ACM_概率论第53页

很多父母正在让孩子白白荒废着黄金般的年龄

探索渴望发展最猛烈的时期然而事实上很多孩子却被淹没在了无尽的作业和补习班的课程之中这就是为什么孩子们普遍对学校和作业厌恶、甚至痛恨的原因因为这是对天性的对抗你只有失败不论是谁对抗天性，不是失败就是平庸从概率论来说

风过唐古拉·2020-08-20 05:37

【概率论与数理统计】小结6 - 大数定理与中心极限定理

注：这两个定理可以说是概率论中最重要的两个定理。也是由于中心极限定理的存在，使得正态分布从其他众多分布中脱颖而出，成为应用最为广泛的分布。

weixin_34378969·2020-08-20 04:33

hdoj 1285 确定比赛名次【拓扑排序】

比如说，学概率论之前必须要学会高等数学，那么高等数学就是学概率论的前提条件，这就牵涉到先后课程怎么学习，就是谁先学谁后学习，拓扑排序就是解决这类问题的。

shengweisong·2020-08-20 03:29

2018-7-17 python中函数的讲解

以后要去大学蹭数学课高等数学，概率论，复变函数，微积分开发尽量做到低耦合高内聚循环，选择，定义函数都需要缩进在一串字符串中随机选出一个用random.choice()定义函数的基本语法：【定义/声明函数

yes i can!·2020-08-20 03:36

概率论与数理统计第四版课后习题解析

概率论与数理统计第四版课后习题解析《概率论与数理统计第四版》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在2001年出版的概率论与数理统计（第三版）的基础上增订而成。

快乐的码农～·2020-08-20 01:57

机器学习之数学基础(3)——概率论

前言：概率论的理解有些抽象，掌握概率论的方法，用实际样本去无限接近真实，熟练掌握并且使用一些最基本的概念是前提，比如，均值，方差排列组合计算各种公式的基础排列image.png组合image.png古典概率事件

飘涯·2020-08-19 21:00

Python实现概率分布

一、概率分布概率分布，是概率论的基本概念之一，主要用以表述随机变量取值的概率规律。为了使用的方便，根据随机变量所属类型的不同，概率分布取不同的表现形式。概率分布包括离散概率分布和连续概率分布。

DD-Kylin·2020-08-19 19:29

【概率论】3.4矩估计与极大似然估计

1.矩估计设XXX维连续型随机变量，其概率密度为f(x,θ1,θ2,⋯θk)f(x,\theta_1,\theta_2,\cdots\theta_k)f(x,θ1,θ2,⋯θk)，或XXX为离散型随机变量，其分布律为P{X=x}=p(x;θ1,θ2,⋯ ,θk)P\left\{X=x\right\}=p(x;\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_k)P{X=x}=p(

Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

【概率论】3.3数学期望、方差与协方差

数学期望、方差与协方差1.数学期望1.定义2.性质2.方差1.定义2.计算公式3.性质3.常见分布的期望和方差4.协方差1.相关系数2.协方差矩阵5.重要公式与结论1.数学期望1.定义离散型：P{X=xi}=pi,E(X)=∑ixipiP\left\{X=x_{i}\right\}=p_{i},E(X)=\sum_{i}^{}{x_{i}p_{i}}P{X=xi}=pi,E(X)=∑ixipi；连

Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:52

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上

数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上（关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布）导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第

iteye_6637·2020-08-19 17:52

蓝桥杯【Python组】备战算法专题+例题

算法专题（持续更新）枚举排序搜索计数贪心动态规划图论数论博弈论概率论计算几何字符串算法枚举枚举算法是我们在日常中使用到的最多的一个算法，它的核心思想就是:枚举所有的可能。

罗罗诺亚_honor·2020-08-19 16:08

我的秋招

简单介绍一下我自己的情况，博士，211，数学系，概率论与数理统计专业，研究的方向为机器

xfdywy·2020-08-19 16:01

伽马函数

伽马函数的总结@(概率论)Γ(x)=∫+∞0tx−1e−tdtΓ(x)=∫0+∞tx−1e−tdt这个可以形象理解为用一个伽马刀，对x动了一刀，于是指数为x-1,动完刀需要扶着梯子(-t)才能走下来。

