线性回归，结语一. 线性回归(linear regression)二. 结语一. 线性回归(linear regression)线性回归是属于监督学习范畴内的。我们在此先简单的介绍下监督学习.监督学习(Supervised Learning):假如我们有n组数据，每组数据有对应的p+1p+1p+1个变量.我们现在要预测其中一个变量，利用剩余的p个变量.如下图:该图中，我们的n就是行，这里有20行，
分类，逻辑回归，结语一. 分类(classifier)二. 二元逻辑回归(binary logistic regression)一. 分类(classifier)当我们预测的变量YYY为分类数据的时候，如果我们使用的是线性回归，我们可以把分类数据的变量变化成指标变量(数据分析模型，第6章)。在这一章我们要讨论的是另外一种模型，即分类模型，利用概率从而进行分类。想象一下，如果我们的变量是城市，我们将
模型选择标准，惩罚回归，结语一. 模型选择标准(Model selection criteria)二. 惩罚回归(Penalized Regression)三. 结语一. 模型选择标准(Model selection criteria)我们回顾下监督学习当我们有p+1p+1p+1个变量和n组数据(n行)，如果我们要预测其中的一个变量，我们要利用剩下的部分变量(<=p个)来预测我们的这个变量。
仿真法，自助法仿真法/统计模拟方法(simulation based methods)自助法(Bootstrap method)三. 结语在最后一章，小弟为大家介绍两个统计方法，说老实话，这两个方法可以说的是上古秘籍。统计的起源最早可追溯到1910年，那时候计算机还没出生呢，当中国还是清朝伪满洲的时候，有这么一群数学家利用纸和笔在条件很艰苦的情况下，想出了一些统计方法，这些方法就是本章要介绍的。我
基本介绍，模型，随机变量一. 基本介绍二. 模型三. 随机变量和概率分布一. 基本介绍在大学就读期间，对于数据结构模型这门课，我上下来的感觉就是基础的统计离散数学，这门课会给你讲一些最基础的统计知识，它的进阶是高等数据分析。二. 模型三. 随机变量和概率分布...
期望，概率分布一. 期望二. 概率分布一. 期望根据数学计算，期望值(Expected Value)即为随机变量的结果乘以其的概率的总和。这么看的话其实期望值也是均值，例如班里共10个人，1米8的人有3个，1米7的人有7个，那么抽到1米8的人概率为3/10， 1米7的人概率为7/10，那么这个班的身高期望值也就是这个班的平均身高即1.8*310\frac{3}{10}103+1.7*710\fr
一 随机事件基础概念随机现象某个动作或事情，所得结果是预先可能结果中的一个。样本空间随机试验的所有可能结果组成的集合，记作Ω\OmegaΩ样本点试验的每一个可能结果随机事件样本空间Ω\OmegaΩ中满足一定条件的子集为随机事件必然事件样本空间Ω\OmegaΩ包含所有结果，是必然事件不可能事件空集概率1.定义：随机试验EEE的样本空间为Ω\OmegaΩ，对于每个事件AAA，定义一个实数P(A)P(A
统计学是收集，分析，表述和解释数据的科学。作为数据分析的一种有效工具，统计方法已广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域，是各学科领域研究者和实际工作者的必备知识。统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，为相关决策提供依据和参考。...
如同计算机视觉中一样，在训练目标识别的网络之前，会对图片进行预处理，如 裁切，旋转、放大缩小，以加强网络的泛化能力。在数据挖掘中，我们首先要做的就是对拥有的数据进行分析( 涉及到《概率论与数理分析》的知识 )，这里我们可以利用一些好的数据科学库和可视化库如 pandas、numpy、matplotlib等来辅助数据分析的工作。1.载入需要的各种库#coding:utf-8#导入warnings包，
注：课后问题一、探索性数据分析和假设检验差异：1基本思想不同探索性因子分析主要是为了找出影响观测变量的因子个数,以及各个因子和各个观测变量之间的相关程度。验证性因子分析的主要目的是决定事前定义因子的模型拟合实际数据的能力,以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。2应用前提不同探索性因子分析之前,不必知道要用几个因子,以及各因子和观测变量之间的关系。在进行探索性因子
关联规则最早是由Agrawal等人提出的（1993）。最初提出的动机是针对购物篮分析（Basket Analysis）问题提出的，其目的是为了发现交易数据库（Transaction Database）中不同商品之间的联系规则。相信大家都听说过“啤酒和尿布”的故事，这就是关联规则挖掘知识的乐趣所在，有时候会找到一些不是日常认知的规则。关联规则的表示关联规则通常用蕴含式表示：A→BA \rightar
1 一般随机变量1.1 随机变量的两种类型根据随机变量可能取值的个数分为离散型（取值有限）和连续型（取值无限）两类。1.2 离散型随机变量对于离散型随机变量，使用概率质量函数（probability mass function），简称PMF，来描述其分布律。假定离散型随机变量X，共有n个取值，X1X_1X1, X2X_2X2, …, XnX_nXn, 那么 P(X=Xn)≥0 P(X=X_n
总之，二项检验在处理二元结果数据时具有明确的假设基础和较强的统计功效，但在样本容量较小、假设条件不满足或处理连续变量时存在一定的局限性。假设检验是一种更广泛的统计推断方法，而二项检验是假设检验中针对二元结果数据的一种特定方法。（也被称为二相检验）是评估样本中的每个个体被归入两种可能的类别中的一个，并计算每个类别的个体个数，然后使用这些频数数据做出关于总体的推论的统计过程。请注意，二项检验只适用于二
（关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布）导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念，一探正态分布之神秘芳踪，知晓其前后发明历史由来），相信，每一个学过概率论与数理统计的朋友都有必要了解数理统计学简史，因为，只有了解各个定理.公式的发明
回归分析回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法。它用于分析事物之间的统计关系，侧重考察变量之间的数量变化规律，并通过回归方程的形式描述和反映这种关系，以帮助人们准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，进而预测提供科学依据。在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型，以及发现变量之间的因果关系。回
关联规则一．什么是关联规则关联规则是一种基于规则的机器学习方法，用于从数据集中寻找物品之间的隐含关系。可用来寻找购物篮数据之间的联系，方便进行交叉销售；可以进行文本挖掘；也可使用在其他领域比如生物信息学、医疗诊断、地球科学等，发现一些有趣的联系。二．关联规则的基本概率（1）关联分析（Association Analysis）：在大规模数据集中寻找有趣的关系。（2）频繁项集（Frequent Ite
西安交通大学COMP551705数据仓库与数据挖掘
统计学：统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。机器学习：机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使
推荐算法
作为算法工程师，对于概率相关知识的掌握是必须的，因此必须准备相关的知识，不让面试官会觉得你很low1.伯努利分布是什么样的分布
1.背景介绍泊松分布是一种用于描述连续随机变量的概率分布。它主要用于描述事件发生的频率，尤其是事件之间没有依赖关系且发生的频率较低的情况。在大数据分析中，泊松分布被广泛应用于各种场景，如网络流量分析、用户行为分析、商品销售预测等。本文将详细介绍泊松分布在大数据分析中的应用，包括核心概念、算法原理、代码实例等。2.核心概念与联系泊松分布是一种连续概率分布，其概率密度函数为：$$P(...
