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[![View Wasserstein distance on File Exchange](https://www.mathworks.com/matlabcentral/images/matlab-file-exchange.svg)](https://uk.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/75228-wasserstein-distance)
1、从Flag Counter选择喜欢的格式2、点击 GET YOUR FLAG COUNTER3、将(HTML)的内容复制到readme.md即可显示
字符串字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们可以使用引号( ’ 或 " )来创建字符串。创建字符串只要为变量分配一个值即可。例如:str1 = 'Hello World!'#字符串str2 = "Runoob"#句子str3 = """这是一个段落段落"""#段落单引号和双引号如何选择?1、包含单引号的字符串假如你想定义一个字符串my_str,其值为:I’m a student,则可以采
当我们利用talib计算macd指标时,发现talib计算出的macd指标与同花顺等行情软件计算的指标不一致,原因在于计算macd指标时,需要初始化第一天的ema12、ema26、diff、dea。而当我们用talib.MACD计算macd指标时,使用的历史行情一般是某段行情,并不是从开盘开始计算,eam12=eam26初始化为我们取的第一天的行情,diff和dea初始化为0。那么diff是 价格
《数理统计》课本上对二项分布、泊松分布以及正态分布的特征函数的推导过程没有详细描述,我在利用现有公式对上述三种分布推导一遍,并对相关性质知识进行回顾,以此记录。特征函数特征函数是实变量的复值函数,它在一切实数都有定义,在不引起混淆的情况下,将简记为。若是离散型随机变量,其概率分布列为,则它的特征函数为若是连续型随机变量,其概率密度为,则它...
联合分布函数
瑞士数学家雅克·伯努利(Jacques Bernoulli,1654~1705)首次研究独立重复试验(每次成功率为p)。在他去世后的第8年(1713年),他侄子尼克拉斯出版了伯努利的著作《推测术》。在书中,伯努利指出了如果这样的试验次数足够大,那么成功次数所占的比例以概率1接近p。 雅克·伯努利是这个最著名的数学家庭的第一代。在后来的三代里,一共有8到12个伯努利,在概率论、统计学和数学上做出了杰
基础知识二项分布有两个参数,一个 n 表示试验次数,一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布,其中试验次数 n 无限增加,而 p 是 n 的函数。1.如果 np 存在有限极限 λ,则这列二项分布就趋于参数为 λ 的 泊松分布。反之,如果 np 趋于无限大(如 p 是一个定值),则根据德莫佛-拉普拉斯(De’Moivre-Laplace)中心极限定理,这列二项分布将趋近于正态分布。2.实
*全微分定义z=f(x,y)在(x,y)处的全增量Δa=AΔx+BΔy+o(ρ)。A,B不依赖于Δx、Δy且仅与x,y有关。则称z=f(x,y)在(x,y)处可微。z=f(x,y)在(x,y)处的全增量\varDelta a=A\varDelta x+B\varDelta y+o(\rho)。A,B不依赖于\varDelta x、\varDelta y且仅与x,y有关。则称z=f(x,y)在(x,
是满足您数据科学需求的解决方案,获取并操纵数据探索可视化模型。做出推论,各种领域的研究人员,包括社会科学、生物统计学、健康科学、流行病学、心理学和经济学,软件可以结合内置的数据编辑器以及散点图、直方图将结果统计出来,利用强大的逻辑公式计算出复杂的数据,通过强大的分析流程,轻松快速的进行数据分析。此次更新了29项新功能。功能概述可定制表格PyStataJupyter Notebook中使用Stata
近期看论文要用到VAE,看了很多资料,有这样一种感觉,要么过度过于偏向数学原理,要么只是讲了讲网络结构。本文将两者结合,以简洁易懂的语言结合代码实现来介绍VAE。1 解决问题VAE是变分推断(variational inference )以及自编码器(Auto-encoder)的组合,是一种非监督的生成模型,其概率图模型和深度学习有机结合,近年来比较火热。VAE可以用于但不局限于降维信息检索等任务
对了宝贝儿们,卑微小李的公众号【野指针小李】已开通,期待与你一起探讨学术哟~摸摸大!目录1 离散型随机变量1.1 (0-1)分布1.2 伯努利试验1.3 二项分布1.4 几何分布1.5 泊松分布2. 连续型随机变量2.1 分布函数与概率密度函数2.2 均匀分布2.3 指数分布2.4 正态分布2.4.1 标准正态分布2.4.2 一般正态分布References1 离散型随机变量离散型随机变量指的是取
设A,B是随机试验E的两个随机试验,且P(B)>0,称为在事件B发生的条件下,事件A发生的条件概率。图示如下。
概率论期末复习
分布名称表达式期望方差0-1分布Pi=P(X=i)=pipn−iP_i=P({X=i})=p^ip^{n-i}Pi=P(X=i)=pipn−ipp(1-p)二项分布Pi=P(X=i)=Cnipipn−iP_i=P({X=i})=C^i_np^ip^{n-i}Pi=P(X=i)=Cnipipn−inpnp(1-p)泊松分布指数分布...
