深入浅出统计学 框架 第一印象 集中趋势的度量 分散性与变异度的度量 概率计算 离散概率分布的运用 排列与组合 几何分布、二项分布及泊松分布 正态分布的运用 再谈正态分布的运用 统计抽样的运用 总体和样本的估计 置信区间的构建 假设检验的运用 x^2分布 相关与回归 01 第一印象 基本概念 频数： ...
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2020-07-15 23:33:36
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一、概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利 用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之 所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是统计独立 ...
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2020-07-12 16:50:57
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隐马尔可夫模型(Hidden Markov model, HMM) 结构最简单的动态贝叶斯网的生成模型 著名的有向图模型 典型的自然语言中处理标注问题的统计机器学模型 隐马模型发明者： 鲍姆-韦尔奇（美）(Baum-Welch算法) 隐马模型的三个基本问题： （1）概率计算问题：前向-后向算法—>动 ...
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2020-07-03 17:45:48
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简介】利尔达自主LoRaWAN系统包含LoRaWAN节点、网关、NS服务器三个部分，本次测试针对传感器类终端，定时上报的CLASS A典型应用，验证系统的工作稳定性。受测产品：节点：LSD4WN-2L817M90网关：LSD4WN-2332XGW1网络服务器：Lierda 3.0 UniCore 物 ...
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2020-07-01 12:20:10
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1.概述 利用语言模型来获得一个上下文相关的预训练表示，称为ELMo。它使用的是一个双向的LSTM语言模型，由一个前向和一个后向语言模型构成，目标函数就是取这两个方向语言模型的最大似然。 2.模型结构 3.双向语言模型 前向概率计算： 后向概率计算： t代表token，即词 最后将前向和后向合并 最 ...
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2020-05-18 09:30:05
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本节内容主要可分为 什么是概率 古典概率计算 事件的关系与运算 条件概率与独立性 全概率公式和贝叶斯公式 概率论是一门数学分支，同数学科目的其他分支一样，是建立在一些公理上的严格的数学体系，其研究的主要对象是随机变量、随机分布和随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的，但是我们可以描述其规律， ...
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2020-05-05 00:58:43
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蒙提霍尔问题简单粗暴的理解掉 唔，偶个人用许多的文字理解和阐述是非分困难，换个角度直接从概率和图解的方式来理解更直接简单粗暴嘤嘤嘤，话不多说，上图。 这张图的黄字解释是两个重难点： 1：假设第一次摸到的是羊，那么主持人只能从两只羊中的另一只羊抽取出来展示，那么剩下的另一扇门就必然是汽车了，只要换门就 ...
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2020-04-16 13:42:58
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古典概型 计算古典概型时用到的计数方法 对立事件概率计算 几何概型 ...
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2020-01-27 15:31:46
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本文始发于个人公众号： TechFlow 上一篇文章当中我们介绍了 朴素贝叶斯模型的基本原理 。 朴素贝叶斯的核心本质是假设样本当中的变量 服从某个分布 ，从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率。一般来说一个样本往往会含有许多特征，这些特征之间很有可能是有相关性的。为了简化模型，朴素贝叶斯模型 ...
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2020-01-22 11:08:14
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目录： 隐马尔可夫模型 Viterbi算法（必须掌握） 简述：普通领域不常用，自然语言与金融领域用的比较多，总共涉及到概率问题，求参数问题，取范围问题。 用到的知识点有全概率公式，条件概率公式，边缘概率公式，贝叶斯公式，极大似然估计 概率计算问题 直接计算法 暴力算法 前向算法 后向算法 后向算法不 ...
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2020-01-06 23:11:21
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