《鬼吹灯》作者张牧野(笔名“天下霸唱”)所属的上海小岛文艺创作工作室在2018年时申请注册“鬼吹灯”商标，涉及16类办公用品和41类教育娱乐，当时都被驳回，做了驳回复审也都不予注册。“鬼吹灯”传统指的是某种超自然的现象，如古人无法用科学解释的现象时，可能会用“鬼吹灯”来形容。由于《鬼吹灯》小说的广泛影响力，“鬼吹灯”已成为探险、盗墓等题材的代名词之一。小说原作者两个商标申请驳回复审，是以易产生不良

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在这个专栏中，我们开篇首先介绍高斯分布，他的重要性体现在两点：第一：依据中心极限定理，当样本量足够大的时候，任意分布的均值都趋近于一个高斯分布，这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性；第二：高斯分布是后续许多模型的根本基础，例如线性高斯模型（卡尔曼滤波）、高斯过程等等。因此我们首先在这一讲当中，结合一元高斯分布，来讨论一下极大似然估计，估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背

最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots

1.RandomLoadBalance按照权重设置随机概率。

逻辑回归通过一个逻辑函数（Sigmoid函数）将输入特征映射到一个概率值上，然后根据这个概率值进行分类。本文将带你从零开始一步步实现逻辑回归，并深入探讨背后的核心算法——反向传播与梯度下降。

也许是婆媳关系自古难调解，也许是奶奶在自己多年的离散中觉得愤恨，两个孩子，一个已经一周岁，正在牙牙学语，一个还在腹中，奶奶俨然选择了离开。

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方法和支持向量机（SVM，SupportVectorMachine）是两种不同的机器学习算法，它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法：贝叶斯方法基于贝叶斯定理，这是一种利用已知信息（先验概率

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第三章元认知与学习不良学习不良是一个国际性的课题，国内外的相关研究显示，学习不良的发生概率大约在2%—6%之间。如果按照这个比例，我国目前就有几百万学习不良学生（李伟健，2011）。

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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。

如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性？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

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贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点：局限：四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法（Bayesianalgorithm）是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法，主要用于估计模型参数和进行概率推断

目录引言1.命题及其逻辑运算2.逻辑等价与范式3.逻辑推理规则4.逻辑问题练习5.总结引言逻辑是离散数学的核心概念之一，它用于精确描述数学命题并分析其关系。

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