• 2024-11-20概率论和数理统计知识点汇总——第二章随机变量的分布与数字特征
    2.1随机变量及其分布1.随机变量的概念定义2.1定义在概率空间(Ω,P)上,取值为实数的函数x=x(ω)(w∈Ω)称为(Ω,P)上的一个随机变量.)基本事件:X=a复合事件:X2.离散型随机变量的概率分布定义:X的全部可能取值只有有限个或可数无穷多个性质:3.分布函数定义设X是一
  • 2024-11-19概率论与数理统计——中心极限定理
    中心极限定理零基础到精通概率论的重要内容——中心极限定理作者:bhh一、证明的关键思路本节目的为概括方法,并推动接下来的代数运算。1、基础知识(1)、矩母函数:具备一个随机变量各阶中心矩的函数(正如其名)2、正题为了证明Zn收敛于服从标准正态分
  • 2024-11-08贝叶斯统计中常见先验分布选择方法总结
    在贝叶斯统计中,选择合适的先验分布是一个关键步骤。本文将详细介绍三种主要的先验分布选择方法:经验贝叶斯方法信息先验无信息/弱信息先验经验贝叶斯方法经验贝叶斯方法是一种最大似然估计(MLE)方法,通过最大化先验分布下数据的边际似然来估计先验分布的参数。设X表示数据
  • 2024-11-02足球预测分析工具推荐:AI泊松分布预测系统
    一、引言工欲善其事必先利其器,足球预测准确与否,其要点在于工具的合适性,而在当今时代,足球预测的首选工具就非AI与泊松分布不可了,而鉴于AI系统的可拓展性,AI与泊松分布融合的预测模型已经成为了广大足球预测家与足球精算师的首选工具,因此,本文将介绍此类预测系统的原理以及其预测
  • 2024-11-01C++标准库:random
    随机数生成设备随机数生成设备random_device,生成非确定性随机数,在Linux中通过读取/dev/urandom设备,Windows中使用rand_s重载了()运算符,每次调用会生成一个min()到max()之间的高质量随机数种子,若在Linux(UnixLike)下,可以使用这个生成高质量的随机数,可以理解为真随机数,windows下
  • 2024-10-30BasicTS: 探索多元时间序列预测的进展: 综合基准和异质性分析(综述、长序列预测、时空预测、异质性、模型数据处理、训练流程、分布漂移)
    2024年10月29日,在读一篇长序列预测&时空预测的综述的博客,记录一下自己需要的内容。原博客链接:「万字长文」长序列预测&时空预测,你是否被这些问题困扰过?一文带你探索多元时间序列预测的研究进展!论文:ExploringProgressinMultivariateTimeSeriesForecasting:Comprehensive
  • 2024-10-28如何设计好分布式数据库,这个策略很重要(GaussDB)
    ​数据库是应用和计算机的核心组成,试想,如果没有数据库,就像人的大脑没有了记忆一样,信息也得不到共享,那么,对开发者来说,如何设计一款高效易用的数据库至关重要。GaussDB是企业级分布式数据库,具备分布式强一致、有效降低容灾成本、支持PB级海量数据、智能诊断等优点,是当下炙手可热的
  • 2024-10-25分位数 四分位距 分位数回归
    分位数  四分位距  分位数回归分位数(Quantile),亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。分位数指的就是连续分布函数中的一个点,这个点对应概率p。若概率0<p<1,随机变量X或它的概率分布的分位数Za,是
  • 2024-10-24机器学习中验证两个算法之间是否存在显著差距的t-test检验
    同一主题的简单分析版本,建议查看:机器学习领域中假设检验的使用本文内容为在上文基础上进一步分析版本。相关:t检验t检验应用条件t检验(t-test)t-test终极指南一文详解t检验t检验,亦称studentt检验(Student'sttest),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正
  • 2024-10-23排列组合问题之圆形分布
    1、问题1.1团团坐有一张圆桌,坐了A,B,C,D四个人,已知,D在A的右边,C在D的对面,请问A,B,C,D,的坐次?解答:这个问题相对简单,我们纸上画一画,就能画出他们的可能的位置了但是,可能还有一种解,比如我们把A,B,C,D依次右转一个位,也是满足条件的,而且只要保持他们的相对位置不变,依次右转n个
  • 2024-10-21SciTech-Mathematics-Probability+Statistics-Distribution: distributionFitter(分布拟合器): 交互式概率分布拟合 导入MATL
    说明distributionFitter(分布拟合器)以交互方式对导入MATLAB®工作区的数据进行概率分布拟合。您可以从22个内置概率分布集合进行选择,也可以创建您自己的自定义分布。该App在数据直方图上叠加显示拟合分布图。可用的绘图包括:PDF(概率密度函数)、CDF(累积分布
  • 2024-10-12概率论基础02_随机变量及其分布&多维随机变量及其分布&期望与方差(上)
    目录一、随机变量及其分布1、定义2、离散型随机变量及其概率分布3、连续型随机变量及其概率分布4、分布函数5、常见分布5.10-1分布5.2几何分布5.3二项分布5.4泊松分布5.5均匀分布5.6指数分布5.7正态分布5.7.1标准正态分布5.7.2正态分布标准化6、离散型
