ACM_概率论第27页

概率论与数理统计

概率定义事件A发生的概率：随机试验E,试验样本空间为S.E的每一事件A,存在一实数与之对应，记为P(A).满足:(1)有界性：for∀事件A,have0≤P(A)≤1;(2)规范性：P(S)=1;(3)可列可加性：for随机试验E的事件A1,A2,...,An,...,if两两互不相容，即AiAj=∅(i≠j;i,j=1,2,...),thathaveP{A1⋃A2⋃...⋃An⋃...}=P{A

污浊的双黑·2023-01-03 11:36

思维导图：统计学习方法

文本结构统计学习方法基本概念统计学习的定义又叫统计机器学习基于数据构建概率统计模型，并运用模型进行预测和分析的一门学科主要特点建立在计算机和网络之上以数据为研究对象，是数据驱动的学科目的是对数据进行预测和分析以方法为中心，构建模型，运用模型进行预测和分析概率论

路飞的纯白世界·2023-01-03 09:21

【数学基础：概率论】3.随机变量与多维随机变量

目录1.离散随机变量1.10-1分布1.2二项分布1.3泊松分布2.连续随机变量2.1分布函数2.2概率密度2.3均匀分布2.4指数分布2.5正态分布3.随机变量函数的分布4.多维随机变量5.边缘分布和条件分布6.独立性1.离散随机变量1.10-1分布1.2二项分布1.3泊松分布泊松分布描述的是稀有事件发生的概率（概率9讲）。2.连续随机变量2.1分布函数2.2概率密度2.3均匀分布2.4指数分布

尊新必威·2023-01-02 11:45

机器学习基础——分类算法之朴素贝叶斯算法（Bayes)、分类模型评估、选择和调优

目录1概率论知识2贝叶斯公式3sklearn包中的API（MultinomialNB)4朴素贝叶斯算法案例——文本分类4.1案例流程4.2代码及结论4.3案例缺点5朴素贝叶斯的优缺点5.1优点5.2缺点

chelsea_tongtong·2023-01-02 08:49

机器学习算法介绍

事实上，机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，利用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。

三街石龟·2023-01-01 14:59

贝叶斯学习的简单介绍

假设2.3概率法则三、最小描述长度假设四、贝叶斯最优分类器五、Gibbs算法六、Bagging分类器七、朴素贝叶斯分类器八、贝叶斯信念网络九、总结贝叶斯学习BayesianLearning一、介绍贝叶斯概率论于

一只黑猩猩·2023-01-01 08:19

计算两幅图像的gamma曲线_浅尝则止 - SciPy科学计算 in Python

本章适合那些有较好高等数学、线性代数、概率论基础的工科学生或

weixin_39631899·2022-12-31 22:07

gitmodel学习笔记（一）：利用sympy分析高等数学

引言本篇是在复习到中途参加的一个关于gitmodel的学习活动，本系列分为三个部分，分别为高等数学、线性代数以及概率论与数理统计。

submarineas·2022-12-31 20:36

图像处理数学方法

在此期间，借助于随机过程理论，人们建立了图像模型通过概率论以及在此基础上建立的信息论建立了图像编码的框架；线性滤波（维纳滤波、卡尔曼滤波）方法为低层图像处理提供了有力的理论支持；而FFT则被广泛使用在图像

weixin_33717298·2022-12-31 14:08

图像处理数学方法（转）

在此期间，借助于随机过程理论，人们建立了图像模型通过概率论以及在此基础上建立的信息论建立了图像编码的框架；线性滤波（维纳滤波、卡尔曼滤波）方法为低层图像处理提供了有力的理论支持；而FFT则被广泛使用在图像处理的几乎所有分

hitzqb·2022-12-31 14:36

信息安全—密码学信息熵信息理论基础—熵的概念(熵、联合熵、条件熵、平均互信息)

数学基础：概率论乘法法则两个事件相互独立：P(A∩B)=P(A)×P(B)·意思是事件A和事件B同时发生的概率=事件A发生的概率×事件B发生的概率··举个栗子：掷两枚硬币硬币同时立着的概率=掷一枚硬币立着的概率

Lmars97·2022-12-31 09:04

python蒙特卡洛模拟股票_期权定价中的蒙特卡洛模拟方法

蒙特卡洛方法的理论基础是概率论与数理统计，其实质是通过模拟标的资产价格路径预测期权的平均回报并得到期权价格估计值。蒙特卡洛方法的最大优势是误差收敛率不依赖于问题的维数，从而非常适宜为高维期

weixin_39648432·2022-12-30 14:01

R语言：蒙特卡洛模拟

这是一种基于概率统计模型所衍生的一种计算机模拟的方法，而它的原理就是概率论中所涉及的“大数定律”，也就是在实验次数非常多时，频率会依概率收敛，即频率非常接近概率。

