大数定律和中心极限定律
摘要：
看了《概率论与数理统计》上面说了大数定律和中心极限定律的推到。。。。没时间去弄公式推到，现在大概了解，之后用到再去一步步推到。 中心极限定理： 设随机变量X1，X2，......Xn，......独立同分布，并且具有有限的数学期望和方差：E(Xi)=μ，D(Xi)=σ20(k=1,2....)，则对 阅读全文
posted @ 2017-11-01 22:30 影醉阏轩窗 阅读(2183) 评论(0) 推荐(0)
先验概率、后验概率、似然函数的理解
摘要：
注释：最近一直看到先验后验的说法，一直不懂，这次查了资料记录一下。 1.先验和后验的区别： A.简单的了解两个概率的含义 先验概率可理解为统计概率，后验概率可理解为条件概率。 设定背景：酒至半酣,忽阴云漠漠,骤雨将至。 情景一： “天不会下雨的，历史上这里下雨的概率是20%” 先验概率 “但阴云漠漠 阅读全文
posted @ 2017-11-01 21:49 影醉阏轩窗 阅读(3819) 评论(0) 推荐(1)
概率密度函数、概率分布函数、概率质量函数
摘要：
1.概率密度函数 1.1. 定义 如果对于随机变量X的分布函数F(x),存在非负函数f(x),使得对于任意实数有 则称X为连续型随机变量，其中F(x)称为X的概率密度函数，简称概率密度。（f(x)>=0,若f(x)在点x处连续则F(x)求导可得）f(x)并没有很特殊的意义，但是通过其值得相对大小得知 阅读全文
posted @ 2017-11-01 17:58 影醉阏轩窗 阅读(21584) 评论(0) 推荐(8)
高维高斯分布的简述
摘要：
标准的一元高斯分布概率密度函数是： 如果有另外一个随机变量，它和是相互独立的，那么，它们的联合概率密度函数是： 那么，如果用和组成一个随机向量，形如: 那么，的密度函数就是： 为了让形式更一般化，设: 概率密度函数关系里可知： 注释：这里笔误||A|| >>>|A| 是指A的矩阵 概率密度函数间的关 阅读全文
posted @ 2017-11-01 17:25 影醉阏轩窗 阅读(769) 评论(0) 推荐(0)
协方差和相关系数的概念和含义
摘要：
1.协方差： 在概率论中，两个随机变量 X 与 Y 之间相互关系，大致有下列3种情况： 当 X, Y 的联合分布像上图那样时，我们可以看出，大致上有： X 越大 Y 也越大， X 越小 Y 也越小，这种情况，我们称为“正相关”。 当X, Y 的联合分布像上图那样时，我们可以看出，大致上有：X 越大Y 阅读全文
posted @ 2017-11-01 15:36 影醉阏轩窗 阅读(1288) 评论(0) 推荐(0)
StanFord ML 笔记 第四部分
摘要：
第四部分： 1.生成学习法 generate learning algorithm 2.高斯判别分析 Gaussian Discriminant Analysis 3.朴素贝叶斯 Navie Bayes 4.拉普拉斯平滑 Navie Bayes 一、生成学习法generate learning al 阅读全文
posted @ 2017-11-01 12:59 影醉阏轩窗 阅读(276) 评论(0) 推荐(0)
StanFord ML 笔记 第三部分
摘要：
第三部分： 1.指数分布族 2.高斯分布 >>>最小二乘法 3.泊松分布 >>>线性回归 4.Softmax回归 指数分布族： 结合Ng的课程，在看这篇博文：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44663091 泊松分布： 这里是一个扩展， 阅读全文
posted @ 2017-11-01 01:02 影醉阏轩窗 阅读(206) 评论(0) 推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号