登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
正态分布，也叫做高斯分布（Gaussian distribution）正态分布（normal distribution）1、描述的是连续型随机变量2、如果一个连续型随机变量的probability density function f(x)符合下面的等式，就说明这个随机变量符合正态分布。标准正态分布（standard normal distribution）如果一个正态分布的随机变量的均值为0,
PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function)，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。P
PDF、PMF、CDF是什么1.概念PDF：概率密度函数（probability density function），是用来描述连续型随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的大小的函数。PMF : 概率质量函数（probability mass function)，是用来描述离散型随机变量在各特定取值上的概率。CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution f
看论文经常碰到专业领域的词汇，然而有的时候就弄的比较模糊，今天简单总结和贯通一下。矩，百度一查，：本意是指曲尺，一种基本工具，可以画直角形和方形，也可以测度直线长短或估量角度数，也指法度等。名字的由来肯定是有意义的，那么概率论里的矩，应该就是度量数据的。概率论的描述是：矩（moment）是对变量分布和形态特点的一组度量。n阶矩被定义为一变量的n次方与其概率密度函数（Probability Dens
关于QQ-plot的一点个人见解去年考到了QQ plot，因为错的十分惨烈，到现在都对当时对答案时的场景印象深刻。但是直到半年后的现在才大概明白QQ plot，该打。简要概述：QQ plot（quantile-quantile plot），也称正态概率图（normal probability plot），是常用的统计分析用图，用于检查一组数据是否服从正态分布，是实数与正态分布数据间的函数关系的散点
一、概率分布离散型变量的概率分布可以用 概率质量函数(probability mass function, PMF) 来描述。我们通常用大写字母 P 来表示概率质量函数。通常每一个随机变量都会有 一个不同的概率质量函数，并且读者必须根据随机变量来推断所使用的 PMF，而不 是根据函数的名称来推断;例如，P(x) 通常和 P(y) 不一样。概率质量函数将随机变量能够取得的每个状态映射到随机变...
参考：https://www.cnblogs.com/ohshit/p/5629581.html1、条件概率公式设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（conditional probability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)分析：一般说到条件概率这一概念的时候，事...
在概率论中，经常出现PDF、PMF和CDF，那么这三者有什么区别与联系呢？1. 概念解释PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在
函数：pearsonr(x,y)功能：计算特征与目标变量之间的相关度参数说明：1）输入：x为特征，y为目标变量.2）输出：r： 相关系数 [-1，1]之间，p-value: p值。注： p值越小，表示相关系数越显著，一般p值在500个样本以上时有较高的可靠性。示例：数据样本数：1000特征数：3（3维数据）重要特征：1from sklearn.datasets import make_regres
1. PDF：概率密度函数（probabilitydensity function）,在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。本身不是概率，取值积分后才是概率。2. PMF:概率质量函数（probability mass function),在概率论中，概率质量函数