FightingBob·2022-12-30 14:29

强化学习算法-1-多臂老虎机

多臂老虎机也常常在游戏厅中见到，它是强化学习入门的必要问题，也是概率论中的经典。每一台老虎机的结果都服从一个概率分布，如高斯分布。

Zacharium_·2022-12-30 13:04

强化学习（二）：马尔可夫决策过程

该up的BB空间1.随机变量概率论中的知识，如用X表示一个随机事件，用p（X）表示概率。2.随机过程一组随机变量如St,St+1,St+2…作为一个整体研究，一组之间有很紧密的过程。

Cai__xukun·2022-12-30 13:02

【概率论】期末复习笔记：数理统计学的基本概念

数理统计学的基本概念目录一、总体与样本二、样本数据的整理1.样本频数分布与频率分布2.频率直方图3.经验分布函数三、统计量1.统计量的概念2.几个常用的统计量1)样本均值2)样本方差和样本标准差3)样本矩4)顺序统计量5)样本极差6)样本ppp分位数四、抽样分布1.Γ\GammaΓ分布2.χ2\chi^2χ2分布3.ttt分布4.FFF分布上述分布的详细定义分位数正态总体的抽样分布一、总体与样本总

seh_sjlj·2022-12-30 11:12

五月份组队学习【吃瓜教程】Task04-05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·2022-12-30 10:20

bayes_word

3.实验知识点朴素贝叶斯算法4.实验环境python3.6.55.预备知识概率论与数理统计Linux命令基本操作Python编程基础实验-言论过滤器以在线社区留言为例。

大暑这天开通了博客·2022-12-30 07:08

【概率论基础进阶】多维随机变量及其分布-随机变量的独立性

定义：如果对任意x,yx,yx,y都有P{X≤x,Y≤y}=P{X≤x}P{Y≤y}P\left\{X\leqx,Y\leqy\right\}=P\left\{X\leqx\right\}P\left\{Y\leqy\right\}P{X≤x,Y≤y}=P{X≤x}P{Y≤y}即F(x,y)=FX(x)FY(y)F(x,y)=F_{X}(x)F_{Y}(y)F(x,y)=FX(x)FY(y)则称随

烧灯续昼2002·2022-12-30 01:19

详解概率论基础: 从贝叶斯开始

转自：机器之心，侵删本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。

Python数据之道·2022-12-29 16:20

从贝叶斯定理到概率分布：详解概率论基本定义

转自：机器之心本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。

风度78·2022-12-29 16:19

国科大自然语言处理(刘洋老师)期末复习

老师上课讲的重点数学基础:概率论和信息论部分，熵的计算啥的公式一定要记下来隐马尔可夫模型:是重点重点！

精致又勤奋的码农·2022-12-29 11:06

杂谈||Python实现计算含保底抽卡出金期望

至于计算模型就是很简单的概率论模型。

Apr1cot·2022-12-28 23:54

java 计算协方差矩阵,如何计算协方差、协方差矩阵、相关系数、马氏距离...

1.协方差cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY协方差的定义，EX为随机变量

杉木優子·2022-12-28 20:08

python计算协方差矩阵_协方差矩阵、相关系数矩阵的EXCEL和python实现

在《概率论与数据统计》中协方差矩阵的定义具体如下：按照协方差矩阵中各元素cij的计算过程，我们可以得知要依次计算E（Xi），X-E（Xi），cij。

weixin_39690958·2022-12-28 20:37

数学知识补充-协方差，协方差矩阵，相关系数，相关系数矩阵

说明：这里只考虑随机变量总体的参数，而不是从统计学的角度考虑样本的统计量1.协方差意义：在概率论和统计中，协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。

nicowin·2022-12-28 20:37

标准化、协方差、相关系数和协方差矩阵

Scrat000·2022-12-28 20:05

夏小悠·2022-12-28 20:04

采样与量化

而histeq是用了概率论的知

求求你来BUG行不行·2022-12-28 18:54

矩阵求导（本质、原理与推导）详解

矩阵求导是机器学习与深度学习的基础，它是高等数学、线性代数知识的综合，并推动了概率论与数理统计向多元统计的发展。

生信小兔·2022-12-28 16:35

线性代数之矩阵求导（1）布局

线性代数之矩阵求导（1）布局前言分子和分母布局标量，向量，矩阵函数标量函数向量函数矩阵函数函数求导标量函数求导向量函数求导矩阵函数求导后记前言学机器人真是啥都要掌握呢，线性代数，概率论，泛函，实分析，优化理论

RuiH.AI·2022-12-28 15:56

【ML】贝叶斯分类和朴素贝叶斯分类

因为贝叶斯是基于概率论的算法，了解算法之前，需要了解概率论的几个概念：联合概率

机器不学习我学习·2022-12-28 15:17

R语言：逆变换法生成随机数

连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数借陈希孺老师所著的《概率论与数理统计》中关于概率密度函数的释义以方便理解概念。2、PMFprobabil