芮芮杰·2020-08-19 10:46

ccsp2018游记

踩着点去上了概率论，这老师居然要微信签到

ailiao2015·2020-08-19 08:30

Γ函数及Γ分布,t分布,ϰ分布和费舍尔分布

大约在1728年,著名的数学家哥德巴赫在研究数列插值的问题的时候引入了这样一个重要的函数,自此,这个函数在数学分析和概率论等方面占有了重要的地位,它

aaron_1996·2020-08-19 08:44

bzoj4001 [TJOI2015]概率论（生成函数）

我以为我不会忘记的qaq还是写一写推导吧qaq，方便后人首先设hn表示n个节点的二叉树的形态数那么我们有hn=∑i=1n−1hi∗hn−1−i,h0=1,h1=1hn=∑i=1n−1hi∗hn−1−i,h0=1,h1=1写出hnhn的生成函数：f(x)=1+x+2x2+5x3+...f(x)=1+x+2x2+5x3+...f2(x)=1+2x+5x2+...f2(x)=1+2x+5x2+...f2

Icefox_zhx·2020-08-19 08:48

ACM_求相邻最小素数

Describtion胖胖斌的数学不太好，这天数学老师要让他在L和U（1usingnamespacestd;typedeflonglongll;constllmaxn=100000;llprime[maxn],t=0;llminc=10000;llprime2[maxn],cnt=0;llisprime[maxn];llL,P;llflag;intloc=0;voidinit(){memset(i

lancecrazy·2020-08-19 06:47

概率公理化定义的理解

由于自己研究生方向为计算机视觉，需要用到许多概率论方面相关的知识，出来混早晚是要还滴！由于本科概率论课不太适应老师的语调，大多数课都睡过去了。。。

wenwuchige·2020-08-19 05:18

最大熵和概率分布

概率论我们需要描述一组数据时候，本质上需要描述每一个点。但是如果我们可以用分布去表示这些数据，就只需要均值或者方差分布参数，大大节省了存储空间。离散型随机分布伯努利分布：一次实验，结果只有两种结果。

springzzj·2020-08-19 05:39

参数估计（2）：极大似然，最大后验，贝叶斯推断以及最大熵

绕过了这道坎，我们就能站在概率论的角度考虑问题了。这时我们会发现各种各样的参数估计方法，例如极大似然估计、最大后验估计、贝叶斯推断、最大熵估计，等等。虽然方法各不相同，但实际上背后的道理大体一样。

weixin_34357962·2020-08-19 05:49

使用Matlab进行彩票数据分析

后来学习了概率论等数学方面的知识，这规律就是：随机的。再到后来，随着阅历增多和有关彩票的新闻等我

粼粼淇·2020-08-19 02:55

图像语义分割(1)-FCN:用于语义分割的全卷积神经网络

欢迎扫描二维码关注微信公众号深度学习与数学[获取免费的大数据、AI等相关的学习资源、经典和最新的深度学习相关的论文研读，算法和其他互联网技能的学习，概率论、线性代数等高等数学知识的回顾]论文地址：FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation

不会算命的赵半仙·2020-08-19 02:21

信息熵、最大熵模型

信息熵是一个数学上颇为抽象的概念,是概率论与数理统计的一个分枝。信息熵常常用于信息处理、通信系统、数据传输、率失真理论、密码学、信噪比、数据压缩等领域。

安小兴先生·2020-08-19 02:14

[Java聊天室服务器]实战之一开篇介绍

比如最近在看网易公开课MIT《算法导论》，老师提到，学习算法之前要计算机数学+离散数学+概率论等课程的知识，所以一直学不好算法的程序员不

jptiancai·2020-08-19 02:41

概率论与数理统计张宇9讲第五讲多维随机变量函数的分布

目录习题五5.1 独立随机变量XXX和YYY之和X+YX+YX+Y与XXX和YYY服从同名概率分布，如果XXX和YYY都服从（）。(A)(A)(A)均匀分布；(B)(B)(B)几何分布；(C)(C)(C)指数分布；(D)(D)(D)泊松分布。5.2 设随机变量XXX和YYY都服从正态分布，则（）。(A)X+Y(A)X+Y(A)X+Y一定服从正态分布；(B)X(B)X(B)X和YYY不相