对置信椭圆,主成分分析的详细介绍,并附以Matlab绘图脚本
正态总体的样本均值与样本方差的分布相关定理
矩母函数如果能求出一个随机变量的矩母函数,那么我们就可以通过求导来轻松地找到任意一个矩,而矩可以让我们了解分布的函数图像形状(类似于泰勒级数近似函数图像)所有的矩并不总是可以唯一确定概率分布复分析中拉普拉斯公式和傅里叶反演公式,用来确定什么时候可以用矩唯一地确定概率密度函数回顾矩矩母函数各个常见分布的矩母函数和特征函数截图来源:Moment Generating Function矩母函数的性质性质
内积空间的定义模与内积向量x和y的夹角正交向量、正交组和正交矩阵度量矩阵基向量内积、度量矩阵、任意向量内积之间的关系欧式空间的两个基对应的度量矩阵彼此合同度量矩阵的行列式的几何问题正交补子空间内积空间=子空间U与U的正交补子空间的直和正交补子空间的性质和应用值域和零空间的正交补关系正交投影内积空间中的线性变换——保距变换T是等距变换——对应的A是酉矩阵设A是Hermite矩阵,若对于任意向量x均有
函数在某一点极限存在的充要条件:函数左极限和右极限在某点相等则函数极限存在且为左右极限。如果左右极限不相同、或者不存在。则函数在该点极限不存在。即从左趋向于所求点时的极限值和从右趋向于所求点的极限值相等。函数极限存在的充要条件是在该点左右极限均存在且相等。函数导数存在的充要条件是在该点左右导数均存在且相等。1.什么情况下极限不存在?① 函数自变量靠近某一点时函数值趋于无穷②函数只存在左极限或只存在
https://zhidao.baidu.com/question/238541854.html数学里上凹,下凹,上凸,下凸统称为曲线的凸知性,其是指在平面坐标系里的图形样式:1、开口向上的曲线,称为上凹,或称为下凸,形状为 ∪;2、开口向下的曲线,称为下凹,或称为上凸,形状为 ∩;3、所以上凹,下凹,上凸,下凸四种,实际上可归类为上凸,下凸两道种情况:(1)从切线角度...
在二维正态分布中,参数ρ\rhoρ被定义为随机变量X,YX,YX,Y的相关系数,即ρ=r(x,y)\rho=r(x,y)ρ=r(x,y)。由r(x,y)=Cov(x,y)Var[x]Var[y]Cov(x,y)=E[XY]−E[X]E[Y]r(x,y)=\frac{Cov(x,y)}{\sqrt{Var[x]Var[y]}} \\Cov(x,y)=E[XY]-E[X]E[Y]r(x,y)=....
