有惊喜，因此大家对这个游戏痴迷不已。当有可能发生不好的结果时，人们就会惟恐

5585·2023-11-06 01:48

《R语言实战》自学笔记64-功效分析

没有学过统计，这一章晦涩难懂，学的实在太费事，只好跟着书上的代码跑一遍了。第10章功效分析功效分析（poweranalysis）是心理统计学术语。在假设检验中，根据影响功效的因素，改变和控制某些变量，以提高功效值，使研究更有效、更科学的过程。与如下四个因素有关：（1）显著性水平（）。在假设检验中，越小，第二类错误就越容易发生，功效值也就越低。（2）样本容量（N）。样本容量与在统计检验中标准误差的大

zjh9280·2023-11-06 01:37

sql自学笔记（二十三）——MySQL8.0版本的新特性（十三）

自增列持久化MySQL5.7以及早期版本中，InnoDB自增列计数器（AUTO_INCREMENT）的值只存在内存中。MySQL8.0每次变化时将自增计数器的最大值写入redolog,同时在每次检查点将其写入引擎私有的系统表。解决了长期以来的自增字段值可能重复的bug。我们可以重现一下自增列中存在的bug创建一个测试表createtablet(idintaute-incrementprimaryk

itczt·2023-11-06 01:54

ROS自学笔记二十八：ERROR: cannot launch node of type [robot_state_publisher/state_publisher]解决方法

最近学习ros出现这个问题ERROR:cannotlaunchnodeoftype[robot_state_publisher/state_publisher]:Cannotlocatenodeoftype[state_publisher]inpackage[robot_state_publisher].Makesurefileexistsinpackagepathandpermissioniss

ironmao·2023-11-05 20:32

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