容斥原理在集合论、概率论、组合数学中都常常出现，它是下面一个结论的推广。 这是因为，我们分别减|A|、|B|的时候，把|AB|减掉了两次，因此这里应该再加一次。 它的推广形式就是容斥定理。 在给出证明之前，我们很有必要充分的理解一下这个公式的内涵。我们基于S集合上的一系列离散元素上讨论不满足m个性质 ...
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2016-09-17 09:28:39
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Hello，我就是人见人爱，花见花开，蜜蜂见了会打转的小花。。哈哈，我们终于讲到了当年大学让我头痛不已的贝叶斯。先给个模型： 一：贝叶斯定理 维基百科定义：贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯 ...
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2016-09-13 11:32:29
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垃圾概率论，垃圾wifilesshack，尤其是那个颖奇的视屏声音有小口音又重，，，垃圾。。 大概所谓的划水就是这样吧，还是要拼命读书才能变得更秃强 PS：推荐个歌曲 SAIKA II 好吧岛田家族的男孩子你们好。。。 ...
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2016-09-09 22:03:33
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假设X和Y均为含有n项的向量， 则相关度计算如下 (1)和（2）的推断可以参考概率论和数理统计相关的书。 ...
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2016-08-30 14:49:04
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在概率论和统计理论中，Hellinger距离被用来度量两个概率分布的相似度。它是f散度的一种（f散度——度量两个概率分布相似度的指标）。Hellinger距离被定义成Hellinger积分的形式，这种形式由Ernst Hellinger在1909年引进。 目录 ·1 定义 ·1.1 度量理论 ·1. ...
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2016-08-28 16:30:33
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基于基本的极限分析方法(诸多的无穷小以及洛必达法则)，我们能够得到推导出一些表面上看不是那么显然的式子，这些极限恒等式往往会在其他的推导过程中用到，其中一个例子就是概率论中的极限定理那部分知识。 ...
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2016-08-23 23:28:45
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本文主要包括常见机器学习算法的实现，其中数学推导、原理、并行实现会给出链接。
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各...
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2016-08-22 15:00:03
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概率论自身有一套很深的理论体系，读过《几何原本》的读者会知道，伟大的欧几里得之所以伟大，是因为它基于几条最基本的公理，推导除了整个欧式几何学的理论体系，同样，在概率论这里，一切的推导都是源于下面的概率论公理。 首先是对概率的定义： 能够看到概率本身的定义就是基于极限的，是理想的。 基于这几条公理，就 ...
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2016-08-20 06:43:52
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之前关于二重积分的笔记，介绍了二重积分概念的引入，但是对于它的计算方法(化为累次积分)，介绍的较为模糊，它在《概率论基础教程》中一系列的推导中发挥着很重要的作用。 回想先前关于二重积分的几何含义，求解一个曲顶圆柱的体积，我们用如下的符号进行定义： 现在我们通过另外一条路径，再次得到几何体的体积，便可 ...
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2016-08-12 06:45:01
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在实际的问题中，我们往往想要通过已有的数据来分析判断两个事件的发生是否有相关性。当然一个角度去寻找这两个事件内在的逻辑关系，这个角度需要深究两个事件的本质，而另外一个角度就是概率论提供的简单方法：基于两个事件发生的概率，我们就能够描述两个随机变量的相关性。 其实通过后边的计算式我们能够好的理解协方差 ...
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2016-08-04 01:19:25
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