概率论复习笔记1.0–数理统计的基本概念 授课：邹洋杨老师 邮箱：mathzyy@cqut.edu.cn 数理统计的主要思想是：局部推断整体 主要内容: 一、数理统计的基本概念：统计量及其分布 二、参数估计 三、假设检验 四、方差分析及回归分析 一、数理统计的基本概念：统计量及其分布 主要内容：
目录 摘要基础概念判别式与生成式PCA降维，自编码器，变分自编码器的联系VAE与GAN绝对连续分布与狄拉克分布 问题描述：两个条件分布能否确定联合分布CyGen理论分析CyGen满足相容性与决定性：相容性损失函数拟合与生成数据：最大似然目标 实验结果 摘要 在概率论中，两个随机变量的联
点云生成：Diffusion Probabilistic Models for 3D Point Cloud Generation 简介论文abstract1.instruction2.Related works3.Diffusion Probabilistic Models for Point Clouds3.1.Formulation3.2.Training Objective3.3.Training Algorithm 4.Model Implementations4.1. Po
1. 统计决策的基本概念 20世纪40年代，Wald提出了把统计推断问题看成是人与自然的一种博弈过程，由此建立了统计决策理论。 统计决策问题的三个要素 在前几章讲的统计问题，都可以归结为一个统计决策问题，也就是建立所谓的统计决策函数，统计决策问题由三个因素组成： 样本空间和分布
LDA主题模型 导入：朴素贝叶斯的文本分类问题： 一个问题，现在由M个数据，一些被标记成垃圾邮件，一些被标记成非垃圾邮件，现在又来了一个新的数据，那么这个新的数据被标记成垃圾邮件或者非垃圾邮件的概率。 朴素贝叶斯的两个基础： 条件独立每个特征的重要性都是一样的 分析： 垃圾邮件有两
原文地址： https://toutiao.io/posts/584etm/preview ------------------------------------------------------------------------- 生活中你可能会遇到类似的情况，你在网上购买了手机，淘宝之后会不断给你推送关于手机相关的商品；如果你看了关于NBA詹姆斯的相关新闻，
背景：由于Internal Covariate Shift(Google)【内部协变量转移， ICS】效应，即深度神经网络涉及到很多层的叠加，而每一层的参数更新会导致上层的输入数据分布发生变化，通过层层叠加，高层的输入分布变化会非常剧烈，这就使得高层需要不断去重新适应底层的参数更新。随着网络加深，参数分布不断
二、典型概率分布 2.1 离散型随机变量分布 伯努利分布（Bernouli）二项分布（Binomial）几何分布（Geometric)负二项分布（Negative binomial）泊松分布（poisson） 2.1.1 二项分布 二项分布可用来描述由n次随机试验组成的随机结果，它满足以下条件： 重复进行n次随机试验n次试验相互独立，即一次试验
事务时间分布 0,0,0,0,0,0,0 事务运行时间分布，分布区间为 [0-10 ms, 10-100 ms, 100-1 s, 1-10 s, 10-100 s, >100 s] [ 0, 0, 0, 0, 22, 101, 0, 0] 即 10-100 s == 22 次 > 100 s == 101 次
二项分布 二项分布就是重复 \(n\) 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，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。即一枚硬币扔 \(n\) 次，扔出正面概率为 \(p\) ，得到 \(k\) 次正面的概率： \[P
正态分布 若随机变量 \(X\) 的密度函数为 \[p(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma} \mathrm{e}^{-\frac{(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}},-\infty<x<\infty \]则称 \(X\) 服从正态分布 , 称 \(X\) 为正态变量 , 记作 \(X\sim N(\mu,\sigma^2)\) . 其中位置参数 \(-\infty<\mu<+\i
建立hash分布列的好处： 加快数据的查找速度。 hash分布列的使用注意事项: 通常是等值查询的列，并且使用的频率很高，且不被更改的列，通常为int类型或者字符串类型。group by后面尽量也使用hash分布列 create table test(age int , bal int) distributed by ('bal');