古月忻·2020-08-19 02:38

2019年北京林业大学林学院生态学（071300）研究方向、考试科目、参考书目、考研经验、复习指导

一．研究方向01森林生态学02恢复生态与生物多样性保护03生态规划与管理04全球变化生态学二．初试考试科目①101思想政治理论②201英语一或203日语③707高等数学或715数理统计（含概率论）④815

小小熊说考研·2020-08-19 01:02

1. 概率图模型

1.概率论1.1概念对现实世界的不确定性进行建模1.2概率计算的方法加法规则sum_rule.png乘积规则product_rule.png1.4贝叶斯公式通过上面的加法规则和乘法规则，以及P(X,Y)

zjlearn·2020-08-19 01:00

【概率论】二维随机变量：联合分布律、边缘分布律和条件分布律之间的关系

摘要：本文主要介绍二维随机变量的联合分布律、边缘分布律和条件分布律之间的关系，并以矿山事故为例，强化对三者关系的认识。一、联合分布律、边缘分布律和条件分布律之间的关系1、若已知(X,Y)的联合分布率=>可以求出X的边缘分布律和Y的边缘分布率●X的边缘分布律为●Y的边缘分布律为2、若已知(X,Y)的联合分布律和X的边缘分布律=>可以求出Y的条件分布律3、若已知X的边缘分布律和Y的条件分布律=>可以求

薯仔的土小豆·2020-08-19 00:20

信息论

信息论（InformationTheory）是概率论与数理统计的一个分枝。用于信息处理、信息熵、通信系统、数据传输、率失真理论、密码学、信噪比、数据压缩和相关课题。

weixin_33779515·2020-08-19 00:01

1.机器学习的概念和环境搭建

本文是我学习bobo老师视频的学习笔记，是机器学习的入门课程，建议有编程基础和高等数学、概率论、线性代数的学习者参考学习。

Sampson Clarence·2020-08-18 21:11

奇怪的骰子游戏

近日复习概率论（mathematicsforcomputerscience）的时候读到了一个有趣的例子，在这里分享一下。都是一些非常简单好玩的概率知识，学数学的同学请绕道...勿喷。

a_18067·2020-08-18 19:18

机器学习的分类

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。

Star-Technology·2020-08-18 18:29

机器学习快速入门

1、课程介绍学习前提对微积分，线性代数，概率论的基本知识有一定了解有一定编程基础（最好是Python）学习目标理解机器学习的概念、原理、常用算法学会对原始数据的预处理学会使用Python语言和相关的机器学习库学会使用常用算法和应用框架解决实际问题课程安排基本介绍基本概念监督学习非监督学习

涤生（bluez）·2020-08-18 17:51

1.1机器学习基础-python深度机器学习

参考彭亮老师的视频教程：转载请注明出处及彭亮老师原创视频教程：http://pan.baidu.com/s/1kVNe5EJ1.课程介绍2.机器学习（MachineLearning,ML)2.1概念：多领域交叉学科，涉及概率论

Linux????? Mr.Liyz·2020-08-18 17:53

深度学习基础介绍

1.机器学习（MachineLearning,ML)1.1什么是机器学习：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。

苦禅森·2020-08-18 16:05

数学基础 | (3) cs229概率论基础

目录1.概率的基本要素2.随机变量3.两个随机变量4.多个随机变量1.概率的基本要素为了定义集合上的概率，我们需要一些基本元素：样本空间:随机实验的所有结果的集合(所有样本点的集合)。在这里，每个结果（样本点）可以被认为是实验结束时现实世界状态的完整描述。事件集(事件空间)F:事件,事件A是的子集，即是一个实验可能结果的集合(包含一些样本点)。F需要满足以下三个条件：概率(度量)P：函数P是一个（

