众所周知，Java的Math.random()产生的是服从均匀分布的随机数，但是其他分布的应用也相当广泛，例如泊松分布和高斯分布（正态分布），而这些分布Java没有很好的提供（高斯分布可以利用Random类），我们需要自己编写。
首先是泊松分布，这是一个离散型的随机变量分布，比较好弄，此外例如考察一些到达事件的概率时，通常服从泊松分布，因此该分布相当实用。在开始编写之前，先感谢...
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2014-07-14 11:13:13
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图像产生加性零均值高斯噪声，在灰度图上加上噪声，加上噪声的方式是每个点的灰度值加上一个噪声值，噪声值的产生方式为Box-Muller算法生成高斯噪声。在计算机模拟中，经常需要生成正态分布的数值。最基本的一个方法是使用标准的正态累积分布函数的反函数。除此之外还有其他更加高效的方法，Box-Muller变换就是其中之一。另一个更加快捷的方法是ziggurat算法。下面将介绍这两种方法。一个简单可行的并...
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2014-07-12 17:45:03
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1、 logistic回归与一般线性回归模型的区别：（1） 线性回归的结果变量 与因变量或者反应变量与自变量之间的关系假设是线性的，而logistic回归中 两者之间的关系是非线性的；（2） 前提假设不同，在线性回归中，通常假设，对于自变量x的某个值，因变量Y的观测值服从正态分布，但在logisti...
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2014-07-06 20:27:06
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这部分 cover 两个比较特殊的情形，一个是 Gaussian networks，一个是
exponential family。正态分布常见的参数化策略是均值 和协方差矩阵 ，另一种是使用 information matrix/precision
matrix，即 ，另可以用所谓 potenti....
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2014-06-08 23:10:53
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1、一维高斯函数：
a表示得到曲线的高度，b是指曲线在x轴的中心，c指width(与半峰全宽有关),图形如下：
、
2、根据一维高斯函数，可以推导得到二维高斯函数：
在图形上，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。
计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，...
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2014-05-23 02:07:59
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度量类别可分离性的量主要有：
欧氏距离（正态分布，协方差相等，且为单位阵）
是最简单的一种描述方法。它把两个类别中心之间的欧式距离作为两个不同类别间不相似性的度量。
马氏（Mahalanobis）距离（正态分布，协方差相等）
它用来描述两个具有相同的协方差矩阵C，不同的期望值和的类别之间的不相似性，具体表达式是：
Mahalanobis距离...
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2014-05-13 09:08:38
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研究压缩感知的一个基本工作就是生成原始的信号，也就是y=Ax中的x。一般来说，x是一个长度为N的列向量，稀疏度为k，其中x的非零位置组成的集合称作支撑集T。
x中的非零元素集合一般独立同分布四种随机分布。
1、Uniform，开区间(0,1)上的均匀分布。
2、Signs，伯努利分布，待选集合为{-1,1}，等概率选取。
3、Gaussian，标准正态分布N(0,1)
4、Power，能...
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2014-05-13 00:24:13
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实验名称：贝叶斯分类器一、实验目的和要求 目的：掌握利用贝叶斯公式进行设计分类器的方法。
要求：分别做出协方差相同和不同两种情况下的判别分类边界。 二、实验环境、内容和方法环境：windows 7，matlab R2010a
内容：根据贝叶斯公式，给出在类条件概率密度为正态分布时具体的判别函数表达式...
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2014-05-10 02:50:11
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Z就是正态分布，X^2分布是一个正态分布的平方，t分布是一个正态分布除以（一个X^2分布除以它的自由度然后开根号），F分布是两个卡方分布分布除以他们各自的自由度再相除比如X是一个Z分布，Y(n)=X1^2+X2^2+……+Xn^2,这里每个Xn都是一个Z分布，t(n)=X/根号(Y/n),F（m,n...
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2014-05-09 19:56:20
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2>残差的正态性检验：Shapiro-Wilk正态性检验【转】Shapiro-Wilk
(SW) 检验介绍有多种手段评估数据是否正态分布。分两大类：图形和统计量。图形手段包括q-q plot和p-p
plot，统计量手段包括Kolmogorov-Smirnov 检验 and Shapiro-Wilk...
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2014-05-08 01:22:33
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