  • 2024-10-11Python小白进阶篇之概率论2
    文章目录@[TOC](文章目录前言一、连续性随机变量分布连续型随机变量的特点:概率密度函数密度函数f(x)具有下列性质二、分布函数1.基本概念2.累积分布函数(CDF)3.CDF的性质4.不同类型随机变量的累积分布函数5.常见的分布5.1二项式分布5.2正态分布离散型随机变量函数的分
  • 2024-09-29如何设计好分布式数据库,这个策略很重要(GaussDB)
    ​数据库是应用和计算机的核心组成,试想,如果没有数据库,就像人的大脑没有了记忆一样,信息也得不到共享,那么,对开发者来说,如何设计一款高效易用的数据库至关重要。GaussDB是企业级分布式数据库,具备分布式强一致、有效降低容灾成本、支持PB级海量数据、智能诊断等优点,是当下炙手可热的
  • 2024-09-28RevIN论文解析
    文章总结这篇论文提出了一种称为可逆实例归一化(RevIN)的新方法,用于解决时间序列预测中的分布变化问题。时间序列数据的统计特性(如均值和方差)随时间变化,会导致训练和测试数据分布不一致,进而影响模型的预测性能。RevIN通过先对输入数据进行归一化,再在输出层反归一化的方式,保留并
  • 2024-09-23【损失函数】KL散度与交叉熵理解
    变分自编码器等模型中会引入Kullback-Leibler散度作为损失函数 目录信息论KL散度实际模型交叉熵与MLE信息论谈及熵相关的概念,必须要涉及到信息论。信息论是一门运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、数据传输、密码学、数据压缩等问题的应用
  • 2024-09-17科普向-计算机如何生成随机数?(第一期)
    一、背景我们在日常生活中会遇到许许多多的随机事件,最典型的例子就是抛硬币或者骰子。在生活中,我们想要得到一个随机结果的方式很简单,直接拿一枚硬币或者一个骰子就可得到一个比较随机的结果。对于这里为什么要用“比较”这个词是因为如果能知道事物的一切信息的话,“随机”也
  • 2024-09-13GBase 8a 执行计划Explain介绍
    本文介绍GBaase8a数据库集群的执行计划功能。包括语法以及一些常见场景的执行计划分析。语法explain/desc[extanded/partitions]select…explain只能显示sqlselect部分的执行计划标准输出为explain,加extanded/partitions时可以以扩展方式和树形方式输出执行计划信息支
  • 2024-09-03科研绘图系列:python语言散点图和密度分布图(scatter & density plot)
    介绍散点图(ScatterPlot)是一种数据可视化技术,用于显示两个变量之间的关系。它通过在直角坐标系中绘制数据点来展示数据的分布和趋势。每个数据点在横轴(X轴)和纵轴(Y轴)上都有一个坐标值,分别对应两个变量的数值。密度分布图是一种统计图表,用于表示数据的分布情况。它通常用于
  • 2024-08-31海杂波幅度分布特性认知
    从统计学角度研究海杂波幅度分布特性无论在过去还是当前都属于海杂波特性认知研究中的重点关注对象,其所涵盖的研究内容主要涉及实测海杂波经验分布特性及其随雷达参数和环境参数的变化规律、幅度分布建模与参数估计、以及特定场景和雷达参数条件下的海杂波仿真问题。通过海杂波幅
  • 2024-08-25中心极限定理
    中心极限定理(CentralLimitTheorem,CLT)是统计学中的一个重要定理,它描述了在某些条件下,大量独立随机变量的平均值的分布特性。简单来说,中心极限定理告诉我们:无论原始数据的分布是什么样的,只要样本量足够大,这些样本平均值的分布都会接近正态分布(钟形曲线)。详细解释1.背景和
  • 2024-08-20机械学习—零基础学习日志(如何理解概率论3)
    随机变量的函数分布一维随机变量分布,可以看到下图,X为不同情况的概率。而x如果是大于等于X,那么当x在40以内时,没有概率,为0。当x变大,在40-80之间,那么x大于X的概率为,0.7,所以随着x增大,概率会越来越高。同时概率是如下图所示,为离散型,间断性增加的。对于不同类型的,比如离散型,连续
  • 2024-08-11分布式微服务
    1.你对微服务的理解微服务是一种架构思想,将应用程序拆分为小型、独立的服务,每个服务器负责处理一项特定业务功能,服务之间松耦合、独立部署和运行。可以使开发人员更专注于各个服务的开发和测试,降低了系统的复杂性,提高了服务的可维护性和可扩展性,每个服务可以根据具体的业
  • 2024-08-08泊松(Poisson)分布
    泊松(Poisson)分布的直观理解是,在一个单位时间或者空间间隔内,随机事件发生次数的概率。比如:每个小时出生的婴儿数量每分钟人类心脏的跳动次数空气中每立方米中氧气分子的数量高速公路上每公里汽车的数量泊松模型是最基本的计数模型,本章我们重点讨论泊松模型,再后续的
  • 2024-08-07统计量与常见统计分布(Datawhale开源学习)
    9.1.1统计量与常见统计分布概率和统计是一对孪生兄弟,前者通过已知总体的所有相关参数信息,来计算特定事件发生的概率;后者则是在总体未知的情况下,通过采样观察样本状态来反推估计总体。因此,尽管概率论中也有随机变量和分布律,数理统计中的统计分布与其仍然存在较大差别。但数理