Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
概率论中的重要不等式(Markov/Chebyshev/Jensen)
1 Schwarz 不等式 对于任意的随机变量 和 均有 证明 假设 否则 有 所以不等式成立 我们有 即 2 Markov不等式 设随机变量 只取非负值 则对任意的 证明 固定正数 定义一个随机变量 易知 总成立 从而有
ML之概率论与矩阵论
信息论
Jensen不等式
gamma分布的推导与理解
1 概述 gamma分布与指数分布 泊松分布甚至其它一些混合分布有较为紧密的联系 本文通过对比与之相关的概率分布 建立某种联系并推导其概率密度函数 以便加深理解与认知 2 Gamma分布的必要性 在设置 Gamma 分布的两个参数 并将它们
ML之概率论与矩阵论
算法
概率论
Dirichlet分布的推导与理解
1 概述 Dirichlet 分布与贝塔分布 伽马分布有着紧密的联系 在贝叶斯统计中经常被用作其它概率分布如多项分布的先验分布 且在LDA分析中得到了广泛应用 本文结合直观理解以及详细的数学推导得到狄利克雷分布具体形式 并结合可视化以加深理
ML之概率论与矩阵论
概率论
算法