必要性的证明 充分性的证明 参考 参考1：《概率论与数理统计教材》（茆诗松，第二版） 参考2：[公式推导]用最简洁的方法证明多元正态分布的条件分布 参考3：《线性统计模型-线性回归与方差分析》（王松桂） 参考3：百度文库--《随机过程-正态马尔科夫过程》。 后续更新： 在定理1的基础上证明的定理2： ...
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2018-06-04 23:27:39
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与前面学习过的线性预测一样，随机过程的线性预测是用随机过程某一个采样点上的随机变量的值来预测另外一个采样点上的随机变量的值。 设想有一个离散时间的随机过程$x[n]$，并且已经得到位于采样点$n_0$上的值，现在需要我们去预测采样点$n_0+m$上的值，我们所预测的值用$\hat{x}[n_0+m] ...
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2018-05-24 18:02:50
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对于信号处理来说，有一类信号是非常重要的，这类信号就是随机信号（random signal），也被称为随机过程（random processes/stochastic processes）。在各种书籍当中，似乎随机过程（random processes）这种称呼更为常见，因此我们下面也称之为随机过程 ...
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2018-05-23 10:24:25
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第IV部分 数学的各个分支 IV.1 代数数 IV.2 解析数论 IV.3 计算数论 IV.4 代数几何 IV.5 算术几何 IV.6 代数拓扑 IV.7 微分拓扑 IV.8 模空间 IV.9 表示理论 IV.10 几何和组合群论 IV.11 调和分析 IV.12 偏微分方程 IV.13 广义相对论 ...
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2018-05-19 14:40:37
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算法/数据工程师必备技能 基础知识 线性代数 矩阵理论 概率论 随机过程 图论 数值分析 最优化理论 机器学习 统计学习方法 数据挖掘 平台 Linux 语言 Python Linux shell 基础库 numpy pandas sklearn scipy matplotlib or seabor ...
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2018-05-17 23:15:26
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NO.1学大数据如何零基础入门？答：学习任何东西都一样，一开始就是一道坎，我很喜欢看书，特别是容易入门的书。对于大数据，我的具体研究方向是大规模数据的机器学习应用，所以首先要掌握以下基本概念。微积分（求导，极值，极限）线性代数（矩阵表示、矩阵计算、特征根、特征向量）概率论+统计（很多数据分析建模基于统计模型）、统计推断、随机过程线性规划+凸优化、非线性规划等*数值计算、数值线代等当然一开始只要有微
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2018-05-12 17:34:12
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主要讲了玻尔兹曼机的推导以及二值RBM，这一部分程序很简单但理论感觉不是很好讲，涉及到挺多随机过程和概率的知识。Bengio那篇文章其实讲的很详细，不过他是从自由能的角度讲的，物理意义挺清楚但推导过程不如网上有些资料的清晰，我就算尽量把他们整合了一下吧。 ...
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数据库 时间：
2018-05-12 16:19:06
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作者： DenseNet 的想法很大程度上源于我们去年发表在 ECCV 上的一个叫做随机深度网络（Deep networks with stochastic depth）工作。当时我们提出了一种类似于 Dropout 的方法来改进ResNet。我们发现在训练过程中的每一步都随机地「扔掉」（drop） ...
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Web程序 时间：
2018-05-05 18:08:34
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经历了马尔科夫链以及平稳随机过程的虐，我突然明白概率的解题思路，其实就是首先分析“基础场景”是连续还是离散，连续就考虑概率密度，离散就考虑概率；或者如果已经概率分布函数就利用概率分布函数； 然后基于基础场景再来分析采用那种数学特征，期望，方差，均值，还是协变量，或者复杂一点的方差函数，均值函数，自相 ...
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2018-04-29 16:18:04
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语音信号处理要达到的一个目标，就是弄清楚语音中各个频率成分的分布。做这件事情的数学工具是傅里叶变换，但傅里叶变换要求输入信号是平稳的，而语音在宏观上来看是不平稳的（波形很不均匀）。语音信号特征是随时间变化而变化的，是一个非平稳的随机过程。但从微观上看，虽然语音信号具有时变特征，但在一个短时间内其特征 ...
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2018-04-27 19:56:02
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