ACM_概率论

机器学习算法中关于朴素贝叶斯代码详细注释

```'''基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯朴素的概念：整个形式化过程只做最原始最简单的假设优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别
IT奶牛·2020-08-11 13:06

人工智能 4.不确定性推理方法

目录概述不确定性推理的含义基本问题不确定性推理的类型可信度推理模型知识不确定性的表示：可信度的定义：可信度的性质证据不确定性的表示不确定性的更新结论不确定性的合成主观Bayes方法的概率论基础全概率公式
lagoon_lala·2020-08-11 12:38

数据分析必须掌握的概率分布！建议收藏！

因此，打下良好的概率论基础是必须的。数据类型‘巧妇难为无米之炊’，数据分析的‘主料’即为数据。
视学算法·2020-08-11 05:22

从统计到概率，入门者都能用Python试验的机器学习基础

概率论与统计学是机器学习的基础，但很多初学者不太了解它们。本文介绍了概率及统计的基本概念、联系以及用法，并以正态分布为例展示了什么是概率分布、分布函数以及经验法则。
weixin_34389926·2020-08-11 04:55

高等数理统计（一）

引言【比较官方的简介】数理统计学是一门以概率论为基础，应用性很强的学科。
weixin_30606669·2020-08-11 04:09

高等数理统计（五）

引言【比较官方的简介】数理统计学是一门以概率论为基础，应用性很强的学科。
weixin_30570101·2020-08-11 04:06

高等数理统计（二）

引言【比较官方的简介】数理统计学是一门以概率论为基础，应用性很强的学科。
weixin_30262255·2020-08-11 04:57

概率论知识回顾（六）：常见的概率分布

概率论知识回顾（六）重点：常见的概率分布知识回顾用于巩固知识和查漏补缺。知识回顾步骤：查看知识回顾中的问题，尝试自己解答自己解答不出来的可以查看下面的知识解答巩固知识。
MengFly_·2020-08-11 04:14

神经网络BP算法简单推导

这几天围绕论文ANeuralProbabilityLanguageModel看了一些周边资料，如神经网络、梯度下降算法，然后顺便又延伸温习了一下线性代数、概率论以及求导。总的来说，学到不少知识。
ZY-H·2020-08-11 04:25

机器学习算法&推荐系统算法精讲视频教程 机器学习高阶课程 机器学习视频+代码+PPT

===============课程目录===============├01.第1课概率论与数理统计.mkv├02.第2课矩阵和线性代数.mkv├03.第3课凸优化.mkv├04.第4课回归.mkv├05
qq_42734110·2020-08-11 03:34

小白之通俗易懂的贝叶斯定理

概率论与数理统计，在生活中实在是太有用了，但由于大学课堂理解不够深入，不能很好地将这些理论具象化并应用到实际生活中，感到实在
zenRRan·2020-08-11 03:50

数论 + 概率论 - Tetrahedron - HDU 6814

数论+概率论-Tetrahedron-HDU68142020Multi-UniversityTrainingContest5题意：直角四面体连接直角顶点的三条棱长为a,b,c，直角顶点到底面的距离为h，
njuptACMcxk·2020-08-11 03:50

数论 + 概率论 - Paperfolding - HDU 6822

数论+概率论-Paperfolding-HDU68222020Multi-UniversityTrainingContest5题意：对一张纸进行n次操作，对一张纸进行n次操作，对一张纸进行n次操作，每次操作允许横向对折或者竖向对折
njuptACMcxk·2020-08-11 03:50

组合数学 + 概率论 - Set1 - HDU 6825

组合数学+概率论-Set1-HDU6825题意：给定一个集合S={1,2,...,n}，每次删除当前集合中的最小元素，同时再随机删除一个元素，直到∣S∣=1，求每个元素最后被留下来的概率。
njuptACMcxk·2020-08-11 03:18

概率论几种常见分布

概率论几种常见分布正态分布概要分析泊松分布适用范围伽玛分布对数正态分布本文也算是一种对大学知识的回顾吧！学习数据分析看到几种统计方法，没办法，过来总计一下吧，反正感觉我以后用的次数还多着哩。
水无垠·2020-08-11 03:23

概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用

两点分布、二项分布、几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布...概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。离散概率分布也称为概率质量函数（probabilitymassfunction）。离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoullidistribution）、二项分布（binomialdistribution）、泊松分布（Poiss
DLANDML·2020-08-11 03:56

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（五）——概率密度函数（pdf）的参数估计

