Probability

写邮件要文章源代码成功啦！

Inordertoincreasetheprobabilitythatyouseetheemail,Ialsosentthesameemailinyourothermailbox(XXX).Ifyouhavealreadyseenoneoftheemails
EVEcho·2019-01-16 00:00

Summaries on Three Papers about Phenotyping (Lasko, Harutyunyan & Ho)

irregularobservationsonserumuricacidconcentration)->Gaussianprocessregression(Transformingtherawdataintoacontinuouslongitudinalprobabilitydensity
Liuzi_huster·2019-01-15 00:24

滴滴派单和Uber派单对比

评估方案二、Uber1、算法概述2、Uber的算法解读一、滴滴1、滴滴派单主要模式业务场景：一个订单被派给多个司机，司机根据自己的喜好选择接受或拒绝目标：最大化一次派单成单率关键问题：estimatetheprobabilityofeachdriver'sacceptanceofanorder
Andy_shenzl·2019-01-14 20:32

【刷（shui）题记录】201812 艰难前行的一月

12.8CF936E——Divide_Conquer——Dynamic_Tree_Divide12.9CF749E——Math——Probability&Expectation12.10UOJ55——Divide_Conquer
Dream_Lolita·2019-01-01 13:57

R语言画直方图与密度函数图

在画直方图时，用到的函数为：hist()的调用格式hist(x,breaks="Sturges",freq=NULL,probability=!
小记专家·2018-12-29 15:23

R语言画直方图与密度函数图

在画直方图时，用到的函数为：hist()的调用格式hist(x,breaks="Sturges",freq=NULL,probability=!
小记专家·2018-12-29 15:23

7、监督学习--回归--非线性回归

1.1非线性回归中有一个重要的概念：逻辑回归LogisticRegression1.2概率(P)probability：对一件事情发生的可能性的度量（00.5h(x)>0.22.2基本模型测试数据为X（
Thomas.Woo·2018-12-26 17:17

1.概率论基础

1.1条件概率：设是一个概率空间，，而且，则对任意，记：(1.1.1)并称之为在事件B发生的条件下事件A发生的条件概率(conditionalprobability)。
Marthm·2018-12-25 10:14

先验证分布，后验分布，先验可能性，后验可能性

内容摘自于《MathematicsforMachineLearning》先验：prior后验：posteriorinference:transformingpriorprobabilitytoposteriorprobobility.learning
qq_27931977·2018-12-23 21:29

T检验与F检验的区别和关系

通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probabilitydistribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现
guduchangjian·2018-12-19 17:16

Linear Discriminant

bishop的PatternRecognitionandMachineLearning1.DiscriminantFunction这里用的判别方程来源于BayesDecisionTheory:posteriorprobability
wangsnoopy123·2018-12-18 16:05

比特币双花攻击成功概率与比特币白皮书的calculation部分解读

第一部分：qz=(q/p)zq_z=(q/p)^zqz=(q/p)z已知ppp=probabilityanhonestnodefindsthenextblockqqq=probabilitytheattackerfindsthenextblockq
jason_cuijiahui·2018-12-17 18:14

朴素贝叶斯（二）

这就是贝叶斯决策理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策.我们把P(A)称为"先验概率"（Priorprobability），即在B事件发生之前，我们对A事件概率的一个判断。
lightlock·2018-12-06 13:09

深入理解JAVA虚拟机读书笔记：G1收集器入门

targetedformulti-processormachineswithlargememories.Itmeetsgarbagecollection(GC)pausetimegoalswithahighprobability
我爱袁婷·2018-12-02 16:00

6.041-lec1

lectureoutlineProbabilityasamathematicalframeworkforresoningaboutuncertaintyProbabilisticmodels(samplespace
leea_a009·2018-11-28 11:58

[LeetCode] 382. Linked List Random Node

ProblemGivenasinglylinkedlist,returnarandomnode'svaluefromthelinkedlist.Eachnodemusthavethesameprobabilityofbeingchosen.Followup
linspiration·2018-11-23 00:00

概率机器人（Probability Robotics）笔记 Chapter 10: SLAM

1.简介SLAM问题的输入只有测量和控制，没有地图和位姿估计。有两种同等重要的SLAM问题：在线SLAM（onlineSLAM）:同时估计地图和即时位姿这两个后验，即p(xt,m∣z1:t,u1:t)p(x_t,m|z_{1:t},u_{1:t})p(xt,m∣z1:t,u1:t)。称为在线SLAM的原因是，只估计时间ttt存留的变量。很多在线SLAM算法是递增的，即只处理当前一帧观测和控制。完整
DaqianC·2018-11-17 20:08