Yeexxxx___·2022-12-28 15:31

C++实现基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯分类

【机器学习实战】：C++实现基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯分类（NaiveBayesClassifier）转载自：机器学习实战朴素贝叶斯分类算法是机器学习中十分经典而且应用十分广泛的算法，下面将逐步学习和说明

Xiaoting_Cheng·2022-12-28 13:33

不调用函数实现图像卷积操作

卷积（convolution）是数学知识，概率论和信号与系统中都有涉及。卷积会由两个原函数产生一个新的函数，两个函数之间的这种操作就称为卷积。

Fancy Wang·2022-12-27 14:55

浙大第五版概统复习提纲(前八章)

目录概率论的基本概念随机试验样本空间、随机事件频率与概率等可能概型条件概率独立性随机变量及其分布随机变量离散型随机变量及其分布律随机变量的分布函数连续型随机变量及其概率密度随机变量的函数的分布多维随机变量及其分布二维随机变量边缘分布条件分布相互独立随机变量两个随机变量的函数分布随机变量的数字特征数学期望方差补充

gyy591·2022-12-27 09:47

7天强化学习营学习笔记

sandypx·2022-12-26 23:03

【LQ系列】杂谈 —— 聊一聊算法

知乎上看到“作为计算机专业学生最应该学习的课程Top5”：计算机组成原理+数字逻辑电路、线性代数+概率论+离散数学、算法、操作系统+编译原理、掌握一门编程语言和编程技术（https://www.zhihu.com

gohnn·2022-12-26 11:43

机器学习算法之分类

1.机器学习机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，它涉及到概率论、统计学、计算机科学以及软件工程等多门学科。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。

Stig_Q·2022-12-26 04:19

贝叶斯滤波

贝叶斯滤波1.概率基础2.贝叶斯滤波1.概率基础概率论中，假设随机变量为XXX。

一杯板蓝根·2022-12-26 00:50

【算法基础学习 1】贝叶斯滤波

(一).概率基础回顾我们先来回顾一下概率论里的基本知识：1.X:表示一个随机变量，如果它有有限个可能的取值{x1,x2,⋯,xn}2.p(X=xi):表示变量X的值为xi的概率。

wb790238030·2022-12-26 00:18

【通俗易懂】从贝叶斯公式到卡尔曼滤波

0x01贝叶斯滤波2.1贝叶斯公式贝叶斯滤波是二维连续随机变量的贝叶斯公式的应用算法，贝叶斯公式是概率论中的一个

Nack'BT·2022-12-26 00:47

贝叶斯滤波详解

贝叶斯滤波不熟悉贝叶斯的可以去看一下概率论4—条件概率与事件独立性P(Bi∣A)=P(ABi)P(A)=P(A∣Bi)P(Bi)∑i=1nP(A∣Bi)P(Bi)P(B_i|A)=\cfrac{P(AB_i

qq_43133135·2022-12-26 00:16

【课程整理】随机系统期末整理

文章目录1概率论部分(1-4)概率空间随机变量概率分布随机变量的函数仍然是随机变量条件期望2随机过程(5-7)随机过程Martingale停时马尔科夫链3参数估计(8-10)参数估计问题充分统计量贝叶斯估计非随机估计部分思维导图如下

ALL 2 WELL·2022-12-25 19:46

个人考研资料整理（更新一战后感想）

Air_cat·2022-12-25 13:44

从导数到方向导数和梯度，一步步理解深度学习中的梯度下降算法

吴恩达的深度学习课程五门里已经学了四门，课后的编程练习也都跟着做了，在学习的过程中，时常忍不住去探究背后的数学原理，毕竟大学里也学过高等数学，概率论和线性代数这几门机器学习的必备数学课程，又考过研。

好吧我的用户名·2022-12-24 13:13

python手写数字识别教学_6手写数字识别_python机器学习与数据挖掘_Python视频-51CTO学院...

机器学习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、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有

职业生涯规划师·2022-12-24 11:58

【学习笔记+代码实现】（线性回归linear regression）（不定期更新）（2546字）

(摘自百度)批注1：笔者还没有学习概率论和数理统计，这些概念也不是很懂，就是对一堆散点找到一条最好的直

ahardstone·2022-12-24 09:58

独立同分布 independently identical distribution (iid)

在概率论和统计学中，如果每个随机变量的概率分布与其他随机变量的概率分布相同，且相互独立，则一组随机变量是独立的，且分布相同,简称独立同分布（iid)。

独孤四叶·2022-12-24 07:59

概率论的学习和整理8：几何分布

前言几何分布，和超几何分布，听名字很像但实际上这两种随机变量，没有任何关系1什么是几何分布一种定义为：在n次伯努利试验中，试验k次才得到第一次成功的机率。详细地说，是：前k-1次皆失败，第k次成功的概率。首先几何分布，属于古典概型/伯努利试验，特点是：只有每次试验只可能有两种结果如果只做1次试验，那是属于0-1分布如果做N次试验，但是只有最后一次成功，则随机变量符合几何分布如果做N次试验，没其他限

奔跑的犀牛先生·2022-12-24 06:47

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