深度学习基础——概率论第9页

概率论与数理统计中常见的随机变量分布律、数学期望、方差及其介绍

1离散型随机变量1.10-1分布设随机变量X的所有可能取值为0与1两个值，其分布律为若分布律如上所示，则称X服从以P为参数的(0-1)分布或两点分布。记作X~B(1，p)0-1分布的分布律利用表格法表示为:X01P1-PP0-1分布的数学期望E(X)=0*(1-p)+1*p=p1.2二项分布二项分布的分布律如下所示：其中P是事件在一次试验中发生的概率，称随机变量X服从参数为n,p的二项分布，记作X

吴名氏.·2023-11-25 17:52

我是一名程序员，帮我规划一张学习人工智能原理的路线图，循序渐进，分阶段。

下面是一个循序渐进、分阶段的学习路线图：初级阶段：基础知识数学基础：学习线性代数、概率论、统计学和微积分。编程基础：熟练掌握Python编程，因为Python是进行AI开发的主要语言。

小黄人软件·2023-11-25 17:05

第三十四课.模糊神经网络

我们之前其实已经在概率论中接触过这种不确定的建模形式。类似于

tzc_fly·2023-11-25 14:37

毕业论文GPT说：

作为一个计算机专业的大四学生，学过英语，微积分，离散数学，概率论与数理统计，线性代数，具体数学，数论，C++语言，汇编语言，在网格机算、数据科学、机器学习与智能工程、智能系统与应用、计算机软件与理论、影像科学与图像处理有什么研究方向的毕业论文可以在我现有的水平上能够做出来的

樂禮·2023-11-25 01:01

机器学习: 简单讲极大似然估计和贝叶斯估计、最大后验估计

一、前言我在概率论：参数估计里面提到了极大似然估计，不熟悉的可以看一下，本文重点介绍后两者估计方法。在这里两种估计方法估计的是什么？

JacksonKim·2023-11-24 18:59

概率论与数理统计第三章二维随机变量及其分布

课前导读重温高等数学二重积分的知识。第一节二维随机变量及其联合分布一、二维随机变量在许多实际问题中，需要使用多个随机变量来描述随机现象，如天气预报包括：空气质量、天气实况、温度、降水等，需要多个随机变量。多维随机变量的研究方法和二维随机变量的研究思想及方法相同，为简便起见，着重介绍二维随机变量。二维随机变量的定义：可以说二维随机变量是一个特殊的二元函数，其定义域为样本空间，值域。很重要的一点是首先

Jarkata·2023-11-24 10:22

22上岸吉林大学—计算机学硕941总分400专业课130+

数学：基础视频：汤家凤高数+李永乐线代+方浩概率论(强化视频不必看，基础搞扎实比啥都强)，跟着好好做公式笔记等，以后不必翻看讲义，直接看自己笔记，记得行间距弄大来，以后会添加一些新东西（我

Ag_eason·2023-11-24 09:35

每周学点数学 3：概率论基础2

@作死星人·2023-11-24 07:41

别再吐槽大学教材了，来看看这些网友强推的数学神作！

文章目录基础优美的数学思维：问题求解与证明数学分析线性代数线性代数及其应用进阶初等数论及其应用数论概论概率论基础教程概率论与统计推断统计学基础：透过数据看世界数理统计及其应用拓扑学图论导引高等离散数学：

想你依然心痛·2023-11-24 06:03

用概率论知识验证民谚“常在河边走哪有不湿鞋”

将河边走路一次湿鞋的概率记为P（河边走路湿鞋）=p，那么走一次不湿鞋的概率就可以写成：P（河边走路不湿鞋）=1-P（河边走路湿鞋）=1-p那么在河边走两次不湿鞋的概率就可以写成：P（河边走两次不湿鞋）=P（河边走路不湿鞋）^2=（1-p）^2那么可以认为，走n次都不湿鞋，其概率就是（1-p）^n。“常在河边走，哪有不湿鞋”也可以理解为“常在河边走，总要湿鞋的”。在河边走n次，至少湿鞋一次的概率是多

你与阳光正好·2023-11-23 20:22

用通俗易懂的方式讲解：NLP 这样学习才是正确路线

文章目录1、自然语言处理概述技术提升2、自然语言处理入门基础2.1数学基础2.2语言学基础2.3Python基础2.4机器学习基础2.5深度学习基础2.6自然语言处理的理论基础3、自然语言处理的主要技术范畴

深度学习算法与自然语言处理·2023-11-22 22:23

概率论与数理统计第一章概率论的基本概念要点复习笔记

第一章概率论的基本概念1.随机试验随机试验（记为E）的三个特点：（1）可以在相同的条件下重复地进行；（2）每次试验的可能结果不止一个，并且事先可以明确试验所有可能出现的结果；（3）进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现