什么是系综平均？：下图中集平均实际就是系综平均，按照随机信号分析的知识来分析，我们可以把这一系列函数看成一个随机信号，取定一个时间，我们就得到一个随机变量，而系综平均实际上就是某一时间点随机变量的期望。（时间平均当然就是某一个样本函数的均值，这里我们不予讨论）。系综平均什么时候和时间平均相等？首先说明这个问题的意义：在现实中，我们不可能将一个系统复制无数遍进行试验求集平均，但是我们却可以进行长时间
文章目录方法maven依赖实现代码方法最小二乘法。maven依赖<!-- https://mvnrepository.com/artifact/net.sf.jsci/jsci --><dependency><groupId>net.sf.jsci</groupId><artifactId>jsci</artifactId>&
我用的VMware之前版本是精简版的，结果在删除卸载的时候没有干净，在注册表的时候也删除了，但是还是无法按照新的安装包。这里我主要说一下思路：1、从网上各种删除的方法进行操作，注册表上的删除2、下载VMware清理卸载工具，然后打开的时候一定要加上自己准备安装新的VMWARE安装包，然后点击准备清理，清理完成后，就开始安装了。我这边就安装成功了。附件是下载VMware清理卸载软件的链接：http:
线性模型结构梳理3.1 试析在什么情形下式3.2中不必考虑偏置项b答案一：偏置项b在数值上代表了自变量取0时，因变量的取值；1.当讨论变量x对结果y的影响，不用考虑b；2.可以用变量归一化（max-min或z-score）来消除偏置。答案二：线性规划的两个实例相减可以消去b，所以 可以令训练集的每一个样本减去第一个样本，然后对新的样本进行线性回归，此时就可不必考虑偏置项。（有点儿类似变量归一化的意
迭代的来源在于，计算(7)需要先计算干扰项的均值和方差(8)，而计算(8)需要先计算(9)，而(9)需要先计算(7)，前置条件顺序(7)→(8)→(9)→(7)成了个循环。上面即传统MP算法的原理和计算过程，现有一些研究基于传统MP算法进行一些改进，比如有人在(9)更新概率时添加了阻尼因子以控制收敛速度和提高性能。理解为第i次迭代的结果不仅由概率质量函数决定，还保持了上一次迭代的结果，其中的占比由
蒙特卡洛算法是统计模拟算法的一种，蒙特卡洛算法的数学理论基础是大数定理，在事件发生次数多的情况下，利用事件发生的频率作为时间发生概率的近似值统计问题可直接求解，对于连续问题可不用离散化与穷举法相对比而言，属于随机搜索，而穷举法属于给定特定规则的搜索下面给出一个实例，来让蒙特卡洛算法求出圆周率在一个2*2的矩形内，随机生成点，求在圆中相对矩形的数量比例，从而推出圆周率推导过程：矩形面积：圆的面积 =
核心思想粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，1995 年由Eberhart 博士和kennedy 博士提出是根据鸟类的捕食行为简化出的一种模型假设一只鸟在捕食时，会和种群中其他的鸟类共享信息，并且根据自己寻找到的最优位置以及群体中给出的最优位置来改变自己的速度（包括大小与方向），从而从无序寻找到最终变成有序飞行。其速度的改变遵循三条原则：
一种简单好学的以概率论为主要思想的算法
一、预测概率直方图我们可以通过绘制直方图来查看模型的预测概率的分布。直方图以样本的预测概率分箱后的结果为横坐标，每个箱中的样本数量为纵坐标绘制一个图像。具体代码实现为：from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.naiv
PSO改进系列算法简洁1、引入w的PSO：标准粒子群优化算法，引入惯性权重w，w随着迭代次数的变化而变化。2、APSO（Adaptive Particle Swarm Optimization）：自适应粒子群优化算法，引入三种策略：参数自适应策略，精英学习策略，状态评估策略3、CPSO()：协作粒子群优化算法，K1个D1维的小分组，K2个D2维的小分组，按组更新而不是整个粒子群整体更新4、CCPS
1.背景介绍优化算法是计算机科学和数学领域中的一个重要概念，它主要关注于寻找给定函数的最大值或最小值。在大数据和人工智能领域，优化算法广泛应用于机器学习、数据挖掘、操作研究等方面。随着数据规模的不断增加，以及计算能力的不断提高，优化算法的研究也不断发展和进化。本文将从Hessian矩阵和函数凸性两个方面进行探讨，以深入理解优化算法的进化。1.1 优化算法的基本概念优化算法的主要目标是找...
