统计学笔记正态分布又称“高斯分布”,是一种常见的连续概率分布。它的概率密度函数由PDF表现:1.对称性：正态分布2.钟形曲线：它的曲线呈现类似钟形的形(bellshapedcurve)3.均值、方差和标准差：均值 (μ) 方差（σ²）标准差(σ)正态分布的方差、标准差、68-98-9

面向对象程序设计中类与类的关系都有哪几种？分别用类图实例说明。1.继承(Inheritance)假设有一个Animal类，定义了一些基本的行为如eat()。Dog类继承自Animal类，并可能添加特定于狗的行为如bark()。+----------------+| Animal       ||-eat()       |+-

导言我不想在这里掩盖一个事实：在这些规则的具体应用中，我预见到会发生许多事情，如果不谨慎行动，可能会犯严重的错误。——詹姆斯·伯努利（JamesBernoulli,1713,第四部分第3章[1]）我们在上一篇博客《概率论沉思录：初等假设检验》中介绍了采用贝叶斯方法进行假设检验。其中，我们

关于Z检验的一切文章目录一、说明二、何时使用Z检验/t检验三、例子和答案3.1例子3.2答案：四、结论一、说明假设检验属于推论统计。在假设检验中，我们从样本数据中得出关于总体数据的结论。在Z检验和t检验中，我们取样本数据的平均值，并据此得出有关总体数据

马尔可夫模型（MarkovModel）是一种基于马尔可夫性假设的随机过程模型，主要用于描述系统在一系列状态间的转移行为。以下是对马尔可夫模型的详细介绍：一、定义与假设马尔可夫模型假设系统的未来状态仅依赖于当前状态，而与过去的历史状态无关。这一假设大大简化了问题的复杂性，使得采用

走势的无序状态（横盘），从资金的角度来说是多空博弈胶着的情况，是一段时间内多空双方无法分出胜负因而走势较为随机。走势的有序状态，是市场合力形成的，市场的合力包括市场的环境，主力资金成本、意愿等等。从资金的角度来说是多空双方已经分出胜负，由一方主导投资标的走势，类似于高等

假设检验的基本原理及其在机器学习中的重要性一、说明  在我们这个数据驱动的世界里，决策通常基于数据。假设检验在这个过程中起着至关重要的作用，无论是在商业决策、医疗保健领域、学术界还是质量改进的背景下。如果没有明确的假设和严格的假设检验，就有可能得出错误的结

题面传送门首先\(n\leq3\)无解，\(n=5\)的时候通过暴力说明只能是\(4\)，其余情况可以构造说明答案是\(3\)。首先我们归纳说明，对于一张\(n\)个点，每条边权值为\(1,2\)的完全图，一定存在一条哈密顿路径单调不降。对于\(n=1\)显然成立，假设\(n-1\)成立，现加入\(n\)号点。

论文地址：StatisticalComparisonsofClassifiersoverMultipleDataSets(acm.org)前面在机器学习之Friedman检验-CSDN博客中提到了Friedman检验，这里将对这个方法的论文进行详细的阅读，以了解其原理。摘要尽管用于在单个数据集上比较两种学习算法的方法已经研究了相当

数学归纳法数学归纳法是一种用于解决正整数有关的数学问题的证明方法。通过观察我们找到了规律，但你如何保证你所找的规律是正确的？对于项数太多的问题，逐个的去验证不太现实，此时可以用数学归纳法来进行严格的证明。核心思想是“通过证明一个递推公式而得出对所有数都成立的命题”

一、定义在机器学习和深度学习的语境中，归纳偏差（inductivebias）是指学习算法（如神经网络）在学习过程中对数据所做的假设。这些假设帮助算法在面对有限的训练数据时，能够选择一种合适的模型，并且将从训练数据中学到的知识泛化到未见过的数据上。它就像是一种先验知识，引导模型的学习

解决流网络中不存在s~u~t路径的节点的最大流问题问题分析伪代码C代码示例解释在流网络问题中，我们通常会假设对于所有的节点v∈V，都存在一条从源点s到汇点t经过v的路径。然而，当这一假设不成立时，即存在某些节点u，使得不存在路径sut，我们需要证明在这种情况下，网络中

文章目录目录论文标题摘要（1000字左右）摘要开头段（必要）摘要中间段（最重要）摘要结尾段摘要中常见的废话关键词一、问题重述二、问题分析三、模型假设四、符号说明模型的建立与求解（正文里最重要）六、模型的分析与检验七、模型的评价、改进与推广参考文献注意事项附录目录

错误假设在日常生活中，我们会面临各种逻辑推理，有些看起来一目了然，有些非常的科学严谨，但也有很多似是而非，隐藏了陷阱。因此需要擦亮眼睛，识别一个小伎俩。评判一个有效的推理结构，需要仔细的判别：判断交流者的推理是不是以错误的或者高度存疑的假设为基础，或是通过逻辑上的错误抑或

厘米(cm)到像素(px)的转换取决于DPI（每英寸点数）或PPI（每英寸像素数）。没有固定的转换率，因为像素不是绝对的物理单位。在网页显示中，通常假设DPI为96。然而，这只是一个约定，实际的DPI取决于用户的屏幕和操作系统设置。对于打印，DPI通常更高，例如300DPI或600DPI，以确保

软件需求与分析课堂测试九—结构化建模分析II（100分）（45分钟）            1、 需求描述：请设计一个仓储管理系统原型系统，该系统支持多个仓库的设立。统一设立物资台账，物资台账需包含物资编码、物资名称、规格、材质、供应商、品牌、物资分类，用户可以自定义物资的物

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正态性检验（NormalityTest）是一种用于判断数据是否服从正态分布的重要统计方法，广泛应用于时间序列分析、回归分析等模型的构建与诊断中。许多统计模型，如线性回归、VAR模型等，要求残差或误差项服从正态分布。这一假设是保证模型估计有效性和推断准确性的关键条件，误差项的正态性有助