摘要：傅里叶变换FT 傅里叶级数：法国数学家傅里叶发现，任何周期函数都可以用正弦函数和余弦函数构成的无穷级数来表示。 1.三角函数正交性 三角函数正交性用到了：$(i)$三角函数系 $(ii)$ 三角函数的积化和差 $(iii)$ 向量内积 1.1三角函数系 三角函数系就是由下列具有一定规律的正弦函数、余 阅读全文

摘要：特征函数 假设 \(p(x)\) 是随机变量 \(X\) 的密度函数，则 \(p(x)\) 傅里叶变换是： \(\varphi (t) = \int _{-\infty }^{\infty} e^{itx} p(x) \mathrm{d}x = E(e^{itX})\) \(e^{it} = \co 阅读全文

摘要：矩阵求导 矩阵求导1 简单求导 假设我有A和B两个张量(可以是1x1的标量也可以是向量或者矩阵)，所谓矩阵求导 \(\frac{\partial A}{\partial B}\)， 就是矩阵A当中的每一个元素对B中的每一元素进行求导，所以求到之后的张量的元素的个数有以下情形： 那么现在我们来复习一下 阅读全文

摘要：概率 🏷️sec_prob 在某种形式上，机器学习就是做出预测。 根据病人的临床病史，我们可能想预测他们在下一年心脏病发作的概率。在异常检测中，我们可能想要评估飞机喷气发动机的一组读数是正常运行情况的可能性有多大。在强化学习中，我们希望智能体（agent）能在一个环境中智能地行动。这意味着我们需要 阅读全文

摘要：Significant Level 和 Confident Level 和 P value 的 理解 在此之前，我们先提出一个问题： 1. 为什么要进行假设检验？ 为了判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样 阅读全文

摘要：#显著性水平 α 显著性水平！不能被认为是假设成立时所犯错误的风险！我们只能认为显著性水平的值=假设成立时所犯错误的风险，两者概念完全不一样，仅仅是数值相等而已。只需要把这个关系理清楚，就能搞明白这其中的困惑。 来自知乎阿华 那显著性水平到底是什么？见下图。这张图就清晰的展示了，一个总体模型是被分为 阅读全文