ACM_概率论

笔记20180317

今天学习的是什么是临界知识，哪些重要的临界知识：复利效应，边界效应，概率论，黄金思维圈等等栗子：如何处理“小孩子/下属/老公不听话”，针对影响力有哪些涉及的临界知识。
卖萌的刺猬·2023-02-02 07:25

模式识别与机器学习(三)——高斯分布基础

1.2中高斯分布基础高斯分布是概率论中最常用的概率分布之一，其概率密度函数如下高斯分布由两个参数控制，其中是均值，是方差。称为标准差，方差的倒数称为精度。
Ice_spring·2023-01-31 12:00

2.数据挖掘：需要了解的数学知识

线性代数，概率论、统计学和微积分是数据挖掘用于表述的“语言”。学习这些数学知识将有助于深入理解底层算法机制，便于开发新算法。
纠结&安然的程序猿·2023-01-31 09:39

【机器学习-周志华】学习笔记-第五章

记录第一遍没看懂的记录觉得有用的其他章节：第一章第三章第五章第六章第七章第八章第九章第十章十一章十二章十三章十四章十五章十六章第四章决策树，都是比较基础的概率论的东西，主要就是结合例子去理解概念。
vircorns·2023-01-31 08:24

把脑子打开，才能看到世界

这些临界知识包括：复利效应：微习惯带来的巨大收益概率论：个人的成功只是一个偶然的概率问题，别太相信经验主义黄金思维圈：多问几个WHY，打破沙盆问到底进化论：站得高才能看得远系统思考：不要被表象蒙蔽，真相往往不止一个二八法则
乔安娜的猫·2023-01-31 07:10

概率论常用公式整理

1.运算定律交换律：结合律：分配律：对偶律：2.基本公式加法公式：减法公式：乘法公式：全概率公式：贝叶斯公式：3.条件概率4.事件独立性两事件独立性：多事件独立性：
翻译不了的声响·2023-01-31 02:56

人工智能基础知识入门

本分类包括AI人工智能、机器学习、算法、深度学习......涉及知识很广：高等数学、线性代数、概率论、经济学等等方面的知识。
Aggressive-Cute·2023-01-30 23:58

1029读书笔记 金融的逻辑

概率论中的随机变量金融市场的作用之一就是对未来定价，对交易风险定价（随机变量）相对价值，而不存在固有价值5效用而不是成本决定价值，所以
极简升认知·2023-01-30 20:07

值得收藏！2023 年，你应该知道的所有机器学习算法~

然而，这一涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等理论的交叉学科让很多开发者犯难，尤其是纷繁复杂的各类算法。本文作者结合自身多年的工作经验和日常学习，汇编了一份2023年度的机器学习算法大全。
CSDN 程序人生·2023-01-30 09:43

走吧，去吃肉

本来计划三天时间把概率论复习完，可到头来什么也没干成。之后也就差不多是三天打鱼两天晒网了。
杜甫的蜡笔·2023-01-30 09:26

地占术案例：概率论补考能通过吗？

法官获得、右证人临财星气场上不利考试文书之事，为其一。左证人群众乘天空入卦落9宫也是一个趋势利差因素，组卦《地山谦》似乎分数隐而不现，大坎卦克离火文书。为其二。协调者限制入卦落4宫刑带暗冲9飞7宫的群众卦，群众卦落7宫空亡之地，弱而逢冲则散，为其三。反馈：没过。
溪小猪·2023-01-30 08:24

分类算法之朴素贝叶斯——简单天气预报算法

贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率论里面一个计算条件概率的法器！为什么是法器，且看后文。先摆出计算公式：也许乍一看这公式没什么，但是我们先将公式移项得：P(A|B)P(B)=P(AB)，此时再将A
二哥的博客·2023-01-30 08:54

