随笔分类 - 随笔
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摘要:这篇笔记记录了常用的连续型分布,主要篇幅在于正态分布的相关知识点。
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摘要:这篇笔记介绍了常用的离散型分布,其中包含分布的定义、数学期望和方差的公式和参考图像,最后包含了泊松定理的证明。
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摘要:数学期望可以简单概括为(变量的值x概率)的和式,根据上文中连续型随机变量的数学期望的推导过程,f(x)属于概率的部分,而随机变量函数其实只改变了变量的值这一部分,所以只将式子前面的x改为g(x).
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摘要:这篇笔记主要记录了随机变量和分布函数的相关概念以及对一些公式进行简单的理解说明。
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摘要:如果一个事件$B$发生与否对另一个事件$A$发生的概率没有任何影响,则P(A|B)=P(A)
其中,P(B)>0,称A独立于B.
对称的,如果P(B|A)=P(B),P(A)>0则称B独立于A.
综合起来,如果:P(AB)=P(A)P(B)
(其中P(A)>0,P(B)>0),则称A与B相互独立,简称A与B独立。
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摘要:
1.4 条件概率 条件概率 样本空间$\Omega$ 事件$A,B$ $P(B)>0$ 在事件$B$已经发生的前提条件下,事件$A$发生的概率称为A对B的条件概率:$P(A|B)$. 通常,$P(A)$为无条件概率,对应的样本空间为$\Omega$。 而条件概率$P(A|B)$对应的样本空间为$B$
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1.4 条件概率 条件概率 样本空间$\Omega$ 事件$A,B$ $P(B)>0$ 在事件$B$已经发生的前提条件下,事件$A$发生的概率称为A对B的条件概率:$P(A|B)$. 通常,$P(A)$为无条件概率,对应的样本空间为$\Omega$。 而条件概率$P(A|B)$对应的样本空间为$B$
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摘要:计算古典概型的概率的重点在于计算基本事件数,相关知识点是排列组合。几何概型的等可能性表现为:在几何区域中,测度相等的事件发生的概率相等。需要注意的是测度不能为0。
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摘要:1.2 随机事件的概率 定义 简单定义 概率是随机事件发生的可能性大小的度量(数值)。 频率可以作为概率的估计,但频率的稳定值不能作为概率的定义。 一个事件的概率是由事件本身特征决定的客观存在。 频率的稳定值是概率的外在的必然表现。 公理化定义 设$\Omega$是一个样本空间,定义在$\Omega
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摘要:
样本空间是随机试验的所有可能结果,是样本点的全体。
一个事件对应于样本空间中具有相应特征的样本点构成的集合,是样本空间的一个子集。
只有事件能讨论概率,样本点不讨论概率。
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样本空间是随机试验的所有可能结果,是样本点的全体。
一个事件对应于样本空间中具有相应特征的样本点构成的集合,是样本空间的一个子集。
只有事件能讨论概率,样本点不讨论概率。
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摘要:
电脑文件管理器的字体变小了,浏览器收藏夹的字体变小了,或许还有其他地方的字体也变小了,可能我没注意到。但是其他地方的字体没变小。可以通过调整文本大小和重启电脑恢复原先的字体大小。
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电脑文件管理器的字体变小了,浏览器收藏夹的字体变小了,或许还有其他地方的字体也变小了,可能我没注意到。但是其他地方的字体没变小。可以通过调整文本大小和重启电脑恢复原先的字体大小。
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摘要:分治法的思想 将原问题分解为几个规模较小但类似于原问题的子问题,递归地求解这些子问题,然后再合并这些子问题的解来建立原问题的解。 分治模式的步骤 分解原问题为若干子问题; 解决子问题; 合并子问题的解,形成原问题的解。 归并排序算法 归并排序算法就是使用了分治的思想。 算法步骤 分解:将待排序的$n
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摘要:记录以下修改windows系统本地用户名的步骤,并且记录一些可能出现的意外情况。
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摘要:前言 最近在学习C++的类如何构造,在W3Cschool上看到关于拷贝构造函数的一个例子,记录一下。 案例背景 这篇文章大致是构造了如下的一个Line类: class Line{ public: int getLength(void); Line(int len); // 简单构造函数 Line(c
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摘要:新版本ESlint禁止对象直接调用Object.prototype的方法,可以使用call解决问题,比如Object.hasOwnProperty.call(foo,'bar')代替foo.hasOwnProperty('bar').
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摘要:LeetCode题目: 两数之和 Ⅱ 暴力算法时间复杂度太高,使用双指针解决超时问题,时间复杂度降为O(n)
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摘要:如果元素因为其本身或其父元素设置了display:none;而无法获取到实际的宽高,则可以使用jquery的actual方法便捷地获取到元素的实际宽高.
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摘要:在学习闭包之后,尝试着用原生js实现toggle事件绑定。
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