该结论在概率论与数理统计中比较常用。 某个下午自行推导的，因为找原稿很麻烦，所以证明从略。只写个大概的思路：指数上的λ易于处理，而对于x^n, 只需作换元u=x^n即可。 ...
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2020-03-21 21:10:24
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方差 1.衡量一组数据的离散程度，概率论中用方差来度量随机变量和其数学期望（均值）之间的偏离程度。统计中的方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。 2.在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学 ...
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2020-03-09 22:41:38
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一棵随机生成的 $n$ 个结点的有根二叉树(所有互相不同构的形态等概率出现)的叶子节点数的期望。$n \leq 10^9$ Solution $n$ 个点的二叉树个数即 Catalan 数 $f(n)=\frac{C_{2n}^n}{n+1}$ 设 $g(n)$ 为 $n$ 个点的所有二叉树的叶子个 ...
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2020-02-25 21:51:12
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概率论和数理统计实验（matlab中实现） 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数，返回服从参数为N,P的二项分布的随机数，且N,P,R的形式相同。 R=binornd(N,P,m); //m是一个1 2向量，它为指定的随机数的个数，其中N,P分别代表返回值R ...
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2020-02-22 09:24:14
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把一本《白话深度学习与tensorflow》给啃完了，了解了一下基本的BP网络，CNN，RNN这些。感觉实际上算法本身不是特别的深奥难懂，最简单的BP网络基本上学完微积分和概率论就能搞懂，CNN引入的卷积，池化等也是数字图像处理中比较成熟的理论，RNN使用的数学工具相对而言比较高深一些，需要再深入消... ...
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2020-02-21 18:22:04
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数学 ?? 目标 1 —— 总结题型，归纳小规律，什么情况选什么方法；思考多个知识点怎么衔接的 基础部分参考书 1. 《张宇高等数学 18 讲》 张宇 2. 《线性代数辅导讲义》 李永乐 3. 《概率论辅导讲义》 王式安 4. 《考研数学复习全书》 李永乐 5. 《张宇 考研数学 题源探析经典 10 ...
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2020-02-17 17:51:09
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全概率公式，B不好算，把B用A来计算 贝叶斯公式，就是条件概率，套用全概率公式 由概率的关系不能推出事件的关系 概率单调性 ...
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2020-02-04 14:06:47
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除了线性代数，概率论（Probability theory）和统计学（Statistics）也是机器学习中常用的数学工具。陈希孺老先生的《概率论与数理统计》在知乎上的评价很高，我在上学期花时间读了一遍，读完的感觉是，本书的概率论部分可读性较强，举了很多例子帮助理解，通俗易懂，阐明了很多原理和联系，如 ...
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2020-02-04 10:43:04
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"Link" 设$f_n$表示$n$个点的不同构的二叉树个数，$g_n$表示$n$个点的不同构的二叉树的叶节点数之和。 可以得到$g_n=nf_{n 1}$。 证：每棵$n 1$个点的二叉树有$n$个位置可以挂上一个叶节点进而得到$n$个点的二叉树。 我们知道$f_n=C_n=\frac{2n\ch ...
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2020-02-04 00:19:34
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