1、貝葉斯公式
2、
本文譯自： Duane Rich 的文章Which is your favorite Machine Learning algorithm? 幾乎所有的有監督機器學習算法都專注於找到一個函數f()f()f()，這個函數是從特徵
代碼實現 # 2.4 python代碼實現 # 來自Task03-=常見假設及分佈 ## 計算統計分佈的PMF和PDF # 生成一組符合特定分佈的隨機數 # 在numpy庫中，提供了一組random類可以生成特定分佈的隨機數
簡介 題外話 面試題總體分析 例1 關於獨立的理解 解析：理解什麼是獨立。。。此處X3便是獨立。。。 例2 構造隨機數發生器 解析：利用已知隨機數範圍求另一個隨機數範圍，一定要保證隨機。 1.刪除無用 2.利用N進制方式
三門問題——違背直覺的概率現象 三門問題（Monty Hall problem）亦稱爲蒙提霍爾問題、蒙特霍問題或蒙提霍爾悖論，大致出自美國的電視遊戲節目Let’s Make a Deal。問題名字來自該節目的主持人蒙提·霍爾（
目錄 四、離散程度 1、定義：反映各變量值遠離其中心值的程度，是數據分佈的一種重要特徵，從另一個側面說明了集中趨勢測度值的代表程度。 2、常見指標： 2.1極差：一組數據最大值與最小值之差； 2.2平均差：各變量與其均值離差絕對值的平均數
一般剛從事或者剛接觸數據分析的同學們都是從寫一份分析報告開始的，那麼我們應該如何去寫一份完整的報告？或者說，拿到一份數據的時候，我們應該從哪幾個維度方向去分析數據，這便是這章需要了解的描述統計分析。 目錄 一、五個角度 二、總量指標 三、
目錄 三、平均指標 1、定義：一組數據向其中心值靠攏的趨勢。 2、衆數和分位數： 3、均值（平均數） 3.1算術平均數： 3.2調和平均數： 3.3幾何平均數： 3.4冪平均數： 三、平均指標 1、定義：一組數據向其中心值靠攏的趨勢。 2
終於到了咋們最最最頭痛的環節--統計學，是包含了高等數學的統計學。這部分我也是找回當年封塵多年的筆記又又又看了許多教材和視頻，終於總結到一些有用的見解。當然樓主也是曾經的學渣，更深奧的問題也解決不了……（盡力了）真後悔當年沒能加高數老師的
最大似然估計說的就是，如果事情發生了，那必然是概率最大的。 我們假設硬幣有兩面，一面是“花”，一面是“字”。 一般來說，我們都覺得硬幣是公平的，也就是“花”和“字”出現的概率是差不多的。 如果我扔了100次硬幣，100次出現的都是
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本文主要推導高斯分佈（正態分佈）的乘積，以便能更清楚的明白Kalman濾波的最後矯正公式。 Kalman濾波主要分爲兩大步驟： 1.系統狀態轉移估計，2.系統測量矯正； 在第2步中的主要理論依據就是兩個獨立高斯分佈的乘積如何計
本文主要推導兩個高斯分佈的相加結果。在知乎上有個問題：正態分佈隨機變量的和還是正態分佈嗎？ _ 也是本文主要解決的問題。 高斯分佈的概率密度函數： f(x)=12πδe−(x−u)22δ2(1) f(x) = \frac{1}
本文主要推導高斯分佈（正態分佈）的積分，期望E(X)和方差V(X)。 其中主要是方差V(X)的推導，本文介紹3種高斯方差的推導方法。 高斯分佈的概率密度函數： f(x)=12πδe−(x−u)22δ2(1) f(x) = \
本博客已遷移至 SnailDove’s Blog, 查看本文，請點擊此處 說明：全文摘自 Introduction to probability, 2nd Edition 本文討論條件概率定律的應用，首先引入一個計算事件概率的