概率机器人（Probability Robotics）笔记 Chapter 10: SLAM

1.简介SLAM问题的输入只有测量和控制，没有地图和位姿估计。有两种同等重要的SLAM问题：在线SLAM（onlineSLAM）:同时估计地图和即时位姿这两个后验，即p(xt,m∣z1:t,u1:t)p(x_t,m|z_{1:t},u_{1:t})p(xt,m∣z1:t,u1:t)。称为在线SLAM的原因是，只估计时间ttt存留的变量。很多在线SLAM算法是递增的，即只处理当前一帧观测和控制。完整
DaqianC·2018-11-17 20:08

概率机器人（Probability Robotics）笔记 Chapter 3: 高斯滤波器（Gaussian Filters）

高斯滤波器1.简介本章讲解一系列递归状态估计器，统称高斯滤波器。高斯滤波器是最早的连续贝叶斯滤波器的计算量可实现版本。高斯滤波器的思想是所有的置信度都是多元高斯。分布表达式：p(x)=det⁡(2πΣ)−frac12exp⁡{−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)}p(x)=\det(2\pi\Sigma)^{-frac{1}{2}}\exp\{-\frac{1}{2}(x-\mu)^T\Sigma^
DaqianC·2018-11-17 01:27

用程序消除一道概率题的二义性

原文如下：  Mr.Smithhastwochildren.Atleastoneofthemisaboy.Whatistheprobabilitythatbothchildrenareboys?  
东篱隐者·2018-11-11 19:22

人工智能相关的数学概率论

【嵌牛正文】：概率论（probabilitytheory
ijrbjejxbsbjaj·2018-11-08 09:40

联合概率 joint probability 分布函数 distribution function

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！0.PMF与PDF的记号PMF：PX(x)3.cdf右连续性的理解从上到下依次是：离散型cdf连续型cdf离散+连续cdf4.span的长度手掌撑开，大拇指指尖到小指指尖的长度，称为1span。某学校某年级的每学
阿拉斯加的狗·2018-11-04 10:12

1 Combinatorial Analysis

    最近开始读AFirstCourseinProbability这本书，中文翻译过来叫概率论基础教程。
FULL_NULL·2018-10-30 15:43

概率机器人（Probability Robotics）笔记 Chapter 6: 测量（Measurements）

1.简介测量模型描述了在物理世界中传感器数据的生成。概率机器人学将噪声显式地融入传感器测量模型中。测量模型定义为条件概率p(zt∣xt,m)p(z_t|x_t,m)p(zt∣xt,m)对于超声波的噪声：1.偏大：以特定角度测量光滑平面->反射（specularreflection效应）2.偏小：sensor之间crosstalk传感器模型越准确越好，但不可能完全准确（太花时间，且外部世界状态变量可
DaqianC·2018-10-23 13:28

Fundamentals of Probability

ConditionalProbability:GivenBisture,probabilityofAistrue:P(A|B)ChainRule:P(A,B):BothAandBaretrue.P(A,
asuka_19d5·2018-10-17 06:09

人工智能相关的数学概率论

概率论（probabilitytheory）也是人工智能研究中必备的数学基础。随着连接主义学派的兴起，概率统计已经取代了数理逻辑，成为人工智能研究的主流工具。    
noonyu·2018-10-14 13:20

【概率论】5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part I)

title:【概率论】5-7:Gama分布(TheGammaDistributionsPartI)categories:-Mathematic-Probabilitykeywords:-TheGammaDistributionstoc
非主流科学家·2018-10-05 21:20

【概率论】5-3:超几何分布(The Hypergeomtric Distribution)

title:【概率论】5-3:超几何分布(TheHypergeomtricDistribution)categories:-Mathematic-Probabilitykeywords:-HypergeomtircDistribution-FinitePopulationCorrectiontoc
非主流科学家·2018-10-05 21:04

生成模型和判别模型

1生成模型生成模型估计的是联合概率分布（jointprobabilitydistribution），p(y,x)=p(y|x)*p(x)，由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(
思考熊·2018-10-04 21:17

Hero Control and Probability Control

BetterandBetterDay40TodaywewilllearnthedifferencesbetweenEastandWestcontrolsystems.Thewesternmanagementcontrolsystemistheprobabilitycontrol
南北1·2018-10-03 21:41

【刷（shui）题记录】201809~201810

9.1BZOJ3566——DP——Probability9.2BZOJ4772——Math——Combinatorial9.5CF590E——String——ACM/Map——Network_Flow9.6BZOJ3745
Dream_Lolita·2018-09-25 14:49

