在生产环境下面对纷繁的业务处理场景，我们知道要处理很多逻辑代码，其中有个叫枚举（也称穷举），当处理这类事务时，会产生大量的循环执行，而循环是最耗CPU的，大量的迭代计算，可直接拉低计算速度，怎么处理这类问题呢？ 对于事务的不定项的选择几率，都会有一定的规律，比如说事件的概率发生，根据概率论的知识，我 ...
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2016-07-14 01:48:37
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数学之美番外篇：平凡而又神奇的贝叶斯方法
By 刘未鹏(pongba)
C++的罗浮宫(http://blog.csdn.net/pongba)
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概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。
——拉普拉斯
记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，...
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2016-07-13 16:49:47
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在利用基本的概率论模型解决实际问题的时候，我们很容易发现一些随机变量的连续分布的，例如火车进站的时间、台灯的寿命等一些和时间相关的随机变量，此时我们发现我们难以求出某个点的概率了，因为随机变量是连续的，基本事件空间是一个无穷的空间，而与无限、连续这些字眼相关，很自然的想到，这里我们要借助积分的工具。 ...
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2016-07-10 11:10:41
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一，加法原理与乘法原理 加法原理与乘法原理是排列与组合的基础。加法原理本质上是分类，乘法原理本质上是分步。 分类，就是把一个集合(某事物)分成互不相交的若干独立的部分。比如，概率论中的全概率公式就将事件分成”全划分“ 分类思想可以简化程序的时间复杂度。比如：最短路径算法-Dijkstra算法的应用之 ...
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2016-07-09 22:14:57
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Tel-Aviv大学深度学习实验室的Ofir同学写了一篇如何入门深度学习的文章，顺手翻译一下，造福生物信息狗。 人工神经网络最近在很多领域（例如面部识别，物体发现和围棋）都取得了突破，深度学习变得炙手可热。如果你对深度学习感兴趣的话，这篇文章是个不错的起点。 如果你学过线性代数，微积分，概率论和编程 ...
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2016-07-09 19:31:39
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1、假设检验 在总体的分布函数未知或只知其形式、不知其参数的情况下，为了推断总体的某些未知特性，提出关于总体的假设，然后根据样本数据对提出的假设做出接受或拒绝的决策。 步骤： 提出原假设--确定建立在样本基础上的检验统计量--利用实测样本计算统计量的值--判断该值是否落入在一定显著性水平下的拒绝域- ...
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2016-07-04 20:18:25
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在概率论和统计学中，相关（Correlation，或称相关系数或关联系数），显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。
在推荐系统中，我们常用皮尔逊相关系数来衡量两个用户兴趣的相似度，它是判断两组数据与某一直线拟合程度的一种度量。它在用户对物品的评分数据差别大时（如有些用户评分普遍较高，有些用户评分普遍偏低）时的效果更好。也即它...
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2016-07-03 11:55:37
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机器学习 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 。 本词条由“科普中国”百科科学词条编写与应用工作项目 审核 。 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 ...
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2016-06-20 15:24:46
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机器学习
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，当然我上面这三门课学的一般，所以你只知道有这么一个公式或名词，不懂可以百度之深究之。在写这篇文章的时候作者机器学习还没学完，故文章中的错误还请不吝指出。再次声明，系列文章只是分享学习过程，学习点...
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2016-06-20 07:07:15
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概率论中，所研究的随机变量是假定其分布是已知的，在此前提下研究它的性质、数字特征等。 在数理统计中，所研究的随机变量的分布是未知或不完全知道的，通过重复独立的试验得到许多观察值去推断随机变量的种种可能分布。 1、随机样本 总体：试验的全部可能的观察值。 =样本空间 个体：每一个可能观察值。 =样本点 ...
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2016-06-17 12:36:58
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