为什么要用node 1、前后端耦合太紧密，中间加一层node，还要给前端装一些乱七八糟的东西 java啥的服务环境。还有后台返回接口的时候不管前端需不需要那些接口一起返回，其实只用到1～2 条数据。本来ajax就非常消耗时的事，就用其中一条，用node做一层中间层处理把没用的接口剔除掉。 2、比如： ...
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2018-06-17 22:28:06
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分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。 ...
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2018-05-20 15:20:51
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本文根据网络资源和书籍结合自己的经验对SAS的常用函数进行了整理。主要内容包括： 1. 字符函数 2. 日期和时间函数 3. 数组函数 4. 数学函数 5. 样本描述统计函数 6. 特殊函数 7. 随机数函数 8. 宏函数 9. 变量信息函数 10.分布密度函数、分布函数 11.分位数函数 一、字符 ...
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2018-05-12 16:14:25
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径向分布函数g(r)代表了球壳内的平均数密度为离中心分子距离为r，体积为 的球壳内的瞬时分子数。具体参见李如生，《平衡和非平衡统计力学》科学出版社：1995 CODE: SUBROUTINE GR(NSWITCH) IMPLICIT DOUBLE PRECISION(A-H,O-Z) PARAMET ...
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2018-05-05 16:46:49
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目录 1.条件概率 2.独立性 3.全概率公式 4.贝叶斯公式 5.伯努利模型 6.随机变量的分布 7.分布函数 1.条件概率 2.独立性 3.全概率公式 4.贝叶斯公式 5.伯努利模型 6.随机变量的分布 离散： 连续： 两者关系： 7.分布函数 ...
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2018-05-04 11:58:04
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一、均值 定义： 设P(x)是一个离散概率分布函数自变量的取值范围是。那么其均值被定义为： 设P(x)是一个连续概率分布函数 ，那么他的均值是： 性质： 1.线性运算： 期望服从先行性质，因此线性运算的期望等于期望的线性运算： 我们可以把它推广到任意一般情况： 2.函数的期望： 设f(x)是x的函数 ...
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2018-05-01 12:27:35
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经历了马尔科夫链以及平稳随机过程的虐，我突然明白概率的解题思路，其实就是首先分析“基础场景”是连续还是离散，连续就考虑概率密度，离散就考虑概率；或者如果已经概率分布函数就利用概率分布函数； 然后基于基础场景再来分析采用那种数学特征，期望，方差，均值，还是协变量，或者复杂一点的方差函数，均值函数，自相 ...
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2018-04-29 16:18:04
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六、逻辑回归 6.1 分类问题 对于二分类问题， 我们一般将结果分为0/1，在理解逻辑回归时可以引入感知机，感知机算是很早的分类器，但因为感知机是分布函数，也就是输出的值小于某一临界值，则分为-1，大于某一临界值，则分为1，但由于其在临界点处不连续，因此在数学上不好处理，而且感知机分类比较粗糙，无法 ...
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2018-04-14 14:03:21
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参考资料 【1】 Spark MLlib 机器学习实践 【2】 统计学习方法 1、Logistic分布 设X是连续随机变量，X服从Logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数 ，。其中u为位置参数，γ为形状参数。如下图： 分布函数以(u,1/2)为中心对称，满足：，其中形状参数γ越小，中心部 ...
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2018-03-03 14:13:53
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np.random.rand(a, b)： np.random.randint(a, b, size=(c, d))： 二项分布函数 np.random.binomial(n,p,size=N),函数的返回值表示n中成功的次数，且以Cn^x*p^x*(1-p)^(n-x)的概率选择成功x次 ...
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2018-03-01 19:53:16
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