概率论）第28页

概率论的学习和整理13--方差和协方差（未完成）

1方差1.1先要搞清楚：谁的方差一组数据的方差，没有加权信息，一般认为是等概率的，按个数进行平均算方差随机变量的方差，因为有概率作为权重，需要按概率算方差1.2有问题的常见说法（需要指明，对于随机变量才是这样）常见说法，说到方差，一般把期望和方差成对出现一起说什么是期望？期望是一种平均值，出自赌博，是用概率做权重，随机变量的特殊平均值。什么是方差？方差是用来衡量数据的集中/离散程度的指标这两种说法

奔跑的犀牛先生·2022-12-24 06:47

【概率论】5-3:超几何分布(The Hypergeomtric Distribution)

title:【概率论】5-3:超几何分布(TheHypergeomtricDistribution)categories:-Mathematic-Probabilitykeywords:-HypergeomtircDistribution-FinitePopulationCorrectiontoc

weixin_30546933·2022-12-24 06:15

机器学习（2.7.2）数据知识积累——概率论-超几何分布

超几何分布是统计学上一种离散概率分布。它描述了由有限个物件中抽出n个物件，成功抽出指定种类的物件的次数（不归还）。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。在产品质量的不放回抽检中，若N件产品中有M件次品，抽检n件时所得次品数X=k，则P(X=k)=C（M，k）·C(N-M,n-k)/C(N,n），C（ab）为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，此时我们称随机变量X服从

liming850628·2022-12-24 06:12

概率论的学习和整理9：超几何分布

1超几何分布Hypergeometricdistribution1.1超几何分布的定义超几何分布和几何分布可以说没有关系，只是名称有点像超几何分布的基本特点超几何分布，是针对，不放回抽样的超几何分布，也是离散分布超几何分布的公式：f(k,n,K,N)=C(k,K)*C(n-k,N-K)/C(n,N)1.2为什么叫超几何分布称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展式的系数有关。其实就是展

奔跑的犀牛先生·2022-12-24 06:10

LDU组队学习task01-通过二项分布简单了解python的简易性

接下来本文将通过概率论与数理统计中一个简单问题来讨论。问题是这样的：按规定，某种电子元件使用寿命超过1000小时为一级品。已知某一大批产品的一级品率为0.2，现在从中随机地抽查20只。

伟伟好帅·2022-12-24 01:50

二项分布（Python）

1、背景在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的[是/非]试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。

aihaly·2022-12-24 01:45

【吴恩达机器学习笔记】001 什么是机器学习（What is Machine Learning）

一、什么是机器学习机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

水亦心·2022-12-23 23:57

北航数理统计大作业_如何自学概率论与数理统计/微积分/线性代数等科目

现在的学习环境较之前题主本科学习那会真的要好太多了当年本科如果你有不懂的问题，又害羞不敢问老师同学，那就等挂或者进行肮脏的py交易吧，但是现在不同，即使你暂时弄不懂它，没关系，题主来教你如何自学遥想当年学习这三门功课时不够用功，所以这几门科目都低分飘过，(学渣的痛苦烦恼)到了要考研时候看看考研数学试卷，哭就完事了但是还是需要硬着头皮把这三门科目捡起来，复习结束后，再刷刷以前的学校里面的试卷发现，原

weixin_39639686·2022-12-23 19:56

概率论与数理统计期末复习题型集锦——第一章

事件间的关系2.互不相容事件、对立事件3.事件间的运算律4.习题二、计算题型1.排列组合2.古典概型3.几何概型4.条件概率5.全概率模型6.贝叶斯公式三、公式题型1.公理化2.独立性此为期末复习整理整学期概率论笔记及习题仅作为个人学习笔记有错误欢迎指正持续更新第一章一

Bothwo·2022-12-23 19:56

宋浩概率统计笔记_【概率论与数理统计期末复习笔记】-（五）离散型二维变量与连续性二维变量（上）...

