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摘要: 如何求方差 一、总结 一句话总结: 方差公式:$$\sigma ^ { 2 } = \frac { \sum ( x - \mu ) ^ { 2 } } { N }$$ 初中:方差等于各个数据与其算数平均值的离差平方和的平均数。 【公式推导:DX=E(X^2)-(EX)^2】:利用DX=E(X^2) 阅读全文
posted @ 2020-11-09 14:48 范仁义 阅读(7093) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 均值和期望一样吗 一、总结 一句话总结: 概率是频率随样本趋于无穷的极限 期望是平均数随样本趋于无穷的极限 均值强调当前取少量样本的平均,而期望强调的是无穷性(也就是在无穷样本数取值的预估) 1、为什么说期望就是平均数随样本趋于无穷的极限? 如果我们掷了无数次的骰子,然后将其中的点数进行相加,然后除 阅读全文
posted @ 2020-11-09 13:59 范仁义 阅读(3709) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最大似然估计(MLE)的最大后验概率估计(MAP)区别详解 一、总结 一句话总结: 最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种【参数估计方法】 阅读全文
posted @ 2020-11-09 00:48 范仁义 阅读(541) 评论(0) 推荐(0)
摘要: PHP中的CURL库 一、总结 一句话总结: curl是PHP的一个扩展,利用该扩展可以实现服务器之间的数据或文件传输,也就是说curl就是一个工具,【用来做服务器之间数据、文件传输的工具】 【用来采集网络中的html网页文件、其他服务器提供接口数据等】 二、PHP使用CURL详解 转自或参考:PH 阅读全文
posted @ 2020-11-08 23:55 范仁义 阅读(669) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 先验概率、最大似然估计、贝叶斯估计、最大后验概率 一、总结 一句话总结: 1、先验概率和后验概率? P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) P(A)是A的先验概率或边缘概率,称作"先验"是因为它不考虑B因素。 P(A|B)是已知B发生后A的条件概率,也称作A的后验概率。 P(B|A)是已知A 阅读全文
posted @ 2020-11-08 23:41 范仁义 阅读(1088) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 贝叶斯法则和贝叶斯公式 一、总结 一句话总结: 贝叶斯法则(定理):$$p ( A | B ) = \frac { P ( B | A ) \times p ( A ) } { P ( B )}$$ 全概率公式:$$P ( B ) = \sum _ { i = 1 } ^ { n } P ( M _ 阅读全文
posted @ 2020-11-08 23:23 范仁义 阅读(1043) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 为什么样本方差(sample variance)的分母是 n-1 一、总结 一句话总结: 为1/n的分布倾向于低估σ^2,所以选1/(n-1) 【实际算出来就是n/(n-1)这样的关系】:$$E [ \frac { 1 } { n } \sum _ { i = 1 } ^ { n } ( X _ { 阅读全文
posted @ 2020-11-08 22:34 范仁义 阅读(557) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 最大似然估计 一、总结 一句话总结: 极大似然估计:就是总体的某些参数未知,通过样本取样来估计这些参数,极大就是最大,似然就是可能性,合起来就是对参数的最大可能性估计 极大似然估计中的似然 就是估计参数,比如人口身高正态分布中的 均值和标准差 1、参数估计(似然函数) 概率图(实例)? 二、最大似然 阅读全文
posted @ 2020-11-08 21:38 范仁义 阅读(546) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 为什么正态分布如此常见 一、总结 一句话总结: 【Normal Distribution】:正态分布的英文名为:Normal Distribution,台湾翻译为常态分布,可见一斑。 【数学定理或经验公式】:每个人都相信它(正态分布):实验工作者认为它是一个数学定理,数学研究者认为他是一个经验公式。 阅读全文
posted @ 2020-11-08 20:59 范仁义 阅读(879) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 无偏估计量通俗易懂理解 一、总结 一句话总结: 概率论中的无偏估计中的偏就是机器学习中我们常常遇见的偏差bias,方差也是对应的 二、无偏估计量通俗易懂理解(转) 转自:https://www.matongxue.com/madocs/808 现实中常常有这样的问题,比如,想知道全体女性的身高均值, 阅读全文
posted @ 2020-11-07 23:26 范仁义 阅读(2661) 评论(0) 推荐(0)
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