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随笔分类 -  3_数学(概率论等)

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摘要:卡方分布的应用 一、总结 一句话总结: 若n个相互独立的随机变量ξ₁、ξ₂、……、ξn ,均服从标准正态分布(也称独立同分布于标准正态分布),则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和 就是卡方分布 1、为什么要引用卡方分布? 以特定概率分布为某种情况建模时,事物长期结果较为稳定,能够清晰进行把握。 阅读全文
posted @ 2020-06-28 09:32 范仁义 阅读(3011) 评论(0) 推荐(0)
摘要:如何通俗理解泊松分布?(转) 一、总结 一句话总结: 泊松分布就是把时间段分细,用二次分布来计算每个时间段事情是否发生,然后求极限就会得到泊松分布的式子 P(N(t)=n) = (λt)^n*e^(-λt)/n! 二、如何通俗理解泊松分布?(转) 转自:如何通俗理解泊松分布?https://blog 阅读全文
posted @ 2020-06-28 08:56 范仁义 阅读(6288) 评论(0) 推荐(0)
摘要:奥卡姆剃刀定律 一、总结 一句话总结: 奥卡姆剃刀:如无必要,勿增实体。 奥卡姆剃刀定律在企业管理中可进一步深化为简单与复杂定律:把事情变复杂很简单,把事情变简单很复杂。 奥卡姆剃刀定律要求,我们在处理事情时,要把握事情的主要实质,把握主流,解决最根本的问题。尤其要顺应自然,不要把事情人为地复杂化, 阅读全文
posted @ 2020-06-27 23:57 范仁义 阅读(1578) 评论(0) 推荐(0)
摘要:人工智能数学参考 6、中心极限定理 一、总结 一句话总结: 样本的平均值约等于总体的平均值。不管总体是什么分布,任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围,并且呈正态分布。 如果要估计14亿人的每天读书数,可以整几次100万来估计 1、A、B为不相关的时候的P(A|B)、P(B|A)、P 阅读全文
posted @ 2020-06-27 23:44 范仁义 阅读(329) 评论(0) 推荐(0)
摘要:人工智能数学参考 5、似然函数 一、总结 一句话总结: 1、给定联合样本值x关于参数0的函数:L(0|x)=f(x|0),其中x是随机变量X取得的值,0是未知的参数。 2、f(x|0)是密度函数,表示给定0下的联合密度函数。 3、似然函数是关于0的函数而密度函数是关于x的函数。 1、离散型概率分布中 阅读全文
posted @ 2020-06-27 23:40 范仁义 阅读(925) 评论(0) 推荐(0)
摘要:先验概率与后验概率、贝叶斯区别与联系 一、总结 一句话总结: 先验概率:假设我们出门堵车的可能因素有两个(就是假设而已,别当真):车辆太多和交通事故。堵车的概率就是先验概率 。 条件概率:那么如果我们出门之前我们听到新闻说今天路上出了个交通事故,那么我们想算一下堵车的概率,这个就叫做条件概率 。也就 阅读全文
posted @ 2020-06-27 23:13 范仁义 阅读(2470) 评论(0) 推荐(1)
摘要:马尔可夫不等式与切比雪夫不等式 一、总结 一句话总结: 马尔科夫不等式:P(X>=a) <= E(X)/a,X>=0,a>0 切比雪夫不等式:P{|X-E(X)|>=ε} <= δ^2/ε^2,δ是标准差 1、马尔可夫不等式与切比雪夫不等式 选择情况? 如果精确度要求不高,只需要了解大概,那么马尔可 阅读全文
posted @ 2020-06-27 22:30 范仁义 阅读(1502) 评论(0) 推荐(0)