1.已知二维离散型分布律，求？？？已知二维随机变量X，Y的分布律如下表XY12300.20.10.110.30.20.1求：（1）P（X=0），P（Y=2）（2）P（X<1，Y≤2）（3）P（X+Y=2）（4）X，Y的分布律（5）Z=X+Y的分布律解：(1)P（X=0）=0.2+0.1+0.1=0.4P（Y=2）=0.1+0.2=0.3(2)P（X<1，Y≤2）=0.2+0.1=0.3(3)P（X

weixin_39589766·2022-12-23 19:26

哈工大机器学习期末复习笔记（一）

一、贝叶斯估计当我们需要对一个参数进行估计时，一种办法是概率论与数理统计课程中已经学过的极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation，MLE）。

绿色的海洋300·2022-12-23 19:56

郝志峰《概率论与数理统计》期末复习笔记（火速持续更新中~）

目录前言第一章概率论的基础概念知识大纲随机试验随机事件事件概率等可能概率模型第五章多维随机变量及其分布知识大纲二维随机变量边缘分布和条件分布相互独立的随机变量两个随机变量的函数分布第六章样本及抽样分布知识大纲总体与样本统计量统计三大抽样分布标准正态分布

hiddenSharp429·2022-12-23 18:25

【建议收藏】CV学习路径推荐

掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。02机器学习基础了解线性

小白学视觉·2022-12-23 16:41

分类模型（2）——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是经典的机器学习算法之一，是基于概率论的分类算法。在机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。

Fran OvO·2022-12-23 10:24

OpenCv案例（七）：基于OpenCvSharp计算图像的清晰度(自动对焦)

以下实现3种图像清晰度的评价方法：1：方差方法：方差是概率论中用来考察一组离散数据和其期望（即数据的均值）之间的离散（偏离）程度的度量方法。

码小跳·2022-12-23 10:16

Python实现12种概率分布（附代码）

今天给大家带来的这篇文章是关于机器学习的，机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程；我们还用概率论与统计学建模不确定性。

蚂蚁爱Python·2022-12-23 07:18

Dempster-Shafer证据理论（证据推理融合）

证据理论起源于1967年Dempster提出的由多值映射导出的上概率和下概率，之后Shafer进一步将其完善，建立了命题和集合之间的一一对应关系，把命题的不确定性问题转化为集合的不确定性问题，满足比概率论弱的情况

Fancyliu_·2022-12-22 19:37

贝叶斯分类器

贝叶斯分类器贝叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器，对于分类任务而言，假设在相关概率都已经知道的情况下，贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标，在开始介绍贝叶斯决策论之前，我们首先回顾下概率论委员会常委

big_matster·2022-12-22 18:20

测度论与概率论基础学习笔记9——3.3Lp空间

Lp空间在泛函分析中比较详细地讲述过（但我没有详细地学过），这里更多作一点重复。1.Lp空间定义设(X,F,μ)(X,\mathscrF,\mu)(X,F,μ)是一测度空间，定义其上绝对值p次幂可积的函数(p≥1p\ge1p≥1）的全体集合为Lp(X,F,μ)L^p(X,\mathscrF,\mu)Lp(X,F,μ)。也即LpL^pLp中的函数满足：∫X∣f∣pdμa)=0}||f||_{\inf

wjpwjpwjp0831·2022-12-22 08:10

微分几何笔记(1) —— 预备知识 & Proof of Mazur-Ulam Theorem

原因是记得大二时去某校的暑期学校，概率论讨论班用书是他的Fundati

sqrtbirthdeath·2022-12-21 22:01

机器学习 | 决策树+模型评估

1.机器学习概念机器学习(MachineLearning)是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近

Grace__Sun·2022-12-21 17:03

MATLAB中数据相关性所求相关系数的有关内容（1）

六级耳机听脚步·2022-12-21 16:52

概率图模型 python_概率图模型:原理与技术 PDF 扫描高清版

内容介绍概率图模型将概率论与图论相结合，是当前非常热门的一个机器学习研究方向。本书详细论述了有向图模型(又称贝叶斯网)和无向图模型(又称马尔可夫网)的表示、推理和学

weixin_39971172·2022-12-21 12:23

【RL数学基础】概率论的基本概念：随机变量、概率密度函数、期望、随机抽样

文章目录1.随机变量（RandomVariable）2.概率密度函数（ProbabilityDensityFunction,PDF）3.期望（Expectation）4.随机抽样（RandomSampling）1.随机变量（RandomVariable）随机变量（RandomVariable）是一个未知的量，它的值取决于一个随机事件（Randomevents）。以抛硬币为例，抛硬币就是一个随机事件

