理解三者之间的区别与联系，要从定义入手，一步步来计算，同时也要互相比较理解，这样才够深刻。 方差 方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数。在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。在许多实际问题中，研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很 ...
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2017-04-27 10:17:19
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如果我们产生N个[-1,1]之间均匀分布的随机变量，那么这N个随机变量的均值的期望当然应该是0；但是样本均值几乎不可能是0，而是在0左右分布，且越靠近0的概率越大。 每一个generate_new_uniform_distribution_random_variable()返回的随机数都是均匀分布的 ...
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2017-04-15 21:43:33
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正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布。记为N(μ。σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准正态分布是μ = ...
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2017-04-12 14:52:35
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作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 我们了解了“样本空间”，“事件”，“概率”。样本空间中包含了一次实验所有可能的结果，事件是样本空间的一个子集，每个事件可以有一个发生的概率。概率是集合的一个“测度”。 这一讲，我们将 ...
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2017-04-12 12:44:33
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? 熵、互信息? 决策树学习算法 ? 信息增益 ? ID3、C4.5、CART? Bagging与随机森林? 提升 ? Adaboost/GDBT ? 熵、互信息 熵是对平均不确定性的度量。 平均互信息：得知特征Y的信息而使得对标签X的信息的不确定性减少的程度。描述随机变量之间的相似程度。（条件熵、 ...
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2017-03-25 23:55:25
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1. 最大似然估计法的思想 在已经得到试验结果的情况下，我们应该寻找使这个结果出现的可能性最大的那个θ作为真θ的估计。 2. 离散型随机变量 设X为离散型随机变量，其概率分布的形式为 ，则样本的概率分布为 ，在 固定时，上式表示取值的概率；当 固定时，它是 的函数，我们把它记为 并称为似然函数。 似 ...
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2017-03-25 22:41:29
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第7章 直线相关与回归分析 在生物学中，研究两个变量间的关系，主要是为了探求两变量的内在联系，或从一个变量X（可以是随机变量，也可以是一般的变量），去推测另一个随机变量Y。 (三）t检验 第三节：直线相关 Linear Correlation 一、相关系数和决定系数 二、相关系数的假设检验 三、相关 ...
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2017-03-10 16:19:38
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正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution) 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为： 则其概率密度函数为 正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ ...
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2017-03-10 13:23:00
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一、程序要求： 1.自动生成三十道小学四则运算题目 2.除了整数以外还要支持真分数的四则运算 二、编程思想： 首先想到要实现四则运算题起码要有2个数字变量，作为加减乘除的对象。 而要实现分数则要一个数有随机的分子和分母，2*2等于四所以需要四个数字随机变量，定义为a,b,c,d. 之后加减乘除四则运 ...
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2017-03-06 18:32:00
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