比起k-means算法，EM一般需要迭代更多次数来到达收敛，每一轮的计算量也更大。因此有必要用k-means辅助初始化，帮助找到比较好的初始值。需要强调，EM并不保证找到全局最优解，初始值对此有影响。存在多种启发式或元启发式方法来避开局部最大值，例如随机重新启动爬山（从几个不同的随机初始估计开始），或应用模拟退火方法。
朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。
概率分布函数就是概率密度函数。累计分布函数:对概率密度函数从负无穷到xxx积分，得到的是累计分布函数。如何通俗的理解概率密度函数?首先考虑这样一个问题，你点了一个外卖，外卖说会在两个小时送达。那么送达的时间如下图（本次问题不考虑你进行催单和其他特殊情况，请勿抬杠）若外卖在第30分钟到60分钟送达那么概率是多少呢？没错是（60-30）/120=1/4，我们是怎么判断的呢？我们通过面积判断 ，如下图：
其由二项分布推广而来，从而更加普遍。所以我们先回顾一下二项分布。二项分布的典型例子是扔硬币，设硬币正面朝上概率为ppp, 重复扔nnn次硬币，记硬币正面朝上的次数为XXX，显然XXX是一个随机变量，且服从二项分布，即X∼B(n,p)X\sim B(n,p)X∼B(n,p)。把二项分布推广至两种以上的状态，就得到了多项分布。比如做一次实验，结果有k种可能，各自的概率为(p1,…,pk)(p_1,\l
# 随机过程的分类《随机过程与控制（修订版）》P41```mermaidgraph TDA(随机过程分类)-->B1(根据时间和状态划分)A-->B2(根据样本函数形式划分)A-->B3(根据概率分布特性划分)B1-->C1(连续型随机过程)B1-->C2(离散型随机过程)B1-->C3(连续随机序列)B1-->C4(离散随机序列)B2-->D1(不
lingo的使用函数
现代数学体系架构。
D-S证据理论在信息融合技术领域中，信息融合算法是研巧的核也技术。目前的主流的信息融合方法大致可Ｗ分为两大类：概率统计类方法和人工智能方法。其中概率统计类方法主要流行的数学工具或方法有如下几种：一是采用最简单直观的数学运算融合的加权平均法。二是多用于实时融合动态低层次冗余数据的卡尔曼滤波法。三是把每个传感器进行贝叶斯计算并将各物体的关联概率组成概率分布函数，然后使关联的概率分布函数的似然函数最小，
前言日常开发测试可能会遇到这样一种情况，有一个接口或方法概率触发，那么需要多少次抽样，落在一个什么区间内，才能断定是否按照设定概率进行呢？本文将以二项分布作为研究手段，分两种情况求解此类问题的置信区间范围，并结合实际案例进行分析。背景某一天，测试同学在验证一个接口时遇到了一个问题。该接口设定为50%概率触发，测试同学写了自动化脚本进行多次调用。但是问题来了，他并不知道应该调用多少次，然后落
Abstract一个去雨网络可以被视为一个移除图片中雨水的conditional generator。大多数现有的去雨方法忽略了由于不确定性带来的模型误差，从而降低了embedding质量。和现有的直接将low-quality特征嵌入到模型中不同，这篇文章将用latent high-quality取代了low-quality特征。同时文章使用了...
Neyman-Pearson基本引理的证明以及使用关于假设检验的背景1、基本概念关于一个分布p的零假设和备择假设记为 H0:p∈P0 ,H1:p∈P1H_{0}:p \in P_{0}\;,\quad H_{1}:p\in P_{1}H0:p∈P0,H1:p∈P1P_0与P_1P\_{0}与P\_{1}P_0与P_1是分布族P的互不相交的非空子集关于参数θ\thetaθ的零假设与备择假设
智能优化算法：混沌博弈优化算法文章目录智能优化算法：混沌博弈优化算法1.算法原理1.1 初始化1.2 第一种子位置更新1.3 第二种子位置更新1.4 第三种子位置更新1.5 第四种子位置更新2.算法结果3.参考文献4.Matlab代码摘要：混沌博弈优化算法（Chaos Game Optimization (CGO)）是于2020年提出的一种基于混沌理论原理的优化算法。1.算法原理1.1 初始化该算
1.复杂网络在复杂系统中的作用1.1 如何理解一个系统的复杂性系统自由度的角度系统组成成分的数目相互作用的角度从线性到非线性的转变1.2 如何理解相互作用与复杂性的关系复杂系统可以抽象成一个网络，以此可以反映元素间的相互作用理解一个复杂系统分解：将复杂系统分解成一个个个体元素组合：分析个体之间如何通过相互作用组合起来的网络结构与网络功能之间相互影响2.复杂网络研究的发展2.1 复杂网络研究的核心如
文章目录command palette:command palette:只可以返回一次,而且只记录被编辑的地方,而不是光标经过的地方vim 插件似乎不支持 jump
1、要求长度为82、只能包含[a-zA-Z0-9]3、必须唯一 思路1、定义一个静态数组chars包含a-zA-Z0-9，总共62个2、通过UUID.randomUUID().toString()，生成36位的uuid，生成的36位id带着4个‘-’字符，我们把字符‘-’去掉，剩下32个16进制的字符。3、我们要生成一个8位的id，因此我们把32个字符分成8组，每组4个，（算法的关键->）我
概率论
——概率论
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
HarmonyOS开发者社区
AI Agent技术社区
魔乐社区
