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搜索关键字:随机变量    ( 544个结果
算法的概率分析技术(取自算法导论)
对于一个算法,它可能会出现最佳情况比如O(n),也有可能出现最坏情况O(n^2),但更多的可能是出现一般情况O(nlgn)。那么是否采用这个算法取决于它的平均情况,也就是它的期望值,这是一种概率分析手段。 下面就来具体介绍这种分析手段,前提假设您已经了解了离散数学的概率论的随机变量和期望值的相关内容 ...
分类:编程语言   时间:2016-11-28 09:27:40    阅读次数:279
方差、协方差、协方差矩阵的概念及意义
期望 离散型随机变量的一切可能的取值xi与对应的概率Pi(=xi)之积的和称为该离散型随机变量的数学期望(设级数绝对收敛),记为 E(x)。随机变量最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。又称期望或均值。 若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分,则称X为连续 ...
分类:其他好文   时间:2016-11-14 17:24:57    阅读次数:124
第四次作业
5、给定如表4-9所示的概率模型,求出序列a1a1a3a2a3a1 的实值标签。 答:由公式 计算: 定义随机变量X(ai)=i。由概率模型我们知道: Fx(1)=0.2, Fx(2)=0.5, Fx(3)=1。 根据上面公式,我们将u(0)和l(0)初始化。 u(0)=1 l(0)=0 给定符号序 ...
分类:其他好文   时间:2016-11-07 01:43:55    阅读次数:227
机器学习算法
几个分布函数: PMF(概率质量函数):离散随机变量在各特定取值上的概率。 PDF(概率密度函数):对连续随机变量定义,只有对连续随机变量的取值进行积分后才是概率。 CDF(累积分布函数):能完整描述一个实数随机变量X的概率分布,是PDF的积分。 监督学习:基于已知类别的样本调整分类器的参数,使其达 ...
分类:编程语言   时间:2016-11-01 19:33:31    阅读次数:280
第四次作业page100第5,6题
5、给定如表4-9所示的概率模型,求出序列a1a1a3a2a3a1 的实值标签。 答:由公式 计算: 定义随机变量X(ai)=i。由概率模型我们知道: Fx(1)=0.2, Fx(2)=0.5, Fx(3)=1。 根据上面公式,我们将u(0)和l(0)初始化。 u(0)=1 l(0)=0 给定符号序 ...
分类:其他好文   时间:2016-11-01 11:33:45    阅读次数:250
[数学期望理论]
随机变量X的数学期望EX就是所有可能值按照概率加权的和 期望的线性性质:E(X+Y)=EX+EY 全期望公式:分成若干类,按照每类的概率加权求和 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-27 00:22:05    阅读次数:175
(一):细说贝叶斯滤波:Bayes filters
认知计算,还要从贝叶斯滤波的基本思想讲起。这一部分,我们先回顾贝叶斯公式的数学基础,然后再来介绍贝叶斯滤波器。 (一). 概率基础回顾 我们先来回顾一下概率论里的基本知识: 1. \( X \): 表示一个随机变量,如果它有有限个可能的取值\( \{x_1, x_2, \cdots, x_n \} ...
分类:其他好文   时间:2016-10-26 09:19:26    阅读次数:502
朴素贝叶斯
一、随机变量 可以取不同的值,不同的值有不同的概率。 看到随机变量取任何值,都要想到背后有个概率,如果是连续变量,在每一点的概率是0,连续型随机变量通常只考虑概率密度。 机器学习就是通过一堆随机变量预测另一个随机变量,先假设随机变量之间的概率分布,然后从数据中估计分布的参数。 任何概率模型的假设都是 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-15 22:30:53    阅读次数:225
隐马尔可夫模型
在概率模型中,利用已知变量推测未知变量的分布称为“推断”,其核心是如何基于可观测变量推测出位置变量的条件分布。 概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。它以图为表示工具,最常见的使用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边表示变量间的概率相关关系,即“变量关系图”。根据边的性质不同,概... ...
分类:其他好文   时间:2016-10-10 11:27:55    阅读次数:315
如何在Python中实现这五类强大的概率分布
R编程语言已经成为统计分析中的事实标准。但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易。我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布。虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料。在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量( ...
分类:编程语言   时间:2016-10-07 17:51:52    阅读次数:588
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