近期,笔者接触到了一款神仙工具——UCSC Genome Browser,它可以帮助我们可视化某个基因的相关信息。在 Wiki 百科上,这款工具的介绍是:UCSC Genome Browser 是由加州大学圣克鲁斯分校(UCSC)托管的在线且可下载的基因组浏览器。它是一个交互式网站,可以访问来自各种脊椎动物和无脊椎动物物种的基因组序列数据,并集成了大量对齐注释。浏览器也是一个图形查看器,优化后可以
正态分布(Normal distribution),又名高斯分布(Gaussian distribution)。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布,记为N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。若随机变量 X 服从一个位置参数为 μ、尺度参数为 σ 的概率分布,且其概率密度函数
1. 条件期望1.1 定义设XXX和YYY是离散随机变量,则XXX在给定事件Y=y{\displaystyle Y=y}Y=y条件时的条件期望是xxx的在YYY的值域的函数E(X∣Y=y)=∑x∈Xx P(X=x∣Y=y)=∑x∈Xx P(X=x,Y=y)P(Y=y)\operatorname {E}(X|Y=y)=\sum _{{x\in {\mathcal{X}}}
设总体的分布函数形式已知,但它的一个或多个参数为未知,借助于总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计问题。
K-S检验法判断数据分布类型
概率论之——高斯分布的乘积一、前言二、高斯分布(正态分布)标准高斯分布高斯分布的基本性质三、高斯分布的乘积python示意图四、多维高斯分布一、前言本来我并不想开机器学习这个专栏,因为机器学习与高数线代矩阵论概率论密切相关,我的数学能力没达到这种高度。然而控制理论也会涉及各种数理统计知识,那就不得不开一个数理栏了。这个栏没有具体的知识路线,写到哪算哪,数学和机器学习相关且不好分类的东西都会往这边放
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 funct...
在学习贝叶斯的时候遇到了这个函数,记录一下用法根据定义,argmax()是一种函数,是对函数求参数(集合)的函数,也就是求自变量最大的函数。或者根据名字来理解,arg是argument的缩写,argument是作为函数输入的值,也就是自变量,argmax就是求自变量最大值。当有一个函数f(x),是求f(x)的最大值是求x的最大值举个列子:设当x=2时,f(x)最大,argmax(f(x))就是使f
文章目录第一章 概率论的基本概念古典概型几何概型公理化条件概率第一章 概率论的基本概念差事件:A-B = A - AB = A(~B),减去交集互不相容事件:适用于多个事件对立事件:并集为全集,只适用于两个事件完备事件组:A1、…、An两两互不相容,并集为全集德摩根定律:长线变短线,符号变古典概型有限个样本点等可能性几何概型难题:朝指定的两条平行线投针,针与平行线相交的概率相交要距离——垂直距离和
游程检验和随机性检验1 游程检验的含义2 应用1:两总体分布一致性检验2.1 定义及解决的问题2.2 原理2.2.1 Step1:提出假设2.2.2 Step2:计算检验统计量2.2.3 Step3:决策2.3 Python实现3 应用2:样本随机性检验(单总体)3.1 定义及解决的问题3.2 原理3.2.1 Step1:提出假设3.2.2 Step2:计算检验统计量3.2.3 Step3:决策3
之前给大家写过一个临床预测模型:R数据分析:跟随top期刊手把手教你做一个临床预测模型,里面其实都是比较基础的模型判别能力discrimination的一些指标,那么今天就再进一步,给大家分享一些和临床决策实际相关的指标,主要是校准calibration和决策曲线Decision curve analysis。做预测模型都应该报告校准曲线的:先给大家解释,预测模型为什么除了需要discrimina
CDF 累积概率分布
首先看一个长相标致的箱线图。作者模拟了一个样本数据,是学生期末考试得分,箱线图如图1所示。图1 学生期末考试成绩箱线图看图说话,注意以下几个点:箱子的中间一条线,是数据的中位数,代表了样本数据的平均水平。箱子的上下限,分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱子包含了50%的数据。因此,箱子的宽度在一定程度上反映了数据的波动程度。在箱子的上方和下方,又各有一条线。有时候代表着最大最小值,有时候
