概念和性质 定义 期望是概率论中一个非常重要的概念。若 X 是一个离散型的随机变量，其分布列为 p(x)，那么 X 的期望记作 E[X]，定义为： 若 X 是一个连续型随机变量，其概率密度函数为 f(x)，则 X 的期望 E[X] 定义为： 用语言表达，X 的期望就是 X 所有可能取值的一个加权平均 ...
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2019-09-26 09:45:39
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题意：有一棵含有n个结点(n<=300)的根树，树上每个结点上的权值是从[0,ai](ai<=1e9)区间内随机的一个实数，问这棵树能形成一个最小堆的概率。 由于结点取值范围是1e9而且是实数，所以枚举权值dp自然是行不通的了，但可以从函数的角度上考虑。 首先需要了解两个概念： CDF:分布函数，记 ...
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2019-08-22 12:58:37
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # Python实现正态分布 # 绘制正态分布概率密度函数 u = 0 # 均值μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差δ sig01 = ... ...
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2019-06-02 16:00:10
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题目链接 核💗: 这道题求二项分布E(x^k)的期望, 刚才是照着E(X^2)展开化简得到np(1-p)的形式化简,但是失败了 后来发现这道题可以用数学期望的独立性来做,动态规划-233 先说一下期望的性质与证明: 用概率密度函数证明貌似很好证明: 我们可以把二项分布实验看作是n次伯努利实验, x ...
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2019-05-16 21:50:19
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一、硬件可靠性的一些概念 （1）MTTF-平均失效时间或平均失效前时间 该指标针对不可修复系统而言的 （2）连续寿命分布和离散寿命分布 离散寿命分布即以离散变量描述寿命，例如开关开关次数； 连续寿命分布有：指数分布、韦伯尔分布等，源自《可靠性工程基础》 （3）失效率函数、失效概率密度函数、累积失效率 ...
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2019-04-20 23:01:46
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在做分类问题时，有时候需要使用样本的概率密度函数来求其后验概率。但是很多情况下并不知道其概率密度函数的形式（即样本的分布未知），此时就需要对样本进行非参数估计，来求解其概率密度函数。 求解未知 ...
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2019-03-18 15:30:33
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" " " " 介绍了分布函数和概率密度，函数特点． " " " " " " 这里的逻辑斯谛回归模型就是为了将实数范围映射到(0,1)范围上．即将线性函数外套上sigmoid函数． https://blog.csdn.net/hfutxiaoguozhi/article/details/788439 ...
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2019-03-08 16:38:05
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对于已经得到的样本集，核密度估计是一种可以求得样本的分布的概率密度函数的方法： 通过选取核函数和合适的带宽，可以得到样本的distribution probability，在这里核函数选取标准正态分布函数，bandwidth通过AMISE规则选取 具体原理及定义：传送门 https://en.wik ...
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2019-01-20 20:03:25
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二项逻辑回归模型是如下的条件概率分布： 其中x∈是输入，y∈{0，1}是输出。 为了方便，将权值向量和输入向量进行扩充，此时w = ,x = ,回归模型表示如下： 参数w未知，采用统计学中的极大似然估计来由样本估计参数w。对于0-1分布x ~ B(1 , p)，x的概率密度函数可以表示为： 其中k ...
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2019-01-14 20:08:47
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当概率模型依赖于无法观测的隐性变量时，使用普通的极大似然估计法无法估计出概率模型中参数。此时需要利用优化的极大似然估计：EM算法。 在这里我只是想要使用这个EM算法估计混合高斯模型中的参数。由于直观原因，采用一维高斯分布。 一维高斯分布的概率密度函数表示为： 多个高斯分布叠加在一起形成混合高斯分布： ...
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2019-01-01 16:08:21
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