机器学习数学原理（1）——极大似然估计法

机器学习数学原理（1）——极大似然估计法事实上机器学习的大部分算法都是以数理统计和概率论为理论基础构建的。
鹏大大大·2023-01-29 22:33

协方差公式性质证明过程_高斯过程原理、可视化及代码实现

本文作者：王桂波原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75589452高斯过程GaussianProcesses是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习
weixin_39631467·2023-01-29 09:32

崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（3）粒子滤波原理及算法流程

崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（1）概率论与数理统计基础_今天也是睡觉的一天的博客-CSDN博客崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（2）蒙特卡洛法与贝叶斯滤波_今天也是睡觉的一天的博客-CSDN博客粒子滤波原理粒子滤波是基于蒙特卡洛仿真的近似贝叶斯滤波算法
今天也是睡觉的一天·2023-01-29 09:31

崔岩的笔记——粒子滤波原理及应用（2）蒙特卡洛法与贝叶斯滤波

下面简单介绍一下蒙特卡洛法和贝叶斯网络，二者都用到了概率论与数理统计的相关知识。蒙特卡洛法事件的概率可以用大量试验中发生的频率来估计，当样本容量足
今天也是睡觉的一天·2023-01-29 09:01

什么是概率？

1争论概率论需要回答的第一个问题就是，什么是概率？刚接触这门学科的同学可能觉得难以置信，这个问题仍然存在着广泛的争论：而且这个问题更像是一个哲学问题，而不是数学问题，确实也有不少哲学家参与讨论。
马同学搬运工·2023-01-29 09:07

费马帕斯卡系统

费马帕斯卡系统是概率论的基本原则。在生活中，充满了各种诱惑，人们根据经验和各种心理倾向做决定，从而掉入了很多的陷阱。通过费马帕斯卡系统的学习理解，我们要从认知上明白，事情的实
罗蒂岛蛇颈龟·2023-01-29 02:26

爱情是博弈吗？

概率论在理论上似乎很小，但还是有能走到一起的人，有幸遇上爱情，有幸遇上你，就是输了，心里也不会有那么多遗憾。如奇葩说的薛兆丰说的那样，时间到了挑选的人，这是偶然性。
九月27·2023-01-29 01:00

机器学习算法 - 朴素贝叶斯分类器

generativemodel)与判别模型(discriminativemodel)判别模型：SVM,LR,KNN,NN,CRF等生成模型：贝叶斯方法(NaiveBayes）,隐马尔科夫模型(HMM),LDA等在概率论与统计学中
why do not·2023-01-28 15:59

4.模糊综合评价

不是秃子；假设减少k根头发，不是秃子➡减少k+1也不是秃子数学中研究的量的划分生活中的模糊性二、经典集合和模糊集合的基本概念经典集合和特征函数经典集合就是高中学的特征函数：对经典集合的刻画这个fA不就是概率论里的
蔡鸽的蓝酋梦想·2023-01-28 11:19

朴素贝叶斯分类算法和实例演示

使用朴素贝叶斯分类算法的核心逻辑是：基于概率论的相关理论直接计算两个特征值分别为a和b时，标签值为0和1的概率，然后选择更大的概率值对应的标
我在开水团做运筹·2023-01-28 07:14

得之我幸，不得我命…

是懂你，不是包容，不是忍让，是一份真正灵魂的契合…用概率论的角度，基本不可能。一个简单的计算，假设我们所有人都是一个小球，一百万个放在一个盒子里，其中有一个，是你的那个他。
果冻_jelly·2023-01-28 00:53

如何判断信息的善恶

举个善良的例子：如果在大学的时候是一个好学生，有一门课叫概率论。只有一门科里就有很多善良的概念。任何一个了解概率论的人都不会买彩票。如果样本数据足够大的话，小概率的事件（中奖）几乎是一定会发生的。
杨昊霖我能为你做什么·2023-01-27 18:10

Nancy的成长日计划day7

今日完成：数学概率论完成英语3篇阅读专业课未完成
Nancy_35c2·2023-01-27 14:11

深度学习高手该怎样炼成？这位拿下阿里天池大赛冠军的中科院博士为你规划了一份专业成长路径...