山野庸才熏悟空·2022-12-21 12:19

概率论与数理统计期末突击复习

概率论与数理统计第一章概率论的基本概念第二章随机变量及其分布第三章多维随机变量及其分布第四章随机变量的数字特征第五章大数定律和中心极限定理第六章样本及其抽样分布第七章参数估计第八章假设检验第一章概率论的基本概念

小昔超厉害·2022-12-21 08:35

【概率论与数理统计】期末复习

第一章概率论的基本概念基本概念1.随机试验2.样本空间3.随机事件事件间的关系事件的运算法则概率公理化定义（了解）概率性质（重点）古典概型几个重要公式独立性独立的性质总结！！

fairy_wsm·2022-12-21 08:05

基于python的贝叶斯分类器_Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解

分享给大家供大家参考，具体如下：贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。

ExShepherd·2022-12-21 04:06

数学建模-朴素贝叶斯分类器

贝叶斯思想简介贝叶斯学派和传统的频率派是概率论中两大经典的理论学说，频率派的思想我想大家都比较熟悉，比如，一个班级中有50

臭小子222·2022-12-21 04:04

机器学习-数学基础20210503

目录机器学习与数学分析概率论与贝叶斯先验矩阵和线性代数机器学习与数学分析机器学习：对于某给定的任务T，在合理的性能度量方案P的前提下，某计算机程序可以自主学习任务T的经验E；随着提供合适、优质、大量的经验

weixin_47442524·2022-12-20 19:40

机器学习--数学基础

课堂学习笔记机器学习---数学基础一机器学习与数学分析概率论与贝叶斯先验概率论基础统计量期望／方差／协方差／相关系数独立和不相关大数定律中心极限定理最大似然估计过拟合机器学习—数学基础一机器学习与数学分析什么是方向导数方向导数是梯度向量的重要应用

王二小、·2022-12-20 19:09

机器学习--数学基础加强2

这里写目录标题一、概率论基础1.概率公式2.分布1）两点分布2）二项分布3）泊松分布4）均匀分布5）指数分布6）正态分布7）前几个分布总结8）Beta分布9）指数族伯努利分布属于指数族高斯分布也属于指数族

qq_42749341·2022-12-20 19:07

机器学习中必要的数学基础！

所以，本文作者阐释了数据科学和机器学习为何离不开数学，并提供了统计学与概率论、多变量微积分、线性代数以及优化方法四个数学分支中需要熟悉的一些数学概念。本文的作者是物理学家、数据科学

小白学视觉·2022-12-20 19:37

机器学习数学基础：常见分布与假设检验

在第一篇文章的概率论基础学习了离散型随机变量和连续型随机变量及其分布，本篇将继续会学习七种机器学习领域中常见的数据分布。而这篇文章的第二部分假设检验，属于第二篇数理统计

拒绝气泡·2022-12-20 19:00

马尔可夫过程

马尔可夫过程在概率论中，随机过程（RandomProcess）是一门非常重要

Ssorrymaker·2022-12-20 17:44

概率论与数理统计（经管类）

概率的性质：1、0<=P(A)<=1，P(空集)=0。2、对于任意事件A、B有：P(AUB）＝P(A)+P(B)-P(AB)。特别的，当A与B互不相容时，P(AUB)＝P(A)+P(B)。推广：对于任意事件A,B,C有：P(AUBUC)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(AC)-P(BC)+P(ABC)。3、P(B-A)=P(B)-P(AB)。特别地，当A包含在B中时，P(B-A)=P

zxpo·2022-12-20 10:33

机器学习该怎么入门？

你可能听很多人说过，机器人学习需要很强的数学基础，然后你就疯狂地开始补数学基础，你开始学习线性代数、概率论等知识。你的规划是7月份补数学基础，8月份学习Python,9月份开始正式学习机器学习。