1 背景在一般的世界中,运动有两类形式:一类是连续轨道运动;另一类则是不连续轨道运动,也就是常说的带跳的过程。在概率论中,研究的最多的有两个基本模型。一个是大家熟悉的布朗运动,它是典型的连续过程,只是说在随机因素的干扰下,它的轨道看起来并不光滑,而是有些杂乱无章的,但它的轨道毕竟还是连续的。基于布朗运动,概率学家发展了一套完善的理论,我们叫它随机分析。另一个过程叫做泊松过程。布朗运动:被分子撞击的
日常生活中,大量事件是有固定频率的。某医院平均每小时出生3个婴儿某公司平均每10分钟接到1个电话某超市平均每天销售4包xx牌奶粉某网站平均每分钟有2次访问它们的特点就是,我们可以预估这些事件的总数,但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿,请问下一个小时,会出生几个?有可能一下子出生6个,也有可能一个都不出生。这是我们没法知道的。泊松分布就是描述某段时间内,事件具体的发生概率。上面就
【例题】设X和Y的联合密度函数为:f(x,y)={20<x<∞,0<y<∞0其他区域f(x,y)=\left\{\begin{array}{rcl}2 && {0<x<\infty,0<y<\infty}\\0 && 其他区域\end{array}\right.f(x,y)={200<x<∞,0<
1.指数分布两种定义:1. 1λe−x/λ\frac{1}{\lambda}e^{-x/\lambda}λ1e−x/λ2. λe−λx\lambda e^{-\lambda x}λe−λx1.1 指数分布的第一种定义1.1.1 概率密度函数(PDF)第一种指数分布的概率密度函数定义:1.1.2 均值和方差计算均值和方差例子:1.1.3 爱尔朗分布服从指数分布的随机变量之和服从爱尔朗分布例子:n=
目录1. 什么是线性回归2.一元线性回归3. 损失函数4. 最小二乘法5. 小结1. 什么是线性回归其实回归算法是相对分类算法而言的,与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。如果目标变量y是分类型变量,如预测用户的性别(男、女),预测月季花的颜色(红、白、黄……),预测是否患有肺癌(是、否),那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测;如果y是连续型变量,如预测用户的收入(4千,2万,10万…
自己出的卷子,知识点覆盖挺全的,可以考试复习用,答案在概率论专栏中
条件概率公式:设A, B为任意两个事件,若P(A)>0,我们称在已知事件A发生的条件下,事件B发生的概率为条件概率,记为 P(B∣A)P(B|A)P(B∣A),并定义:P(B∣A)=P(AB)P(A) (P(A)>0)P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)
根据故障数据求威布尔分布参数步骤根据众多文献研究,设备故障数据大多服从指数分布、威布尔分布或对数正态分布。其中威布尔分布较为常用,本文主要介绍威布尔分布的简单应用,并根据某设备故障数据为例简单介绍威布尔分布参数的计算方法。参考文献11参考文献221.双参数威布尔分布的概率密度函数、概率分布函数、可靠度函数:2.预处理故障数据将故障数据按时间排序,假设设备分别在以下时间点失效:11.1 、23.5、
模糊推理学习过程,可分为三步,构造模糊关系矩阵、模糊推理、反模糊化(模糊决策)
随机变量随机变量定义:样本空间为Ω,随机变量X表示样本空间Ω中的一个样本点(样本空间和随机变量的关系类似于实数轴上的x轴和自变量x的区别)。如随机抛掷一枚骰子,X就是表示骰子的点数。分布函数分布函数定义:F(X)=P(X<=x)离散型随机变量的分布函数:连续性随机变量的分布函数:分布函数的性质:1.非降性F(x)是一个非递减函数2.归一性在x趋向于+∞时,F(x)趋向于13右连续性因为 F(
如何对事件进行相互独立性分析事件独立性的定义:设A,B为两个事件,如果P(AB)=P(A)P(B),则称事件A与B相互独立,简称为A与B独立。事件独立性的判定方法:以n=3为例:设A1,A2,A3为三个事件,若则称事件A1,A2,A3相互独立。当去掉上述④式后,称只满足①,②,③式的事件A1,A2,A3两两独立。事件独立性的常用推论:推论1:【注】:将相互独立的事件组中的任意几个事件换成各自的对
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