我觉得，上帝的确是在掷色子。 在寒风瑟瑟的2月，即将迎来春季的2月，枯萎的人们已经失去希望的2月， 在无比光辉而冰冷的2月， 脑子里突然浮起一个气泡：lrh在2017年2月2日晚上复习了概率论和数学期望。 又一个气泡：lrh在2016年12月7日哭干所有眼泪之后，纵身从广饶一中二校区教学楼顶轻轻跃下 ...
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2017-02-03 18:14:14
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概率论（https://ruanx.pw/post/%E6%A6%82%E7%8E%87%E8%AE%BA.html） 这东西并不难学。这片博客主要介绍离散概率、连续概率、期望与微积分…… 这东西并不难学。这片博客主要介绍离散概率、连续概率、期望与微积分…… 这东西并不难学。这片博客主要介绍离散概率 ...
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2017-02-01 10:54:37
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1.本福特定律 2.商品推荐的惊喜度 3.贝叶斯学派和频率学派 4.指数分布族 5.期望 6.方差 7.协方差 8.皮尔逊相关系数 ...
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2017-01-08 18:59:46
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2.1概率密度函数 2.1.1定义 设p(x)为随机变量x在区间[a,b]的概率密度函数，p(x)是一个非负函数，且满足 注意概率与概率密度函数的区别。 概率是在概率密度函数下对应区域的面积，如上图右所示，其公式如下 我们用概率密度函数来表示在区间[a,b]中所有可能的状态x的可能性。 条件概率密度 ...
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2016-12-31 18:06:34
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对于随机变量X，它的期望可以表示为EX，下面看看它的方差怎么表示： DX ＝ E（X－EX）2 ＝ E（X2－2XEX +（EX）2） ＝ EX2 － （EX）2 所以当 EX＝0时，DX ＝ EX2 当随机变量X与随机变量Y相互独立时，我们有这样的结论： EXY ＝ EX * EY DXY = E... ...
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2016-12-30 09:24:09
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本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过，代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1、算法概述 1.1 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 ...
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2016-12-18 23:44:04
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这是记录自学的过程，目前的理论基础就是：大学高等数学+线性代数+概率论。编程基础：C/C++,python
在观看机器学习实战这本书，慢慢介入。相信有读过以上三门课的人完全可以开始自学机器学习了，当...
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2016-12-15 12:14:11
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随机试验的结果称为事件。比如扔3个硬币恰好出现了两个正面。 事件分为复合（可分解）事件和简单（不可分解）事件。例如抛掷两个骰子的点数和为6是复合事件，抛掷骰子的点数分别为1,5是简单事件。 发生简单事件的样本称为样本点。随机试验的每一个不可分解的结果可以用一个且只能用一个样本点来表示。 样本点的全体 ...
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2016-12-11 17:44:09
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1.霍夫丁不等式 在一个罐子里，放着很多小球，他们分两种颜色{橘色，绿色}。从罐中随机抓N个小球。设：罐中橘色球的比例为μ(未知)，抓出来的样本中橘色球的比例为ν（已知）。根据概率论中的霍夫丁不等式(Hoeffding’s Inequality)若N足够大，ν就很可能接近μ。 同理的，在机器学习中： ...
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2016-12-10 13:35:19
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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 ...
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2016-11-28 09:27:40
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