【概率论】非连续型随机变量及概率分布

题目描述 DreamGrid has a nonnegative integer n He would like to divide n into m nonnegative integers a1 a2 am and minimizes

1 单变量的熵 离散型随机变量的熵 熵是一个随机变量不确定性的度量 一个随机变量的熵越大 意味着不确定性越大 换言之 该随机变量包含的信息量越大 必然事件是确定无疑的 并不含有不确定性 所以必然事件的熵应该是0 也就是说 必然事件不含有信息

时钟分频原理简单 但需要注意几个细节 计数器分频 是基于源时钟div2 4 8 16 32 64 如果基于分频器串联 那么需要定义很多分频时钟 提升sdc时钟定义的复杂性 计数器分频 要注意所有div2 4 8 16 32 64 需要保证同

文章目录 一 定义 二 性质 三 计算 3 1 方法一 根据定义 3 2 方法二 根据意义 3 3 方法三 方法二优化 3 4 方法四 工业场景 四 物理意义推导 一 定义 ROC曲线与坐标轴围成的面积 ROC曲线由不同阈值下 TPR Y轴

一 引言 在 数字图像处理 局部直方图处理 Local Histogram Processing https blog csdn net LaoYuanPython article details 120383974 介绍了基于像素的邻域进

损失 是一个数值 表示对样本而言模型预测的准确程度 如果模型的预测完全正确 则损失为零 反之损失会很大 训练模型的目标是从所有的样本当中 找到一组损失较小的权重与偏差 其 损失较小 的考量取决于具体需要 损失函数 L1损失 基于模型预测的值

1 连续性随机变量的概率密度函数 注意 f x 是非负的可积函数 以及在负无穷到正无穷区间内的累积概率为1 累积概率的取值区间是从负无穷到正无穷 但是概率密度函数的取值并不是从负无穷到正无穷 尤其是在实际问题中 比如说报童模型中的报纸订购量

1 总体与样本 在实际中 总体的分布一般是未知的 或只知道它具有某种形式而其中包含着未知参数 这时 常用的办法就是根据样本来推断总体 总体 个体 样本 总体 通常把研究对象的全体称为总体 一个总体对应于一个随机变量X 个体 把组成总体的每个

参数估计 1 什么是参数估计 简单来说是 参数估计是指使用样本统计量估计总体的参数的 百度百科的解释如下 参数估计 parameter estimation 统计推断的一种 根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程 从估计形

突然想起一个挺有意思的事 如何用硬币模拟1 3的概率 甚至任意概率 之前和朋友偶然间谈到如何用硬币模拟任何概率 当时以为是不可能的 因为硬币有两面 模拟的结果底数一定是2 n 今天又回顾了某个经典的条件概率问题 突然想到用硬币模拟任意概率是

这一题是10月份新加的题 网上也没啥答案 标签为dp动态规划 实际上我觉得不用动态规划也能做 毕竟python是自带了求组合数的函数 下面来看一下吧 试题 算法训练 印章 资源限制 时间限制 1 0s 内存限制 256 0MB 问题描述 共

slam 激光雷达的数学模型之似然场模型 光束模型的缺点 计算量大 每一个位姿需要进行N次raytracing N为每一帧激光的激光束数量 在非结构化环境中 比较杂乱的环境中 使用光束模型会导致当位姿发生微小变化时 得分从非常高一下改变为趋

有任何的书写错误 排版错误 概念错误等 希望大家包含指正 由于字数限制 分成六篇博客 自然语言处理 隐马尔可夫模型 马尔可夫模型 自然语言处理 隐马尔可夫模型 隐马尔科夫模型概述 自然语言处理 隐马尔可夫模型 估计问题 自然语言处理 隐马尔

非离散型随机变量 非离散型分布函数 设是一个随机变量 是任意实数 随机变量的分布函数 如果已知X的分布函数F x 就可以求出X落在任一区间 x1 x2 内的概率 分布函数的性质 1 2 是单调不减的 3 一维连续型随机变量概率密度 非负函数

一 T检验 对连续变量使用的方法 T检验 方差检验 1 均值 Means 过程 完成数据分组输出描述统计量 2 T检验 用t分布理论来推论差异发生的概率 从而比较两个平均数的差异是否显著 前提 总体服从正态分布 样本量不超过30 3 单样本

模型评价指标 准确率 精度 召回率 机器学习中我们常常使用准确率 精度 召回率三大指标评价一个模型训练的好坏 那么这三大参数分别代表什么意义 在介绍评价指标前 需要先明确几个计算指标 真正例 True Positive TP 模型将测试样本

高斯过程 高斯过程 Gaussian Process 高斯分布 置信区间 随机过程 高斯分布的特点 核函数 白噪声处理 实战 高斯过程 Gaussian Process 在机器学习领域里 高斯过程是一种假设训练数据来自无限空间 并且各特征都

在这里转载只是为了让不能够科学搜索的同学们看到好文章而已 个人无收益只是分享知识 顺手做个记录罢了 原网址 https towardsdatascience com laplace smoothing in na C3 AFve bayes

决策树之用信息增益选择最优特征 熵 熵的定义 熵 sh ng 热力学中表征物质状态的参量之一 用符号S表示 其物理意义是体系混乱程度的度量 在决策树中 信息增益是由熵构建而成 表示的是 随机变量的不确定性 不确定性越大 代表着熵越大 随机变

原文 NGA的一篇随机科普 其中包含了对手游抽卡机制的探讨 本文摘选了我自己感兴趣的部分 真随机 先说点题外话 请先看这个问题 一杯热水和一杯冷牛奶哪个热量更高 很显然这个问题从物理学和营养学的层面会得出相反的答案 先不考虑物理学层面说 一