一、数理统计概念1.基本概念释义定义：在数理统计中，称研究对象的全体为总体，通常用一个随机变量表示总体。组成总体的每个基本单元叫个体。从总体 XXX 中随机抽取一部分个体 X1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nX1,X2,...,Xn ,称 X1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nX1,X2,...,Xn 为取自 XXX 的容量为 nnn 的样本。例如，
推荐算法学习视频：80240372X 数据挖掘：理论与算法（自主模式）大致分为两类算法：基于内容推荐，基于协同过滤推荐。以买书为例，基于内容的推荐算法会根据该书的内容，作者等信息推荐其他书籍。基于协同过滤的推荐算法会推荐我“朋友”所认为好的书。TF-IDFtf(t,d)=nt,d∑knk,didf(t,D)=log∣D∣∣d∈D:t∈d∣\begin{aligned}& tf(t,d)
3. 控制协议3.1 动态一致性控制协议控制协议为ui=α∑j∈Niaij(pj−pi)+β∑j∈Niaij(vj−vi)()u_i = \red{\alpha} \sum_{j \in N_i}a_{ij} (p_j - p_i) + \blue{\beta} \sum_{j \in N_i}a_{ij} (v_j - v_i)\tag{}ui=αj∈Ni∑aij(pj−pi)+βj
文章目录1 预备知识引理 12 二阶多智能体系统的有限时间包容控制3 带有不匹配干扰的多智能体系统的有限时间包容控制3.1 非线性干扰观测器设计3.2 复合式分布式控制律设计4 数值仿真1 预备知识引理 12 二阶多智能体系统的有限时间包容控制3 带有不匹配干扰的多智能体系统的有限时间包容控制3.1 非线性干扰观测器设计3.2 复合式分布式控制律设计4 数值仿真.........
文章目录1. 二阶系统模型1.1 普通一维二阶系统1.2 普通二维二阶系统2. 控制目标3. 控制协议1. 二阶系统模型1.1 普通一维二阶系统{pi˙=vivi˙=ui()\left\{\begin{aligned}\dot{p_i} & = v_i \\\dot{v_i} & = u_i \\\end{aligned}\right.\tag{}{pi˙vi˙=vi=
MoE是DeepSeek劈开算力壁垒的盘古巨斧，会成为具身领域的他山之石吗？
那么，没有自己的数据，我们应该怎么办？首先，下列宝典，仅仅是权宜之计，大家决不能因噎废食。因为对于科研工作，以至于将来的学位、基金申请而言，自己的课题和论文才是王道。这些大法，主要是针对一些没有机会拥有自己的数据，但是又着急毕业或者找工作、读博等的小伙伴。方法一：公开数据库发表类型：论文优点：认可度较高，除某些特殊需求外不需要学习特定软件。缺点：病种有限温馨提示：需要提交申请，平台进行审核，不过一
0在统计的世界里经常听到 p-value，那什么是 p-value 呢？查查 Wikipedia 得到：Instatisticalhypothesistesting,thep-...
混淆矩阵简单介绍介绍实例介绍混淆矩阵：可以理解为就是一张表格，用n行n列的矩阵形式来表示。每一列代表了预测类别，每一行代表了数据的真实归属类别。真阳性（True Positive，TP）：样本的真实类别是正例，并且模型预测的结果也是正例真阴性（True Negative，TN）：样本的真实类别是负例，并且模型将其预测成为负例假阳性（False Positive，FP）：样本的真实类别是负例，但是模
1 概述1.1 项目背景：在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦找来的客户却在悄然无声地流失。因此对老用户的流失进行数据分析从而挖掘出重要
http://www.cnblogs.com/v-July-v/archive/2012/12/17/3125418.html数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识、上 （关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布）导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文
工资总额分配是与企业人力资源战略紧密联系的管理要素。企业的工资总额对一个企业的未来发展至关重要，本文以2018年26个省市分公司年运营的统计数据作为研究对象，在合理假设的基础上，综合考虑国企对各省市分公司工资分配的影响因素，通过建立合理的模型；对公司工资分配问题进行了分析。针对问题一，题目给出的附件一可以看出，影响各省份的分公司年运营因素主要有：地区差异、收入与成本规模、收益三大项。可再细分为：地
概率论
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