CoreJT·2020-08-18 16:13

七月算法-P2 概率论与数理统计(3)

七月算法-P3概率论与数理统计(3)切比雪夫不等式大数定理大数定理的意义伯努利定理中心极限定理中心极限定理的意义概率论与数理统计(3)切比雪夫不等式设任意变量X的期望为μ\muμ,方差为σ2\sigma

无知书童·2020-08-18 16:38

机器学习基础

###1、基础学习学习前提学习过高等数学，例如微积分，线性代数，概率论等，对数学要求较高，但入门时勉强知道基本知识就可以。有一定的编程基础，接触过python最佳。

Li_GaoGao·2020-08-18 15:53

概率论考点之分布律

概率论的重要思想就是"由看似不确定的转化为确定的过程".怎么转化?还是离不开抽象与分解.这其实是一个认知的过程,将不认知的东西转化为已知的东西.要知道分布律,先得知道分布函数的概念

guangod·2020-08-18 15:26

概率论考点之对立、互斥、独立

正式备考概率论，8月份自考结束，已经做好挂科的准备！尽管结束时，还有种再报两门的打算，但客观来说，时间太紧到10月17日仅两个月，中间还要应付项目，备考两门不过的可能性是很大的，那还不如专心备考一门！

guangod·2020-08-18 15:26

【数学基础】一份非常适合人工智能学习的线性代数基础材料中文版（国内教材精华）...

机器学习，需要一定的数学基础，需要掌握的数学基础知识特别多，如果从头到尾开始学，估计大部分人来不及，我建议先学习最基础的数学知识，基础知识可以分为高等数学、线性代数、概率论与数理统计三部分，我整理了相关数学基础资料

风度78·2020-08-18 14:45

斯坦福CS229机器学习课程的数学基础（概率论）翻译完成

本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料的中文翻译翻译：线性代数（黄海广），概率论（石振宇博士）审核修改：黄海广Stanfordcs229manchinelearning课程，相比于Coursera

湾区人工智能·2020-08-18 13:15

第1节--深度学习基础介绍-机器学习--课程介绍（上）

建议三门课的学习顺序为：Python语言编程基础——深度学习基础介绍-机器学习——深度学习进阶：算法与应用以下是我整理的第1节的学习笔记：1、课程介绍学习前提对微积分，线性代数，概率论的基本知识有一定了解有一定编程基础

忧郁一休·2020-08-18 13:58

首发：吴恩达的 CS229的数学基础（概率论），有人把它做成了在线翻译版本！...

CS229机器学习课程复习材料-概率论概率论复习和参考概率论是对不确定性的研究。通过这门课，我们将依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇笔记试图涵盖适用于CS229的概率

风度78·2020-08-18 13:59

斯坦福CS229机器学习课程的数学基础（线性代数）翻译完成

这个基础材料主要分为线性代数和概率论，而且针对机器学习课程做了优化，非常适合学习。我已经翻译完线性代数部分，放在github提供下载。

湾区人工智能·2020-08-18 13:23

数学之美：深度学习中的概率论

概率论是用于表示不确定性陈述的数学框架，即它是对事物不确定性的度量。在人工智能领域，我们主要以两种方式来使用概率论。

BigCowPeking·2020-08-18 12:57

朴素贝叶斯分类器

本文章的主要知识如下：概率论基础，贝叶斯分类器，朴素贝叶斯。

ChenYu1203·2020-08-18 12:29

经典相关分析，典型关分析， CCA，Canonical Correlation Analysis，多元变量分析，线性组合，相关系数最大化...

weixin_33965305·2020-08-18 12:13

关于皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）的一点理解

一种度量思路是考虑它们之间的欧几里德距离：另外一个度量思路是考虑它们之间的皮尔逊相关系数：公式的定义与概率论中相关系数的定义一致，反映了两个随机变量之间的相关性。

huaxia048·2020-08-18 11:25

【数学知识】方差、标准差、均方差、均方误差区别总结

一、方差的含义百度百科上方差是这样定义的：（variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

超级无敌陈大佬的跟班·2020-08-18 10:55

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