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∈P1​P_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

Multiple Dimensional Scaling——MDS算法介绍及理解以上，为MDS算法的数学证明，事实上网上已经有很多博客和文章写过了。在这里，我主要是想把这个算法的逻辑和内在的想法，通过我的理解阐述一下。MDS算法的目标是对数据进行降维，但是只是对特定数据形式的数据进行降维，即每一个数据是有其与剩余其他数据的相互距离作为分量表示。所以，我们有且仅有的只有不同样本之间的距离。这样的话，