概率论Probability①

重视intuition！当前两大学派：贝叶斯学派频率学派两者区别在于对参数的看法（待补充）DeMorgan’slaws:样本空间（samplespace）：基本概念试验产生的所有结果形成样本空间Ω样本空间的试验结果可能是有限，也可能是无限讨论的概念模型只涉及一个试验，所系连续抛三次硬币只能作为一次试验选择方法试验结果互斥、完整根据研究兴趣选择细节足够，避免繁琐离散（序贯模型）：树形图中试验结果在叶
除了鸽什么也不会·2018-09-23 23:15

McGan-《McGan:Mean and Covariance Feature Matching GAN》的公式理解

摘要（Abastract）1.引言（Introduction）2.整体概论度量（IntegralProbabilityMetrics）2.1IPM定义2.2带有IPM的生成模型学习3.均值特征对齐GAN3.1
1003714185yyy·2018-09-23 20:43

1.1 概率的历史

Theuseofprobabilitytomeasureuncertaintyandvariabilitydatesbackhundredsofyears.Probabilityhasfoundapplicationinareasasdiverseasmedicine
爱跑步的coder·2018-09-21 14:23

二维码扫描优化

Techforgreaterprobabilitytobehappy.前言zxing是一款跨平台的基于Java实现的处理一维或二维条码的库。
字节跳动技术团队·2018-09-18 17:35

二维码扫描优化

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字节跳动技术团队·2018-09-18 17:35

先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率

先验概率先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。
hellozhxy·2018-09-16 19:21

Just Random HDU - 4790（数学+数形结合）

4790CoachPangandUncleYangbothlovenumbers.Everymorningtheyplayagamewithnumbertogether.Ineachgamethefollowingwillbedone:1.CoachPangrandomlychooseaintegerxin[a,b]withequalprobability
一只二十四节气·2018-09-06 11:10

Kullback-Leibler (KL) loss

Kullback-Leibler(KL\mathrm{KL}KL)loss（离散）FordiscreteprobabilitydistributionsF(x)F(x)F(x)andG(x)G(x)G(
P_Y_L_U·2018-08-30 15:33

DDM（Drift Detection Method）

Introduction很多机器学习模型都是基于stationaryprobabilitydistribution（稳定概率分布）数据样本的，随着样本数据的概率分布的改变，模型的准确率也会随之下降，DDM
敲代码的quant·2018-08-24 12:37

模式识别与机器学习笔记2018.8.21

我们把这个叫做先验概率（priorprobability），因为它是在我们观察到水果种类之前
菜菜君·2018-08-23 11:43

fasta/fastq格式解读

phred软件在对reads进行basecalling的时候会给出每一个碱基的质量值，这个质量值的计算与测序预期错误率相关(estimatedprobabilityoferror)：PhredQua
djx571·2018-08-17 16:00

Maximum Likelihood Estimation极大似然估计

WelcomeToMyBlog贝叶斯公式现通过分类问题解释贝叶斯公式:1.pngP(c)是类别c的先验(prior)概率P(x|c)是似然概率(likelihoodprobability),或者说是样本
LittleSasuke·2018-08-08 10:35

4-1 Leaming is Impossible&4-2 Probability to the Rescue|机器学习基石（林轩田）-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-07-24学习链接:4-1LeamingisImpossible4-2ProbabilitytotheRescue学习参考链接:1、台湾大学林轩田机器学习基石课程学习笔记4
durian221783310·2018-07-24 16:45

全概率公式和朴素贝叶斯

引子【基础知识】：条件概率----设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)【
烨枫_邱·2018-07-17 18:04

20. Dice Sums

DescriptionThrowndices,thesumofthedices'facesisS.Givenn,findtheallpossiblevalueofSalongwithitsprobability.ExampleGivenn
swordofAltair·2018-07-16 10:28

俗理解T检验与F检验的区别

通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probabilitydistribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果
cyydjt·2018-07-15 19:20

MediaSession在57中的开场白

用技术提升美好事物发生的概率Technologically,forgreaterprobabilitytobehappy从Chrome57开始，MediaSession就可以在Chrome中被使用了。
字节跳动技术团队·2018-07-13 16:52

MediaSession在57中的开场白

用技术提升美好事物发生的概率Technologically,forgreaterprobabilitytobehappy从Chrome57开始，MediaSession就可以在Chrome中被使用了。
字节跳动技术团队·2018-07-13 16:52

贝叶斯推断

贝叶斯预测分布训练样本是D={xi}ni=1D={xi}i=1n,p(θ|D)p(θ|D)是给定训练样本DD的条件下参数θθ的后验概率(posteriorprobabilityofparameterθθ
NockinOnHeavensDoor·2018-07-09 20:20
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