概率论是人们在长期实践中发现的理论，是客观存在的。自然界和社会上发生的现象是多种多样的，有一类现象，在一定条件下必然发生，称作确定性现象，而概率论研究的现象是不确定性现象，嗯嗯，醒醒，概率论研究的对象是随机现象。那什么是随机现象呢？在个别试验中呈现出不确定性，而在大量重复实验中呈现出固有规律性的现象 ...
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2018-04-11 18:12:26
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正态分布的概率密度函数为： 第一参数μ是遵从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ^2 )。（方差的平方根就是标准差，标准差的平方就是方差）。 均数μ决定正态曲线的中心位置；标准差σ决定正态曲线的陡峭或扁平程度。σ越小，曲线越陡峭分布越集中在μ附近， ...
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2018-04-09 21:02:41
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一、前述 马尔可夫（1856~1922），苏联数学家。切比雪夫的学生。在概率论、数论、函数逼近论和微分方程等方面卓有成就。 马尔可夫模型（Markov Model）是一种统计模型，广泛应用在语音识别，词性自动标注，音字转换，概率文法等各个自然语言处理等应用领域。经过长期发展，尤其是在语音识别中的成功 ...
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2018-04-09 15:06:38
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学习人工智能有段时间了，总结了一下人工智能的学习历程和课程表，希望对想学习的朋友有所帮助。期间也买了很多资料。可以分享给大家。 阶段一：数学基础 1.数据分析 常数e 导数 梯度 Taylor gini系数 信息熵与组合数 2.概率论 概率论基础 古典模型 常见概率分布 大数定理和中心极限定理 协方 ...
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2018-04-08 18:02:33
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注：点估计是参数估计中的一种。点估计常用的方法有两种：矩估计和最大似然估计。之所以要做估计，最本质的问题是我们能获得的信息量（样本的数量）有限，因此只能在有限的信息中，用合理的方法、在可接受的精度或置信度下做近似计算，以便对总体有一个大概的认识，也就是将某种在有限样本下中获得的规律，泛化到更大的样本 ...
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2018-04-07 13:51:28
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参考： 模式识别与机器学习（一）：概率论、决策论、信息论 了解一些AI方面的前沿知识！！！ 待续~ ...
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2018-04-07 11:17:12
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课程名称 内容 阶段一、人工智能基础 — 高等数学必知必会 1.数据分析 "a. 常数eb. 导数c. 梯度d. Taylore. gini系数f. 信息熵与组合数g. 梯度下降h. 牛顿法" 2.概率论 "a. 微积分与逼近论b. 极限、微分、积分基本概念c. 利用逼近的思想理解微分，利用积分的方 ...
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2018-04-01 10:43:33
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临时整理一下，以后会慢慢补 独立 独立：对于事件$A$和$B$，如果$P(AB)$=$P(A)P(B)$，那么称$A$和$B$是独立的。 所谓独立，即两事件的结果不会相互影响。从样本点的?度来考虑，即两者不包含相同的样本点。 条件概率 条件概率： 如果$P(B)>0$，那么$A$在$B$下的条件概率 ...
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2018-03-28 23:53:54
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1、信息量： 公式：I(x) = -logp(x)，单从公式上也可以看出，概率越低熵越大（低概率事件带来的高信息量）。通俗一点来说的话，就是概率论中很简单的推广就行了。 2、熵的定义： （1）上面的 I(x) 是指在某个概率分布之下，某个概率值对应的信息量的公式。那么我们要知道这整个概率分布对应的信 ...
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2018-03-20 21:43:19
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学习python快一年了，因为之前学习python全栈时，没有记录学习笔记想回顾发现没有好的记录，目前主攻python自然语言处理方面，把每天的学习记录记录下来，以供以后查看，和交流分享。~~(。?ω?。) ~~ 这一系列主要学习和回顾机器学习的数学部分。 微积分： 一：两边夹定理 二：极限存在定理 ...
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2018-03-17 16:15:16
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