.code或.text，代码段：用来存放可执行的机器指令的一块内存区域，这部分区域的代码属于只读。字符串常量也在也在代码段上。 .data，数据段：用来存放程序中已初始化的全局变量的一块内存区域，例如已初始化的全局变量和局部静态变量（初始化为非0）。 .bss：用来存放程序中未初始化的全局变量的一
转自：常见概率分布的特征函数推导_shayashi的博客-CSDN博客_ 特征函数定义是：设X是实值随机变量，则对任意实数t，有 称为随机变量X的特征函数。 一、离散概率分布 1、单点分布 单点分布的分布列为： 其特征函数计算方法如下： 2、二项分布 二项分布的分布列为： 其特征函数的计算方法如下
一、一维随机变量 1、随机变量 定义： 随机变量的取值随试验的结果而定，在试验之前不能预知它取什么值，且它的取值有一定的概率，这些性质显示了随机变量与普通函数有着本质的差异。随机变量的引人，使我们能用随机变量来描述各种随机现象，并能利用数学分析的方法对随机试验的结果进行深入
完全分布式搭建 Hadoop下载地址：http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/ 这里用的Hadoop版本是：hadoop-2.6.0.tar.gz 1. 虚拟网络编辑器 NAT模式：设置网关和IP 比如： 网关：192.168.1.2 子网：192.168.1.0 子网掩码：255.255.255.0 2. 创建虚拟机 2.1 创建新的虚拟机 点击左上角文件
https://zhuanlan.zhihu.com/p/100676922 在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。 让我
前面关于概率的内容总结的很少，因为老师在给我们上课的时候根据专业特点很快就进入了数理统计的内容，这个内容会详细一点。 一、总体与样本 研究对象的全体称为总体，构成总体的每个成员称为样本。总体一般指研究对象的某个指标。总体中个体的
深入研究不平衡回归问题 针对深度不平衡回归这一问题，提出了两种方法： 标签分布平滑 特征分布平滑 传统的解决方案 基于数据的解决方案 对少数样本过采样、对多数样本欠采样 基于模型的解决方案 对损失函数的重加权 一些学习技巧： transfer learning，meta-learning， two-stage
作为非参数检验之一的卡方检验用于判断样本是否来自特定分布的总体的检验方法，主要用于研究总体分布和理论分布是否存在显著差异。适用于有多个分类值的总体分布的分析。在这次教程中，我们给大家演示SPSS如何进行卡方检验。下面我们使用IBM SPSS Statistics 26（win10）结合具体案例详
理解什么是组间差异检验 参数检验与非参数检验抽样分布展示差异的常用图表箱线图（boxplot）散点图（Scatter plot）热图（heatmap）树状图 如何寻找差异？基于类别标签的差异检验基于距离的检验方法 总结参考资料 首先，看一张图，对于组间差异分析有一个整体的了解： 那么问题来了，什么是组
hadoop基础配置及伪分布实现 目录 文章目录 hadoop基础配置及伪分布实现目录一、基础环境准备操作系统准备换源安装java安装其他软件 二、单机hadoop安装与配置hadoop的安装hadoop配置 -- 单机伪分布式 三、Hadoop的运行启动hadoop和运行任务 一、基础环境准备 操作系
Ubuntu下Hadoop伪分布搭建 Hadoop的三种集群环境 1、单机版环境 -默认模式。 -不对配置文件进行修改。 -使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。 -Hadoop不会启动NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的
单层视角 神经网络可以看成是上图形式，对于中间的某一层，其前面的层可以看成是对输入的处理，后面的层可以看成是损失函数。一次反向传播过程会同时更新所有层的权重W1,W2,…,WL，前面层权重的更新会改变当前层输入的分布，而跟据反向传播的计算方式，我们知道，对Wk的更新是在假定其输入
对泊松分布的一点理解 如题，自从知道（或者说听说更恰当）了泊松分布之后，就一直很奇怪它的原理。所以找了一些资料来帮助理解。 果然，像老师说的那样：概率统计并不好学，觉得简单的人只不过是还没有完全掌握。 泊松分布和二项分布 泊松分布和二项分布之间有极限近似关系，就说明它们之间