有关概率密度函数的估计，统计类的书籍（像概率论与概率统计）中介绍的比较全面，
eternity1118_·2020-08-11 03:18

数据预处理与数据分类预测

熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，它在控制论、概率论、数论、天体物理、生命科学等领域都有重要应用，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。
dingchao6679·2020-08-11 03:40

统计模式识别学习笔记（二）

从极大似然和后验的角度谈基本决策在阅读这部分知识前，假设各位已经学习过概率论与数理统计，并能够较好的应用这部分知识。
翡翠的风吟·2020-08-11 02:08

acm_十进制转二进制

题目：ProblemDescriptionGiveyouanumberonbaseten,youshouldoutputitonbasetwo.(0<n<1000)InputForeachcasethereisapostivenumbernonbaseten,endoffile.OutputForeachcaseoutputanumberonbasetwo.SampleInput123
清风徐来---·2020-08-11 01:14

组合数学及其应用——容斥原理

容斥原理在集合论、概率论、组合数学中都常常出现，它是下面一个结论的推广。这是因为，我们分别减|A|、|B|的时候，把|AB|减掉了两次，因此这里应该再加一次。它的推广形式就是容斥定理。
weixin_30359021·2020-08-10 22:26

概率论计算圆周率（π）

最近找工作看了许多面经，其中看到了重复出现多次的问题：使用概率论计算π因此，查找并推导了如下可两种方法，具体如下：目录1.投针法：1.1实验数据1.2Python模拟程序2.圆周法2.1Python模拟程序
Jayce~·2020-08-10 18:58

泊松分酒问题

有许多著名的公式定理以他的名字命名，比如概率论中著名的泊松分布。有一次闲暇时，他提出过一个有趣的问题，后称为：“泊松分酒”。
Chaz.·2020-08-10 18:58

[PRML]图模型-有向图模型

概率论可以用两个简单的方程来表示，它们分别对应着求和法则和乘积法则。因此，完全可以通过代数操作来建立和解决复杂的概率模型。
mengjizhiyou·2020-08-10 18:44

1.什么是机器学习

这里面包含了概率论，统计学等等学科。随着计算机硬件的提升，
gldbys·2020-08-10 16:26

“程序员不懂数学，干啥都不行！”骨灰级工程师：太容易吃亏了！

因为这些核心原理都是数学，而且光会基础数学远远不够，还需要概率论，微积
CSDN 程序人生·2020-08-10 16:15

概率论期中考试

3.TheprobabilitythataregularlyscheduledflightdepartsontimeisP(D)=0.83;theprobabilitythatitarrivesontimeisP(A)=0.82;andtheprobabilitythatitdepartsandarrivesontimeisP(D∩A)=0.78.Findtheprobabilitythatapl
banhuaf325978·2020-08-10 15:25

隐马尔可夫模型——概念与算法详解

马尔可夫链不懂的可以把本科的《概率论与数理统计》找回来看一下，很简单的，就是离散状态之间的转换。下面直接定义基本概念，为后面的算法做准备。
颀周·2020-08-10 15:00

读程士宏《测度论和概率论基础》

实变函数我没打算深入学了，但概率论还是要细细学的。于是学习这方面知识的中心思想也确立下来了——主要
Myriad_Dreamin·2020-08-10 14:47

均值、方差、标准差及协方差、协方差矩阵详解

方差（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。统计中的方差（样本方
情不醉、信仰·2020-08-10 12:19

算法中常用的几个统计指标，方差，标准差等（简单理解）

在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。2、标准差方差开根号。
窝头就辣椒·2020-08-10 10:27

如何计算数学期望

数学期望的定义数学期望的计算公式例题1.数学期望的定义在概率论和统计学中，数学期望（或均值）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。
seasongirl·2020-08-10 10:47

HDU 1203 I NEED A OFFER! 01背包题解

题解就是dp加上概率论求解。因为需要求最少有一间学校录取的概率，那么就可以使用逆向思维，求没有一间学校录取的概率。基本的概率论思维，不过如果久了没做概率论还是会有点麻烦的。
靖心·2020-08-10 09:04

机器学习Python识别图片验证码原理

其涉及范围还是挺广的，包括概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。比如前段时间打败世界顶级围棋棋手李世石的AlphaGo就是一个很好的例子。对于机器学习
weixin_34238633·2020-08-10 07:45

Linux操作系统下部署python 机器学习开发环境

好了不逼逼了，说下要用到的数学知识：(1)概率论：说明了事物可能会怎么样；(2)数值分析:揭示了它们为什么这样，以及如何变成这样；(3)线性代数:告诉我们事物从来不只一个样子，使我们能从多个角度来观察事物