Finance数据科学·2022-12-20 09:36

概率论中常见的几种分布

1.基本特征（1）离散型名称符号表示式子表达期望方差0-1分布X~B(x,p)pp(1-p)二项分布X~B(n,p)npnp(1-p)几何分布X~GE(p)1/p(1-p)/p^2泊松分布X~P(λ)λλ（2）连续型名称符号表示式子表达期望方差均匀分布X~U（a,b）(a+b)/2(b-a)^2/12指数分布X~E（λ）1/λ1/λ^2正态分布X~N(μ，σ^2)μσ^22.具体应用（1）0-1分

驼驼学编程·2022-12-20 09:33

统计学习方法- 统计学习方法概论

统计学习是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算

海伦•·2022-12-20 09:25

机器学习经典算法之朴素贝叶斯分类

有些人可能会说，我记不住这些概率论的公式，没关系，我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。

weixin_34415923·2022-12-19 23:40

朴素贝叶斯分类器及西瓜判定实例

鉴于概率论与数理统计基础，我们直接引入贝叶斯公式：P(B|A)=P(B)P(A|B)/P(A)现在来假设场景，炎炎夏日购买西瓜解暑，市场上的西瓜从品相来看各有优点，通过西瓜特征来进行判别西瓜好坏，我们首先进行数据采集和特征分类

XII丶·2022-12-19 18:01

博客目标与内容

目标量化学习总结回测框架Backtrader量化机器人的搭建因子模型技术分析编程学习总结网络编程python基础数学学习总结高数线性代数概率论机器学习总结pytorch神经网络强化学习具体项目总结目标管理

Geng Rain·2022-12-19 12:11

高斯分布的KL散度

目录KL散度的定义：KL散度和信息熵的关系KL散度非负的证明高斯分布的KL散度一元高斯分布的KL散度多元高斯分布的KL散度KL散度的定义：在概率论或信息论中，KL散度(Kullback-Leiblerdivergence

为啥不能修改昵称啊·2022-12-19 08:55

概率论 ‖ Machine Learning必备知识

概率论！MachineLearning必备知识文章目录概率论！

Ding Jiaxiong·2022-12-19 08:49

python计算互信息_互信息公式及概述

在概率论和信息论中，两个随机变量的互信息(MutualInformation，简称MI)或转移信息(transinformation)是变量间相互依赖性的量度。

落木君·2022-12-19 01:58

蒙特卡洛积分和重要性采样

重要性采样在强化学习有着重要作用,它是蒙特卡洛积分的一种采样策略.目录概率论基础蒙特卡洛积分重要性采样参考概率论基础本文先补充两条基础的概率论公式,方便大家更好地看懂全文假设某一连续型随机变量XXX的样本空间为

CristianoC20·2022-12-19 00:57

基于神经网络的人工智能,人工智能的实现路径是

人工智能学习路线为：高等数学，概率论，python编程，机器学习，深度学习，各种算法实战。想学习人工智能，通过上面的学习路线学完，最好还要到人工智能企业里实战才行。

普通网友·2022-12-18 16:54

概率统计公式大赏

概率论概念公式样本点随机试验的每一种可能的结果，记作ω样本空间全体样本点组成的集合，记作Ω，是必然事件空集不包含任何样本点的空集，记作∅，是不可能事件随机事件样本空间的子集，记作A,B,C⋯基本事件由一个样本点组成的样本空间的子集事件的包含一个事件的发生必然导致另一个事件发生

Barry Wu·2022-12-18 14:37

深度学习笔记------循环神经网络RNN

深度学习笔记------循环神经网络RNN抽象模型马尔可夫性马尔可夫链循环神经网络模型核心共享训练衰减与爆炸结构缺点抽象模型马尔可夫性这是一个概率论的概念，即：P(xt+1∣...,xt−1,xt)=P

yzsorz·2022-12-18 08:24

浅谈深度学习

1绪论机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等学科。

anthony-36·2022-12-17 15:46

【机器学习】机器学习是什么？

机器学习（MachineLearning，简称ML）是人工智能领域的一个分支，也是人工智能的核心，其涉及知识非常广泛，比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。

无咎.lsy·2022-12-17 13:31

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