学习内容: 数学： 线性代数，概率论， 优化理论，离散数学， 李代数， 凸优化； 算法: 概率机器人, 机器人状态估计, 深度学习，非线性优化； 工程： c/c++ , python, ros, opencv; 硬件: 激光传感器， IMU, 摄像头； ...
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2018-02-03 18:59:45
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注：在统计学的应用中，参数估计和假设检验是最重要的两个方面。参数估计是利用样本的信息，对总体的未知参数做估计。是典型的“以偏概全”。 0. 参数及参数的估计 参数是总体分布中的参数，反映的是总体某方面特征的量。例如：合格率，均值，方差，中位数等。参数估计问题是利用从总体抽样得到的信息来估计总体的某些 ...
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2018-02-02 23:25:33
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数学 概率论 计数问题 数论 线性代数 博弈论 比赛经验 不要通过数据大小猜测正解的时间复杂度. 把一个方法想到底. DP题假如实在不会的话, 果断跳过, 找思维量更小的数据结构题. 一些方法 二分 DP, 尤其多想矩阵乘法优化DP 网络流 FFT 日程表 Fri, Nov 10 明天就是NOIp了 ...
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2018-01-30 00:23:09
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注：这是一个横跨数年的任务，标题也可以叫做“从To Do List上划掉学习统计学”。在几年前为p值而苦恼的时候，还不知道Python是什么；后来接触过Python，就喜欢上了这门语言。统计作为数据科学的基础，想要从事这方面的工作，这始终是一个绕不过去的槛。 其实从中学就开始学习统计学了，最早的写" ...
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2018-01-22 20:06:26
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最近做到好多概率，组合数，全排列的题目，本咸鱼不会啊，我概率论都挂科了。。。 这个题学到了一个康托展开，有点用，瞎写一下。。。 康托展开: 适用对象:没有重复元素的全排列。 把一个整数X展开成如下形式： X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+ ...
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2018-01-22 16:05:45
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摘自http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/ 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯 目录 0. 前言 1. 历史 1.1 一个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与 ...
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2018-01-17 15:54:47
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最近玩某答题平台的时候遇到一道概率的问题 大概意思是5个球 3个白球2个绿球 抽两次 抽中绿球的概率有多少？ 这道题很简单 其实就是对两次抽中的进行分类计算。 第一种算法： 5抽2 有三种情况是符合条件的 2次都抽中绿球的概率 2/5*1/4 先白后黑的概率 3/5*2/4 先黑后白的概率 2/5* ...
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2018-01-15 14:55:15
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【随机变量】 设随机实验的样本空间是 S=|e| ，X = X(e) 是定义在样本空间S上的实值单值函数，称 X = X(e) 为随机变量。 【概率分布率】 设随机变量 X ，其所有可能去的不同值为： 取各个值的可能的概率分别为： 即： 若该公式满足以下条件，则称为随机变量X的概率分布率，简称分布率 ...
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2018-01-13 20:44:48
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， 【随机事件】 A 的对立事件为 ，A 与 有且仅有一个发生。 A、B、C 为事件。 交换律： 结合律： , 分配律： , 德摩根率： , 【随机事件概率】 事件 A 重复 n 次发生的频数为 , 发生的频率为： （如 ： 事件A为出现正面的硬币，抛硬币重复100 次，若发生频数为40，则发生的频 ...
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2018-01-13 01:21:57
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机器学习实战三（Naive Bayes） 前两章的两种分类算法，是确定的分类器，但是有时会产生一些错误的分类结果，这时可以要求分类器给出一个最优的猜测结果，估计概率。朴素贝叶斯就是其中一种。 学过概率论的人对于贝叶斯这个名字应该是相当的熟悉，在学条件概率的时候，贝叶斯公式可谓是一针见血。这里的“朴素 ...
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2018-01-09 14:42:53
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