芯芯小布丁♢·2023-11-22 19:00

2022年6月复盘｜提前进入暑假状态

下个月一定要注意这方面⚠️2、博资考复习进入冲刺阶段，宏观复习完毕，概率论和计量复习大半。6月的前半月都在看计量的课程视频，中间偷懒了一个礼拜，结果发现计量的课程视频在期末考之后就没有了，看不到了。

小木山庄的溜溜·2023-11-22 19:07

数学之美和浪潮之巅

但是作者是个很会讲故事的人，所以整体上我读起这两本书来还算有乐趣，并不觉得他在书里讲一些概率论、线性代数而觉得烦闷。

WeedsHU·2023-11-22 12:53

深度学习基础知识——从人工神经网络开始

一、介绍您知道第一个神经网络是在20世纪50年代初发现的吗？深度学习(DL)和神经网络(NN)目前正在推动本世纪一些最巧妙的发明。他们从数据和环境中学习的令人难以置信的能力使他们成为机器学习科学家的首选。深度学习和神经网络是自动驾驶汽车、图像识别软件、推荐系统等产品的核心。显然，它是一种强大的算法，对各种数据类型也具有高度适应性。人们认为神经网络是一个极其难学的课题。因此，要么他们中的一些人不使用

无水先生·2023-11-22 11:42

高等数学复习之二重积分

备考概率论遇到了二维连续型随机变量概率问题，对于其中的原理怎么也不是很理解，看到书上讲到了二重积分，就从二重积分开始再复习下吧！也作为高等数学的备考内容来准备着。1、为什么说定积分积分范围是直线的？

guangod·2023-11-22 05:44

三国杀中的概率学问题4——曹冲

前言这篇文章是围绕曹冲的称象技能展开的一些数学上的讨论，将涉及到积分、概率论等知识，并会做很多拓展。值得说明的是，本文受到了这篇文章的一些启发。连续情形1先来看一个连续情形的问题。

liuzibujian·2023-11-22 03:56

机器学习和python学习之路吐血整理技术书从入门到进阶(珍藏版)

不过，机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域，对这些技术有一个全面的数学理解对理解算法的内部工作机制、获取好的结

rocling·2023-11-22 02:57

深度学习基础

深度强化学习教程链接DataWhale强化学习课程JoyRLhttps://johnjim0816.com/joyrl-book/#/ch7/main深度学习基础强化学习的问题可以拆分成两类问题，即预测与控制

数分虐我千百遍·2023-11-22 01:04

【学习笔记】机器学习基础--逻辑回归

的博客-CSDN博客【第一章代码解释】【线性回归】原生numpy实现波士顿房价预测_一无是处le的博客-CSDN博客【第三章】传统机器学习【先不写】【第四章】聚类算法【先不写】【第五章原理】【学习笔记】深度学习基础

一无是处le·2023-11-22 01:23

概率论：参数估计——点估计

首先，我们要知道点估计是什么：简单来讲，点估计一般就是拿出很多样本来，拿他们的均值和方差之类的当成参数，或者是通过均值和方差计算出他的参数。简单来说，参数空间就是这个分布的参数可以的取值。先学习矩估计法：还记得变量的矩是什么吗？就是E(x^k)。可以看到，平均数就是总体期望的矩估计（k=1版本的矩）但这样的方法不一定准确：下面是总体的评价：现在我们来学习其他的方法：极大似然估计法：这是很常见的思想

李小星同志·2023-11-21 08:59

【考研数学神作】你不能错过的学习教材

秋说·2023-11-21 04:00

机器学习实战(MACHINE LEARNING IN ACTION) 之朴素贝叶斯

在说用贝叶斯之前,应该先检讨一下自己大学概率论真的是木有好好上课…不过至少是学过,看到贝叶斯这仨字儿还是感到十分熟悉.所谓的贝叶斯公式,举个栗子:假设有3个白球7个黑球,分别在甲乙两个盒子里,甲盒子有1

小胖扁·2023-11-20 22:54

制定人工智能学习之路

线性代数、概率论和微积分等是我们在人工智能领域中必不可少的工具，通过学习这些内容，我们可以更好地理解人工智能技术的原理和应用。

叁苏言·2023-11-20 09:11

人工智能快速发展无疑受益于大数据和大算力发展

人工智能快速发展无疑受益于大数据和大算力发展，但基础还是15年前深度学习基础理论和方法

互联网志·2023-11-20 08:48

简单理解spherical harmonic lighting（球谐光照）

球谐光照的原理不仅涉及图形学，概率论，信号分析，微积分等大量复杂数学公式，这里对这个球谐光照的背景和应用做个最简单的理解,原谅我这里对数

coldestheaven·2023-11-19 16:08

学习笔记DL008:概率论，随机变量，概率分布，边缘概率，条件概率，期望、方差、协方差...

