接下来介绍高等概率论课程强大数定律中用到的一些重要结论. 引理1.假设$A=(a_{ij})$为一无穷实数矩阵,对每个固定的$j$, $\lim_{n\to\infty}a_{nj}=0$,存在非负常数$c$,使得$\sum_{j=1}^{\infty}|a_{nj}|\leq c$, $\fora ...
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2019-05-17 15:27:26
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高斯函数与正态分布 高斯函数或者说正态分布函数在很多场合都得到广泛应用，其是概率论和统计学的核心，在最大似然估计、贝叶斯估计中必不可少。其也是稀疏贝叶斯估计的重要基础。下面对高斯函数的一些基本知识点进行归纳和总结，不当之处，欢迎批评指正。 (1) 高斯函数高斯函数定义如下\begin{equatio ...
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2019-05-13 09:17:03
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岗位职责 1、负责宏观经济预测的算法研究 2、负责债券、股票、基金等品种的模型研究 3、负责持仓收益分析，及绩效归因等模型研究 任职要求 1、一般数学： 线性代数与矩阵运算 随机过程 微积分 概率论 统计推断与极值理论 2、算法知识： 熟练掌握朴素贝叶斯 决策树 Logistic 回归 KNN SV ...
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2019-05-09 12:08:26
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随机试验： 在同一组条件下，对某事物或现象所进行的观察或实验叫随机试验，把观察或实验的结果叫随机事件。如果随机试验的每种结果可以 用一个数字作为其代表，则我们称此变量为随机变量，随机变量都具有这种性质和特点：事先可以肯定取值的范围，但不能肯定具体 取值是多少。概率论所要研究的是随机变量所取之值的规律 ...
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2019-05-08 16:07:45
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1、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是使用概率论来分类的算法。其中朴素：各特征条件独立；贝叶斯：根据贝叶斯定理。 根据贝叶斯定理，对一个分类问题，给定样本特征B，样本属于类别A的概率是： 2、算法特点 优点: 在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。 缺点: 对于输入数据的准备方式较为敏感。 适用数据 ...
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2019-05-05 12:02:31
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我把组合数学从中抽出作为了单独的一个模块 整数研究 线性规划 概率论，统计 线性代数 集合论 微积分初步 群论 ...
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2019-05-04 14:48:58
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HGsuspector：可扩展的集体欺诈检测异构图 论文核心思想： (1)将定向异构图分解为一组二分图 (2)在每个连接得二分图上定义一个度量，并计算它的得分，它融合了结构信息和事件概率。 论文的步骤： (1)论述可简化异构图的可行性 (2)提出了连接二分图的度量标准 (3)提出了密度函数p(i, ...
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2019-05-04 00:53:06
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搞统计的线性代数和概率论必须精通，最好要能锻炼出直觉，再学机器学习才会事半功倍。 线性代数只推荐Prof. Gilbert Strang的MIT课程，有视频，有教材，有习题，有考试，一套学下来基本就入门了。 不多，一共10次课。 链接：https://ocw.mit.edu/courses/math ...
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2019-04-25 14:41:11
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+ "高数" + "微分" + "积分" + "空间几何" + "概率论" + "概率论" + "数理统计" + "线代" 偏导数 多元函数，其他变量保持恒定，关于其中一个变量的导数 极限和收敛 a是数列的极限，或称数列收敛于a；如果不存在极限，则数列是发散的 $$\lim_{n\rightarro ...
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2019-04-21 20:10:36
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1.随机事件与概率 自然界中各种现象可以区分为两种： 确定性现象 与 随机现象 确定性现象 ：在一定条件下必然会出现的现象 随机现象 ：在一定的条件下，可能出现多种结果，而在试验之前无法预知其确切的结果，也无法控制 概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统计规律性的一 门数学学科 2.随机事件及其运算 ...
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2019-04-05 14:28:44
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