摘要:特征值与特征向量 一、总结 一句话总结: 1、二维公园(坐标轴)里的椅子上有一个孤独的向量v(-2,2),一个忠心(不变)的矩阵A试图从左边搭讪向量v,于是他们坐在一起得到向量Av 2、秀外慧中的向量v彻底迷住了矩阵A,待到离别时,A心里始终放不下v,当v去一个地方的时候,Av(A心里有着v,不是单 阅读全文
posted @ 2020-06-27 18:03 范仁义 阅读(486) 评论(0) 推荐(0)
摘要:人工智能数学参考 4、SVD矩阵分解 注意 一、总结 一句话总结: *、100万行数据(用户购买商品数据),10万件商品,加入某个用户只买了3件商品,那就太稀疏了,所以可以100万*10和10*10万 *、m*n的矩阵 转化为 m*k+k*k+k*n *、照样按照特征值的大小来进行筛选,一般前10% 阅读全文
posted @ 2020-06-27 17:55 范仁义 阅读(275) 评论(0) 推荐(0)
摘要:人工智能数学参考 3、矩阵和行列式的区别 一、总结 一句话总结: 矩阵本身是一个数表,而行列式是一个值,并且是所有主对角线减去副对角线 行列式的行数和列数要相等,矩阵可以不相等 1、行列式是什么? |||-begin a11 a12 a21 a22 |||-end 矩阵中的行列式 是所有主对角线减去 阅读全文
posted @ 2020-06-27 02:11 范仁义 阅读(3142) 评论(0) 推荐(0)
摘要:人工智能数学参考 2、泰勒公式的思想 一、总结 一句话总结: 1、以直代曲:f(x)约等于f(x0)+f'(x0)(x-x0) 2、一点一世界:一个点的下一阶导数永远可以描述上一阶导数的变化趋势 1、微积分思想? a、以矩代曲:对于矩形,我们可以轻松求得其面积,能否用矩形代替曲线形状呢 b、分割无限 阅读全文
posted @ 2020-06-26 23:43 范仁义 阅读(698) 评论(0) 推荐(0)
摘要:人工智能数学参考 1、微分学核心思想:函数逼近 一、总结 一句话总结: 微分学的核心思想是用熟悉且简单的函数对复杂数进行局部逼近 逼近是人类探讨复杂问题时经常使用的一种手段,比如:人均GDP:使用常数函数来逼近收入分布函数平均速度:使用线性函数来逼近实际运动轨迹年化收益率:使用指数函数来逼近收益函数 阅读全文
posted @ 2020-06-26 19:00 范仁义 阅读(558) 评论(0) 推荐(1)
摘要:方向导数,偏导数,梯度 一、总结 一句话总结: 方向导数:曲面的每一个点是有很多条切线的,不同方向的切线就是方向导数。 偏导数:例如f(x0,y0)对x求偏导就是与X轴方向平行时的方向导数。 梯度:梯度的方向是最大的方向导数,是f(x,y)这一点增长最快的方向。 二、方向导数,偏导数,梯度 转自或参 阅读全文
posted @ 2020-06-26 18:48 范仁义 阅读(6256) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Python人工智能参考 最小二乘法 一、总结 一句话总结: 1、最小二乘法:目标函数=∑(观测值−理论值)^2 2、最小二乘法求导:对最小二乘法求导之后,就是求算术平均数了,所以可以初步理解为算术平均数使波动最小 1、最小二乘法的作用? 用于拟合曲线:找一些点适合的曲线,比如这些点对应的曲线是一次 阅读全文
posted @ 2020-06-14 11:38 范仁义 阅读(428) 评论(0) 推荐(0)
摘要:我和最小二乘法的二三事 一、总结 一句话总结:最小二乘法是什么 1、算术平均数和最小二乘法的关系? 2、最小二乘法有什么用? 3、高斯如何用概率论证明 最小二乘法? 二、如何理解最小二乘法?(转) 转自:如何理解最小二乘法?https://blog.csdn.net/ccnt_2012/articl 阅读全文
posted @ 2019-06-04 10:04 范仁义 阅读(703) 评论(0) 推荐(0)

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