二项分布： 基于最基础的一个离散型随机变量——伯努利随机变量X，我们进行n次重复的实验，其概率分布结果就是所谓的二项分布。 具体点来说，就是某个实验成功的概率是p，现在我们进行n此时杨，设随机变量X表示n次实验后成功的次数，那么有如下分布列成立。 关于其期望，推导过程和几何分布、超几何分布中期望的推 ...
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2016-07-23 11:51:48
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回归- Regression——————————————————————————————————————————回归- Regression
线性回归Linear regression
模型表示Model representation
代价函数Cost function
目标Goal
多项式回归
加权线性回归
一般线性回归
通用的指数概率分布
伯努利分布
高斯分布
微分与导数1
微分
导数
方向导数...
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2016-07-19 10:33:31
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乐观主义 ：系统编程的进度安排背后的第一个假设是：。 一切都将运作良好，每一项任务仅花费它所“应该”花费的时间。 在单个的任务中，“一切都将运转正常”的假设在时间进度上具有可实现性。因为所遇的延迟是一个概率分布曲线，“不会延迟”仅具有有限的概率，所以现实情况可能会像计划安排的那样顺利。然而大型的编程 ...
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2016-06-22 23:24:35
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1. 二项分布（离散） 2. 正态分布（连续） ...
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2016-06-15 06:57:28
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如果在我们的分类问题中，输入特征xx是连续型随机变量，高斯判别模型(Gaussian Discriminant Analysis,GDA)就可以派上用场了。 以二分类问题为例进行说明，模型建立如下： 对应的概率分布形式如下： p(y)=?y(1??)1?y(1)(1)p(y)=?y(1??)1?y ...
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2016-05-22 20:07:02
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贝叶斯网络图模型的表示
为了理解有向图对于描述概率分布的作用,首先考虑三个变量 a, b, c 上的一个任意的联合分布 p(a, b, c) 。注意,现阶段我们不需要对这些变量做出任何更多的假设,例如它们是离散的还是连续的。实际上,图模型的一个强大的方面是,一个具体的图可以描述一大类概率分布。通过使用概率的乘积规则(1.11),我们可以将联合概率分布写成下面的形式。
p(a, b,...
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2016-05-22 12:17:07
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七月算法-12月机器学习--第十七次课笔记-隐马尔科夫模型HMM 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 隐马尔科夫模型 三个部分：概率计算，参数估计，模型预测 1，HMM定义 HMM由初始概率分布π、状态转移概率分布A以及观测概率 ...
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2016-05-13 20:36:54
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逻辑回归（Logistic regression）
逻辑回归是统计学习中的经典分类方法。其多用在二分类{0,1}问题上。
定义1：
设X是连续随机变量，X服从逻辑回归分布是指X具有下列分布函数与密度函数：
分布函数属于逻辑斯谛函数，其图形是一条S形曲线。
定义2：
二项逻辑斯谛回归模型是如下条件概率分布：
从上式可以看出，逻辑回归对线性回归经行了归一化...
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2016-05-12 15:23:00
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第一章 随机事件与概率
第二章 随机变量及其分布
第三章 多维随机变量及其分布
第四章 大数定律与中心极限定理
第五章 统计量及其分布
第六章 参数估计
第七章 假设检验
第八章 方差分析与回归分析
第一章 随机事件与概率
1.1随机事件及其运算
概率论与数理统计研究的对象是随机现象. 概率论是研究随机现象的模型（即概率分布），数理统计是研究随机现象的数据收集与处理...
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2016-05-07 07:46:55
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许多曲线函数在对象建模、动画轨迹的描述、数据和函数的图形化以及其他图形应用中是十分有用的。常见的曲线包括圆锥曲线、三角和指数函数、概率分布、通用多项式和样条函数。这些曲线的显示可采用类似于前面讨论的圆和椭圆函数来生成。沿曲线轨迹的位置可直接从表达式y =f (x)或参数方程中得到。此外，还可以使用增量中点算法绘制用隐式函数f(x,y) = 0描述的曲线。
显示一指定的曲线函数的简单方法是使用直线段来逼近曲线。这时，对于要得到沿曲线轨迹的等距线段的端点位置，则可以使用参数表达式。也可以按曲线的斜率选择...
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2016-05-06 15:12:28
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