题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5810 大意：将n个球往m个盒子中投，每个球被投入每个盒子的概率相等，求方差。 看题解说，这是二项分布（二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并 ...
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2016-08-10 21:06:25
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1、方差：就是和中心偏离的程度！用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差。标准差是方差平方根。 公式： 举例：比如1.2.3.4.5 这五个数的平均数是3 方差就是： 即：1/5[（1-3）²+（2-3）²+（3-3）²+（4-3）²+（5-3）²]=2 2、 ...
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2016-08-10 19:14:07
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1.打表找规律，下面是打表程序： 2.数学 V其实就是二项式分布的方差，可以这么理解： 样本是第i个盒子：每次把1个球扔进第i个盒子的概率都是1/m，扔不进就是1-1/m，扔了n个球，于是Xi服从二项式分布。 那么就可以直接用二项式的方差公式$D(X)=n\cdot p\cdot (1-p)$ 这 ...
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2016-08-10 14:23:51
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题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5810 有n个球m个盒子，随机把球放到盒子中，求每个盒子球个数的方差的期望值 E[V]; 推公式吧，或者打表找规律结果就是n*(m-1)/(m*m) ...
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2016-08-10 09:57:06
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之前我们介绍过，协方差能够一定程度上描述两个变量之间的相关性，但是有时候它并没有那么准确，例如下面这个例子： 本质一样的两个随机变量，独立性是不变的，但是通过这个等式我看到，如果在随机变量的前面添加了常数，协方差的结果是有比较大的差距的，因此这很不利于我们去度量两个随机变量之间的独立性，因此这里我们 ...
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2016-08-06 18:54:44
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为了描述一组数据的均值，我们引入了数学期望的概念，为了描述一组数据相对均值的波动情况，我们引入了方差。 能够看到，方差的本质也是一个期望，那么我们就能够利用期望的定义将其继续展开。 方差的一条重要性质： ...
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2016-08-06 11:28:55
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题目大意 有长度为F和R的两个数组.F数组可以选择F1~F2的数放进去,R数组可以选择R1~R2的数放进去. 此时,F数组任意选择一个数除以R数组的任意一个数,这样就会形成一个新的长度为F*R的数列并求这个数列的方差. 我们要选出这样的F和R数组使得形成的F*R的数列的方差最小. 题解 直接暴搜即可 ...
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2016-08-04 13:34:25
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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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异常检测原理是根据训练数据的高斯分布，计算均值和方差，若测试数据样本点带入高斯公式计算的概率低于某个阈值(0.1)，判定为异常点。 1 创建数据集转化工具类，把csv数据集转化为RDD数据结构 2 创建异常检测工具类，主要是预测是否为异常点 3异常检测模型类 4 包括启动异常检测模型，优化参数，输出 ...
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2016-08-03 10:28:21
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boosting和bagging的差别： bagging中的模型是强模型，偏差低，方差高。目标是降低方差。在bagging中，每个模型的bias和variance近似相同，但是互相相关性不太高，因此一般不能降低Bias，而一定程度上能降低variance。典型的bagging是random fore ...
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2016-08-02 15:13:02
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