概率论，表示不确定性声明数学框架。提供量化不确定性方法，提供导出新不确定性声明(statement)公理。人工智能领域，概率法则，AI系统推理，设计算法计算概率论导出表达式。

weixin_34306676·2023-11-19 13:14

【概率论】3-5:边缘分布(Marginal Distribution)

原文地址1：https://www.face2ai.com/Math-Probability-3-5-Marginal-Distributions转载请标明出处Abstract:本文承接上文，对于二维联合分布，如何求出二维变量中一个变量的一个分布，也就是标题所说的边缘分布；以及对独立随机变量的讨论。Keywords:Marginalp.f.,Marginalp.d.f.,Independent边缘

非主流科学家·2023-11-19 13:36

Vamei博客学习笔记（3）

本次笔记取材于：概率论05离散分布概率论06连续分布概率论07联合分布离散随机变量的概率分布随机变量(randomvariable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值

PerpetualLearner·2023-11-19 13:06

【数据处理】Python：实现求联合分布的函数 | 求边缘分布函数 | 概率论 | Joint distribution | Marginal distribution

猛戳订阅！《一起玩蛇》写在前面：本章我们将通过Python手动实现联合分布函数和边缘分布函数，部署的测试代码放到文后了，运行所需环境pythonversion>=3.6，numpy>=1.15，nltk>=3.4，tqdm>=4.24.0，scikit-learn>=0.22。0x00实现求联合分布的函数（Jointdistribution）请完成下面的代码，计算联合分布函数(Jointdistr

柠檬叶子C·2023-11-19 13:04

从深度学习的角度看矩阵分解：NeuralCF

作为一个先有深度学习基础，再接触到推荐系统的人来说，我起初理解矩阵分解技术的时候，实际是带有深度学习视角的。

金色暗影·2023-11-19 10:11

如何零基础自学AI人工智能

一、了解基础知识数学：高等数学、线性代数、概率论与数理统计等数学基础知识是学习AI人工智能的基础。因此，在开始学习AI之前，你需要确保对这些数学知识的掌握。编程：编程是实现人工

叁苏言·2023-11-19 03:33

自学人工智能编程难吗？

这意味着你需要掌握基础的编程语言，如Python，以及相关的数学理论，如线性代数、微积分和概率论等。这些基础知识和技能是深入学习人工智能编程的关键。其次，自学人工智

叁苏言·2023-11-19 03:03

清华学霸告诉你：如何自学人工智能？

一、夯实基础知识数学基础：学习高等数学、线性代数和概率论等数学知识，这些是人工智能算法的基础。编程能力：掌握至少一门编程语言，如Python，并熟悉数据结构和算法。

叁苏言·2023-11-19 03:25

学习笔记CB006:依存句法、LTP、n元语法模型、N-最短路径分词法、由字构词分词法、图论、概率论...

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>依存句法分析，法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法，句子规则，句子成分组织规则。依存句法，成分间依赖关系。依赖，没有A，B存在错误。语义，句子含义。依存句法强调介词、助词划分作用，语义依存注重实词间逻辑关系。依存句法随字面词语变化不同，语义依存不同字面词语可同一意思，句法结构不同句子语义关系可相同。依存句法分析和语义分析结合，计

weixin_33795806·2023-11-18 23:27

【LeetCode】每日一题 2023_11_16 最长奇偶子数组（枚举，模拟）

今天早上概率论期中，被爆杀完之后，下午数电，今天很疲惫很疲惫，一直拖到了现在，终于是把每日一题给做了K个元素的最大和题目链接：2760.最长奇偶子数组题目描述代码与解题思路funclongestAlternatingSubarray

戊子仲秋·2023-11-18 21:03

期望值、方差、协方差、相关系数，numpy 计算均值、方差、协方差，相关系数

.概念：2.示例：三、协方差1.概念：2.示例：四、协方差矩阵1.概念：2.示例：五、协方差的相关系数1.概念：2.示例：六、numpy计算均值、方差、标准差期望值、方差、协方差、相关系数一、期望值在概率论和统计学中

pentiumCM·2023-11-18 19:11

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现SoftMax函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax函数介绍简介softmax函数是常用的输出层函数，常用来解决互斥标签的多分类问题。当然由于他是非线性函数，也可以作为隐藏层函数使用公式假设我们有若干输入[x1,x2,x3…xn]，对应的

艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

概率论和数理统计(四)方差分析与回归分析

前言实际场景中,也需要研究两个变量的关系.检验也可能出现两个以上的总体.方差分析假设检验中，若需检验H0:μ1=μ2，H1:μ1≠μ2H_0:μ_1=μ_2，H_1:μ_1\not=μ_2H0:μ1=μ2，H1:μ1=μ2，则可用t检验(σ12=σ22=σ2\sigma_1^2=\sigma_2^2=\sigma^2σ12=σ22=σ2未知)，但如果有两个以上的总体需要检验呢?H0:μ1=μ2

懒猫gg·2023-11-18 19:34

【数据处理】Python：实现求条件分布函数 | 求平均值方差和协方差 | 求函数函数期望值的函数 | 概率论

相关链接：【概率论】Python：实现求联合分布函数|求边缘分布函数本章目

柠檬叶子C·2023-11-18 19:04

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

【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