1.1 随机试验 1.2 样本空间 1.3 频率与概率 1.4 古典概型 1.5 条件概率 1.6 独立性 2.1 随机变量 2.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机变量的分布函数 2.4 连续性随机变量及其密度函数 3.1 二维随机变量 ...
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2019-10-29 23:20:19
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预期逻辑顺序： 最小二乘原理（大约一小段） 最小二乘历史由来， 最小二乘法公式形式（以一次函数为例） 最小二乘估计分析 最小二乘性质，特点 高斯分布 t分布 加入正则化的考量（Hilbert空间，kernel方法，表示定理） 拉普拉斯正则化最小二乘 以上大致框架，回头慢慢补细节 涉及知识，概率论数理 ...
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2019-10-26 01:11:22
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概率论： 1 import numpy as np 2 import pandas as pd 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 5 #随机数 当随机种子设定时，随机数不变 6 if 0: 7 r = np.random.RandomState() 8 # r ...
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2019-10-05 18:32:14
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概率论与数理统计图式（第三章 随机变量） 1、随机变量 定义在样本空间的函数 表示：用大写英文字母X、Y、Z表示 例：Y={1，0}，1：骰子为偶数，0：骰子为奇数 ...
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2019-09-30 12:49:43
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概率论与数理统计图示（第一章 概率论的基本概念） 1.2概率 1、概念 概率：对随机时间发生可能性大小的客观度量 频率：频率≠概率，只能作为概率估计 古典概率：有限性、等可能性 几何概率：古典概率的推广，将“等可能性”推广至“均匀性” 2、概率公理化定义 1.非负性：0≤P（A）≤1 2.规范性：P ...
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2019-09-29 21:26:28
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在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN，比如支撑向量机，比如随机森林。相对于深度学习的理论，这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学，最优化理论，数学分析，数理统计和随机过程构成了这些算法的理论基础，也是进一步学习各种基于神经网 ...
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2019-09-29 14:25:46
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https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/11133457.html 再谈线性回归函数分析，从概率论与数理统计角度看线性回归参数估计 EX、DX、Cov(X, Y)、相关系数、分布（伯努利分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布、标准正态分布） https://w ...
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2019-09-18 11:36:52
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数据挖掘其实是一种深层次的数据分析方法。数据挖掘可以描述为：按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。应用的技术包括：数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面。 数据挖掘与传统的数据分析（如查询 ...
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2019-09-07 00:59:37
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