三名狂客·2020-08-10 07:11

数据分析岗笔试卷五

网易2020校招数据分析方向正式批笔试题更多数据分析试卷请点击数据分析真题考点涉及：数据结构（二叉树、链表、树的遍历等）、斐波那契数列、PCA、概率论、高数、SQL、业务分析能力、编程1.以下关于主成分分析说法错误的是
螮蝀·2020-08-10 06:50

疫情期间学习打卡计划

5/10写完概率论习题预习计算机网络记单词50个5/11计算机网络最后一章(网络安全)上课算法设计与分析上课计算机网络作业记单词50个运动世界校园打卡5/12计算机网络作业学习Opencv计算机视觉概率论复习记单词
CSN-001·2020-08-10 06:28

震惊！数据分析还能这样做？

传统的统计方法是先假定数据服从某种分布，然后运用这种模型进行预测，以概率论为基础，做参数检验。而EDA则是强调数据，“抛开”概率的理论，
黄杰ed·2020-08-10 06:26

数据结构和算法面试题系列—随机算法总结

0概述随机算法涉及大量概率论知识，有时候难得去仔细看推导过程，当然能够完全了解推导的过程自然是有好处的，如果不了解推导过程，至少记住结论也是必要的。
weixin_33686714·2020-08-10 02:45

随机模拟方法与应用 第一节

教学方法3个结合1.数学思维+数学软件2.蒙特卡罗+机器学习3.建模方法+案例分析教学内容第1章绪论：初识随机模拟与机器学习第2章懂点概率论：领会描述随机性的数学语言第3章善用身边的数学秘书：学会使用MATLAB
咱们工人有力量·2020-08-10 00:49

ACM_算法_二叉树遍历方法的互相转换 (TOJ 3988 Password)

题目链接：http://acm.tju.edu.cn/toj/showp3988.html很裸的一道二叉树的题目，题意很简单，通过先序遍历(root,left,right)和中序遍历(left,root,right)，推出后序遍历(left,right,root)。二叉树就是一个搜索的教科书，我们用到的方法也是深度搜索(DFS)，举个例子先序遍历：DBACEFHGI。中序遍历：ABCDFEGHI。
RaAlGhul·2020-08-09 06:47

2020英语流利说数据分析笔试（第二批）

单选+多选+2道解答题选择题涉及机器学习、概率论与数理统计、业务等部分题目：选择题：1.若投掷硬币，正面概率=34\frac{3}{4}43，反面概率=14\frac{1}{4}41，求连续投掷2次正面所需次数的期望
忆子规·2020-08-09 02:46

《机器学习》读书笔记--1

（概率论部分的知识还是要再回头看看--！）
FlyingCarrot丶·2020-08-09 00:20

机器学习（4）——贝叶斯学习（一）

前言概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯在开始本章之前，请大家思考一个问题——关于机器学习，我们的目标是什么？人们想要我们进行那种类型的学习？人们希望我们执行的学习理论？
StevenJane·2020-08-08 22:47

机器学习入门（1）——概念及经典算法

1.机器学习概念机器学习（MachineLearning，简称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。
StriveQueen·2020-08-08 21:38

机器学习笔记（二）矩阵和线性代数 例：用Python实现SVD分解进行图片压缩

上周写了概率论的内容，发现根本没有人看啊，心好塞……所以还是不讲太多理论的内容了，就简单介绍一下线性代数中比较基本
王大宝的CD·2020-08-08 21:53

机器学习读书笔记之贝叶斯分类

这篇读书笔记之所以拖了很久还是因为对概率和统计的知识不够熟悉，考研的时候考的数学二，不考概率论，就只复习了高数和线代，所以用了很多时间去补上概率统计的知识，资料包括统计学习方法、ISL和一些CSDN上的博客
omelete·2020-08-08 19:44

深度学习（P1数学 第一章到第四章）花书阅读笔记和知识点补充

单位矩阵和逆矩阵2.4线性相关和生成子空间2.5范数2.6特殊类型的矩阵和向量2.7特征分解2.8奇异值分解2.9Moore-Penrose伪逆2.10迹运算2.11行列式2.12实例：主成分分析C3概率论
ngadminq·2020-08-08 18:44

数学篇----参数估计之最大似然估计法[概率论]

前言参数估计问题分：点估计、区间估计。点估计是适当地选择一个统计量作为未知参数的估计（称为估计量），若已取得一样本，将样本值代入估计量，得到估计量的值，以估计量的值作为未知参数的近似值（称为估计值）。（另一种解释：依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。）有很多求点估计的方法：最大似然估计法、矩估计法、最小二乘法、贝叶斯估计法。重点就是最大似然法。最大似然估计法的基本思想：若已观察到
谷震平·2020-08-08 15:53

机器学习算法数学基础之——微积分篇（1）

所以打算在知乎记几篇笔记，分别是关于微积分、线性代数、统计与概率论三个部分的一些常用知识点。当前这篇是关于微积分部分的，包括：罗尔定理、柯西中值定理、拉格朗日中值定理、泰勒展开、夹逼准则、洛必达法则
王大鱼·2020-08-08 15:58
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