不用map用hash import java.io. ; import java.util. ; import java.util.Scanner; import java.math.BigInteger; import java.lang. ; public class Main{ static ...
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2018-05-05 01:05:50
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概要 这些结论为参数的假设检验提供了理论基础，非常重要。参考《概率论与数理统计》记录一下。 重要定理 设 $x_1,\cdots, x_n$ 是来自正态总体 $N(\mu, \sigma^2)$ 的样本，其样本均值和样本方差分别为 \\begin ...
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2018-05-04 21:29:12
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目录 1.条件概率 2.独立性 3.全概率公式 4.贝叶斯公式 5.伯努利模型 6.随机变量的分布 7.分布函数 1.条件概率 2.独立性 3.全概率公式 4.贝叶斯公式 5.伯努利模型 6.随机变量的分布 离散： 连续： 两者关系： 7.分布函数 ...
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2018-05-04 11:58:04
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1.常见分布的期望与方差 2.二维随机变量的数字特征： 相关系数： 协方差矩阵及性质 ...
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2018-05-04 11:49:45
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1. 微积分： 定积分与不定积分、全微分、最小二乘法、二重积分、微分方程与差分方程等... 2. 线性代数： 行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特性和特性向量、二次型等... 3. 概率论和统计学： 期望、方差、协方差、条件概率的链式法则、全概率分布、贝叶斯公式等... ...
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2018-05-04 10:25:21
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概率论是许多机器学习算法的基础，因而本篇将会用到一些概率论知识，我们先统计在数据集中取某个特定值的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了取该值的概率。 优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式比较敏感 适用于标称型数据 如果P1（X,Y）>P2（X,Y），那 ...
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2018-05-02 17:30:30
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概率论中的Chapman-Kolmogorov方程（或CKS方程）是指：https://en.wikipedia.org/wiki/Chapman%E2%80%93Kolmogorov_equation $p_n(x_n,t_n;x_{n-1},t_{n-1};\ldots;x_2,t_2;x_1, ...
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2018-04-29 18:41:22
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初看此问题，觉得换不换都一样，概率都应该是1/3，但是细想，忽略了一个问题，那就是主持人的作用，无论如何，由于主持人知道情况，选手做出怎样的选择，主持人都会开一扇后面有羊的门，这就排除了一个·没有车的门，这个信息对于选手是有利的，选手应该利用这一信息，再有，我上学期学过概率论，有一个公式叫做“贝叶斯 ...
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2018-04-27 02:13:12
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极大似然估计-形象解释看这篇文章：https://www.zhihu.com/question/24124998 贝叶斯定理-形象解释看这篇文章：https://www.zhihu.com/question/19725590/answer/217025594 极大似然估计 以前多次接触过极大似然估计 ...
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2018-04-18 11:43:36
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random库是使用随机数的Python标准库 从概率论角度来说，随机数是随机产生的数据（比如抛硬币），但时计算机是不可能产生随机值，真正的随机数也是在特定条件下产生的确定值，只不过这些条件我们没有理解，或者超出了我们的理解范围。计算机不能产生真正的随机数，那么伪随机数也就被称为随机数 --伪随机数 ...
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2018-04-15 13:37:12
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