1.正态分布 期望值u（均值）决定位置，标准差决定它的分布幅度，可以验证分布曲线的高矮胖瘦，越胖代表它的离中趋势越明显，越高代表它集中的值越高。 2. 正太性检验 利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。 直方图初判 / QQ图判断 ...
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2018-09-17 23:05:31
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数学解释 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。 方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 机器学习中的偏差和方差 首先，假设你知道训练集和测试集的关系。简单来讲是我们 ...
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2018-09-17 10:21:57
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题意：在1—n的数字，放入编号为1—n的框中，每个框只放一个数字，问数字与所放的框的编号不同的个数的期望值。 思路：在1—n中任选一个数字，设为k 那么 k 排到非k编号的框中的方案数为 n！-（n-1）！（n！是所有数的全排列，（n-1）！是k放在k框中的全排列） 那么有n个数字，就是n*( n! ...
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2018-09-15 23:22:26
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上面两位dalao谈笑风生就讲完了这道题，但身为蒟蒻的我一窍不通，好不容易想通了写个题解纪念一下。 这道题要维护一个线段树里面的期望。期望是这么计算的： 如果每次在线段树区间加操作做完后，从根节点开始等概率的选择一个子节点进入，直到进入叶子结点为止，将一路经过的节点权值累加，最后能得到的期望值是多少 ...
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2018-09-09 16:04:51
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熵其实是信息量的期望值，它是一个随机变量的确定性的度量。熵越大，变量的取值越不确定，反之就越确定 参考链接：https://blog.csdn.net/rtygbwwwerr/article/details/50778098 交叉熵是一个在ML领域经常会被提到的名词。在这篇文章里将对这个概念进行详细 ...
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2018-09-05 23:45:15
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决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象 ...
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2018-09-03 02:46:18
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100——客户必须继续发出请求 101——客户要求服务器根据请求转换HTTP协议版本 200——交易成功 201——提示知道新文件的URL 202——接受和处理、但处理未完成 203——返回信息不确定或不完整 204——请求收到，但返回信息为空 205——服务器完成了请求，用户代理必须复位当前已经浏 ...
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2018-08-26 20:50:35
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Uva1639 题意： 有两个盒子各有n个糖果(n<=200000)，每天随机选择一个：选第一个盒子的概率是p（0 ≤ p ≤ 1），第二个盒子的概率为1-p，然后吃掉其中的一颗。直到有一天，随机选择一个盒子打开一看，没糖了！现在请你计算另一个盒子里剩下的糖果数量的期望值。 解法： 我们假设到第n天 ...
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2018-08-22 00:12:53
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简单梳理unittest单元测试框架 什么是单元测试？单元测试就是检测自己的代码 代码最小单元——>类、函数，组成的，最终目标就是检测函数运行是否正常 1.导入unittest模块 2.写用例、收集指定用例, 3.执行用例、对别结果——期望值与实际值进项比对 4.生成报告——出具测试报告，最终测试结 ...
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2018-08-14 00:57:28
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一、高斯核函数、高斯函数 μ：期望值，均值，样本平均数；（决定告诉函数中心轴的位置：x = μ） σ2：方差；（度量随机样本和平均值之间的偏离程度：， 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数） σ：标准差；（反应样本数据分布的情况：σ 越小高斯分布越窄，样本分布越集中；σ 越大高斯分布越宽 ...
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2018-08-13 19:38:54
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