深度学习的理解，离不开本科数学中最为基础的数学分析（高等数学）、线性代数、概率论和凸优化；深度学习技术的掌握，更离不开以编程为核心的动手实践。
weixin_34224941·2023-01-27 12:48

深度学习高手该怎样炼成？这位拿下阿里天池大赛冠军的中科院博士为你规划了一份专业成长路径

深度学习的理解，离不开本科数学中最为基础的数学分析（高等数学）、线性代数、概率论和凸优化；深度学习技术的掌握，更离不开以编程为核心的动手实践。
酔清风·2023-01-27 12:48

深度学习求职专业技术路径

深度学习的理解，离不开本科数学中最为基础的数学分析（高等数学）、线性代数、概率论和
zetn_liu·2023-01-27 12:18

【基于Python的概率论与数理统计实验】实验1_抛硬币实验的模拟

【基于Python的概率论与数理统计实验】实验1_抛硬币实验的模拟一、实验目的1．通过抛硬币实验来验证频率具有稳定性。2．学会使用Python作图。二、实验要求1．复习大数定律。2．画图显示运行结果。
果州做题家·2023-01-27 09:40

史上最全的机器学习资料

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
chuqi1313·2023-01-27 08:42

概率论笔记（二）

度量概率的三大流派：定义法、频率法、迭代法三大流派随着概率学的法阵，逐步出现，先是定义法，再是频率法和迭代法。定义法：直接认为某件事不同结果的可能性等同，没有任何一个结果比其他结果更有可能发生。比如抛硬币，直接定义概率对半开。骰子定义为六分之一。这个流派最早出现，也最原始。理论根基驻扎在宏观世界的对称性的大前提。太过简单粗暴，虽有合理之处，但太过简化，比如工厂的良品率就不能定义为一半一半，得某种病
叽哥的黑板报·2023-01-27 06:27

概率图模型（1）概述

我们之前已经梳理了很多种模型，有线性模型，有基于树的模型等等，现在又来了个概率图模型，想要理解它，我们要搞清楚两个问题：概率图模型是什么：根据概念，概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识
蛋仔鱼丸·2023-01-26 21:17

机器学习知识总结 —— 19.朴素贝叶斯网络

文章目录贝叶斯概率简述朴素贝叶斯训练过程预测过程简单的说贝叶斯概率简述在我写过的关于统计学相关文章《概率论基础——2.条件概率、全概率、贝叶斯概率公式》提到过一个很重要的概率公式——贝叶斯公式。
打码的老程·2023-01-26 13:28

高层次人的标准

第二、概率论主观概率就是一个
宇宙公民Angel·2023-01-26 11:14

值得收藏！2023 年，你应该知道的所有机器学习算法~

然而，这一涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度等理论的交叉学科让很多开发者犯难，尤其是纷繁复杂的各类算法。本文作者结合自身多年的工作经验和日常学习，汇编了一份2023年度的机器学习算法大全。
CSDN资讯·2023-01-26 10:21

pytorch从入门到精通系列之线性回归

但毕竟是深度学习，我说的门槛是和tensorflow比，本身深度学习对于微积分，线性代数和概率论还是有一定要求的。
weixin_34113237·2023-01-26 10:40

三大能力提升之情绪管理提升

这些论调虽然有些骇人听闻的感觉，但是着实从概率论的方面，包括从一般大众的角度来说明一般人想要有所建树就应该抓住时间，应该在毕业后的前10年，抓住青春的尾
猪在天堂·2023-01-26 06:32

教资那些事

准备的时间大概花费了两个月的时间，因为初中的教资需要进行专业的考察，而专业对我来说是最难的部分，因为不仅仅考察初中的学科知识，同时还会涉及到很多大学里面的知识，最多的就是高等数学和线性代数，有时也有概率论的内容
维琪Shmily·2023-01-26 03:33

