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计算机网络中的泊松分布与指数分布
一 概率论知识 1 1 泊松分布 一个时间段里某件事发生的概率 用泊松分布来描述 1 2 指数分布 两个事件的间隔时间为某个值的概率 用指数分布来描述 1 3 两者关系 其中 服从泊松分布的事件 其间隔时间服从指数分布 二 计算机网络知识
网络
概率论
计算智能:不确定知识与推理
不确定性 简单来说 不确定性指的是条件A不能100 推导出结论B 不确定性是现实问题中的常态 比如说医学中症状向疾病的推导等等 信度是智能体主动提供的对于相关命题的信心 它来自于已经接受到的感知信息 智能体获得新的感知信息后 其概率评估应得
研究生课程
概率论
假设检验/T检验/F检验/Z检验/卡方检验
显著性水平 一个概率值 原假设为真时 拒绝原假设的概率 表示为 alpha 常用取值为0 01 0 05 0 10 什么是P值 p值是当原假设为真时样本观察结果及更极端结果出现的概率 如果P值很小 说明这种情况发生的概率很小 如果这种情况还
概率论
NumPy
数据挖掘
条件概率、全概率公式
条件概率 定义 设A B为两个事件 且P B gt 0 则称P A B P A B P
概率论学习
概率论
人工智能学习历程数学篇-概率论(1)
人工智能学习历程数学篇 概率论 1 概率论基础 随机变量 概率论的一切定义的基础都来源于随机变量 那么何为随机变量呢 所谓的随机变量变量 X 并不代表一个具体的数字 而是一种概率分布 我们可以这样理解随机变量X 当你每次去看随机变量数据的具
学习类
概率论
蓝桥杯2021年第十二届真题第一场-时间显示
题目 题目链接 题解 就是考查取模运算 我是FW 居然用了牛刀 我是FW啊 而且我居然以为一秒等于一百毫秒 因为时 分 秒 毫秒之间的换算关系是不随着年月日的不同而变化的 所以直接整除就可以了 可以理解为时分之间为60进制进位关系 分秒之间
蓝桥杯普及
算法
线性代数
概率论
人工智能数学基础--概率与统计10:离散随机变量的概率函数及常见的二项分布、泊松分布
一 离散随机变量的概率函数及分布函数 设X为离散随机变量 其全部可能取值为 a1 a2 则 pi P X ai i 1 2 称为X的概率函数 也称为随机变量X的概率分布 设X为随机变量 包括离散和非离散 则函数 P X x F x lt x
老猿Python
人工智能数学基础
人工智能
概率论
离散随机变量
统计学——简单理解方差分析
方差分析 方差分析 analysis of variance 简写为ANOVA 指的是利用对多个样本的方差的分析 得出总体均值是否相等的判定 它是一种分析调查或试验结果是否有差异的统计分析方法 也就是检验各组别间是否有差异 方差分析按照以下
概率统计
概率论
机器学习概率论相关学习笔记
一 什么是均值 在概率论中 均值是指随机变量的期望值 也称为数学期望 它是对随机变量可能取值的加权平均 其中权重是每个可能取值发生的概率 对于离散型随机变量 均值的计算公式为 x P x 其中 x表示随机变量可能的取值 P x 表示随机变量
机器学习
概率论
【轩说AI】生成模型(1)——自编码器AE+变分自编码器VAE
文章目录 生成模型 从概率分布的角度去理解 生成 一张图片 生成宝可梦 生成系列图片 自动编码器Auto Encoder AE的模型及其存在的问题 AE中的高斯混合模型 AE的训练情况 举例理解从AE到VAE 变分自动编码器Variatio
人工智能
概率论
机器学习
【随机过程】19 - 随机过程的线性预测问题
随机过程的线性预测问题 文章目录 随机过程的线性预测问题 1 随机过程的估计问题概述 1 1 预测问题 1 2 内插问题 1 3 滤波问题 2 随机过程的可预测性 2 1 新息过程 2 1 1 信息过程的定义 2 1 2 估计的子空间分解
数学基础
概率论
机器学习
深度学习
时间序列数据的正态性检验
目录 正态分布 柯尔莫可洛夫 斯米洛夫检验 Kolmogorov Smirnov检验原理 工具箱介绍 Lilliefors检验 雅各 贝拉检验 安得森 达令检验 正态分布 y1中100是 5是 而不是平方 Matlab中legend的用法总
MATLAB
概率论
卡方检验的基本思想是比较实际观察到的频数与期望的频数之间的差异
卡方检验 Chi Square Test 是一种用于分析分类数据之间的关联性或独立性的统计方法 它通过比较观察到的数据与预期的数据之间的差异来判断两个或多个变量之间是否存在关联 卡方检验通常用于交叉表格 列联表 的分析 例如 研究两种分类变
信息可视化
python
概率论
【概率论与数理统计】期末不挂科复习笔记
概率论与数理统计 期末不挂科复习笔记 只能说最好先看看老师的ppt 在看看猴博士就全懂了 第一章 条件概率 全概率 贝叶斯公式 1 无放回类题目 无放回 直接用C解 2 有放回类题目 有放回 使用 n1 n2 n1 n2 然后乘上每种的概率
与君共勉
期末不挂科
概率论
数理统计
机器学习(基于python数学基础)——概率统计篇(一)全概率与贝叶斯公式
注 学习本篇前最好一定的数学基础 即学习过概率论与数理统计 这个问题是求全概率的 在这里我们给它加上一问求 取得正品且是甲厂生产的概率 import numpy as np H np array 1 2 3 10 2 10 完备事件组概率
基于python的数学基础
概率论
机器学习
python
生成对抗网络
古典概型——概率论与数理统计(宋浩)
事件的概率 1 2 1概率的初等描述 概率的定义 事件发生的可能性的大小 P A 性质 P 1 P 0 规范性 0 lt P A lt 1 非负性 有限可加 A1 A2 A3 An互不相容 P A1 A2 A3 A4 P A1 P A2 P
概率论
因果推断学习笔记(一)
在日常生活中 我们常常会用到因果推断 比如 你淋雨了 赶紧去洗澡 不然容易着凉 感冒 这里我们认为淋雨是感冒的因 通过原因 来推断可能得结果 我拉肚子了 可能是昨天海鲜吃多了 这里我们认为海鲜吃多了是拉肚子的因 并且通过拉肚子反推可能得原因
因果推断
概率论
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蓝桥杯2021年第十二届真题第二场-国际象棋
题目 题目描述 众所周知 八皇后 问题是求解在国际象棋棋盘上摆放 8 8 8 个皇后 使得两两之间互不攻击的方案数 已经学习了很多算法的小蓝觉得 八皇后 问题太简单了 意犹未尽 作为一个国际象棋迷 他想研究在 N M
蓝桥杯难题
动态规划
算法
线性代数
概率论
潜在狄利克雷分配(LDA)(latent Dirichlet allocation)
我们先理解下多项分布 狄利克雷分布 共轭先验的知识 再讲LDA的基本思想 最后简单说一下LDA和PLSA之间的区别 关于LDA的学习过程 比较复杂 就不讲了 多项分布 假设重复进行 次独立随机试验 每次实验可能出现的结果有 种 第 种结果出
人工智能
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自然语言处理
概率论
算法
概率密度函数
概率密度函数 Probability Density Function 简称PDF 是描述随机变量的概率分布的函数 它对于连续型随机变量来说是非常重要的概念 PDF可以用来描述变量在不同取值上的概率分布情况 对于一个连续型随机变量X 其概率
数学
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