刘嘉概率论22讲-发刊词，学一门让你抓住未来的学问

当时的感觉是喜不自胜，发自内心的喜悦真的像得到了一件期待已久的礼物，概率学真的是我一直一直想学的一门学科，虽然知道自己未必学的会，但是真的感觉这个事情很重要，人生的每时每刻都在选择，而选择的对错在于对概率的判断，掌握了概率论就想发刊词说的
阿木魔法学院1865_b324·2023-01-26 03:00

未来

伴随着冬至的到来，大二的第一学期也已经过半，每个班陆陆续续都在进行各科的期中考试，令人头疼的JAVA，数据结构，概率论...考完后才知道自己的不足，才知道还有很多知识都没有掌握。
彼得pan_caac·2023-01-26 02:16

机器学习：人工智能分支中的探索

机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。机器学习算
Life is a joke·2023-01-26 02:06

Traditional Multiple Objects Tracking (updating)

目录1.卡尔曼滤波的详细推导(KF、EKF、UKF)1.1概率论基础1.2状态、观测、控制、马尔卡夫链1.3贝叶斯滤波：1.4线性高斯系统的贝叶斯滤波2.常用数据关联方法(二分图（或者叫二部图）最大匹配算法之匈牙利算法
落羽归尘·2023-01-25 15:12

五月份组队学习【吃瓜教程】Task02打卡笔记

笔记部分内容来源于网络检索，如有侵权联系可删本次学习针对的对象：有高数、线代、概率论与数理统计基础的同学内容说明：周志华老师的“西瓜书”是机器学习经典入门教材，值得反复阅读，配合“南瓜书”从本科数学基础的视角进行讲解
miskirito·2023-01-25 11:52

人工智能“六步走”学习路线

人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论
Bennyee·2023-01-25 10:49

机器学习—基于概率论的分类方法朴素贝叶斯

文章目录前言1、朴素贝叶斯的不同之处2、基本思想3、条件概率4、全概率基于贝叶斯决策理论的分类方法1、MAP分类准则2、贝叶斯公式3、先验概率4、后验概率5、朴素贝叶斯分类器6、基于朴素贝叶斯分类器的案例7、拉普拉斯修正文档分类问题1、准备数据：从文本中构建词向量2、训练算法：从词向量计算概率3、测试算法：根据现实情况修改分类器过滤垃圾邮件问题1.收集数据2.准备数据：切分文本实验总结前言在深入了
whh_0509·2023-01-24 11:24

Matlab概率论与数理统计实践-假设检验

题目：某车间用一台包装机包装某食品，包得的袋装重是一个随机变量，它服从正态分布。当机器正常时，其均值为0.5公斤，标准差为0.015。某日开工后检验包装机是否正常，随机地抽取所包装的9袋，称得净重为（公斤）:0.4970.5060.5180.5240.4980.5110.520.5150.512问机器是否正常？若总体σ²未知，是否有理由猜测包装食品的平均净重为0.5公斤？问题理论分析：该题为假设检
cartes1us·2023-01-24 10:37

初学者之路——————离散卷积

离散卷积在概率论典型的例子是计算两个相同
MapleCL·2023-01-23 13:45

Datawhale 2021.7集成学习 笔记

Dtawhale集成学习Github开源地址CH1-机器学习数学基础python笔记（基于讲义和自己的笔记）机器学习数学基础基于python-B站视频高等数学和线性代数概率论和随机过程初步数理统计（极大似然估计
今夜我说·2023-01-23 10:24

kdeplot()核密度估计图的介绍

核密度估计图：核密度估计是概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数校验方法之一。通过核密度估计图可以比观的看出数据样本本身的分布特征。
波尔德·2023-01-22 20:19

1.人工智能的数学基础

梯度下降的参数求解1.2.4梯度下降步骤1.2.5迭代的终止条件1.2.6代码实现1.3求最优解的方法1.3.1梯度下降法1.3.2牛顿法1.3.3拟牛顿法1.3.4启发式优化方法1.3.5EM算法2.线代3.概率论这部分内容属于大学以及考研的数学基础
data-master·2023-01-22 13:10
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