参考来源（我只是做个概念性的笔记）：https://zhuanlan.zhihu.com/p/134230464 所有的事物都是具有一定结构的系统，而我们常听说的“研究”，都以构建研究对象的模型为目的。“模型”指的是描述事物结构或运行机制所用的文字、公式、图形等等。 什么是“同分布 获取的观测数据集一般
第六章：会话状态 6.1无状态的价值 一个无状态对象没有成员变量，他虽然少见，但确实存在着,可以说它是一种不良设计，但是他不是人们在分布式企业应用中所指的无状态。结论是：一个高流量网站，无状态服务器非常有用。然而例如网购网页，不可能存在所有用户所有对话都是无状态的，所
前两天对两大连续型分布：均匀分布和指数分布的点估计进行了讨论，导出了我们以后会用到的两大分布：\(\beta\)分布和\(\Gamma\)分布。今天，我们将讨论离散分布中的泊松分布。其实，最简单的离散分布应该是两点分布，但由于在上一篇文章的最后，提到了\(\Gamma\)分布和泊松分布的联系，因此本文从
接下来我们就对除了正态分布以外的常用参数分布族进行参数估计，具体对连续型分布有指数分布、均匀分布，对离散型分布有二项分布、泊松分布几何分布。 今天的主要内容是均匀分布的参数估计，内容比较简单，读者应尝试一边阅读，一边独立推导出本文的结论。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅
第一种理解 图像的分布归根结底是像素值服从某种分布。比如在用贝叶斯做语义分割中，假设有图像中有三种类别需要分割，可以分别假设属于这三种类别的像素值分别服从三个对应的分布。假设都是高斯分布，如下图所示。 在一张图片中，属于类别1的像素都是从分布1中采样得到的，同理属于
主题模型（topic model）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构（latent semantic structure）进行聚类（clustering）的统计模型。 主题模型主要被用于自然语言处理（Natural language processing）中的语义分析（semantic analysis）和文本挖掘（text mining）问题，例如按主题对文本进行收集
代码段（.txt）：也称文本段(Text Segment)，存放着程序的机器码和只读数据，可执行指令就是从这里取得的。如果可能，系统会安排好相同程序的多个运行实体共享这些实例代码。这个段在内存中一般被标记为只读，任何对该区的写操作都会导致段错误（Segmentation Fault）。 已初始化的数据段(.data)
泊松分布： 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 %service request的个数 N = 20000; lam = 5; %泊松分布的参数：到达时间间隔 x = 0:1:30; %到达的次数 p = poisspdf(x,lam); %概率密度
分布密度函数分布函数期望方差计算相关均匀分布 U ( a , b
类型定义 测角灯光从以下两个光源中的一个获取其强度分布函数：（i）行业标准文件，（ii）通过IfcLightIntensityDistribution直接传递的分布数据。 光分布根据一些标准化的光分布曲线提供发光强度分布。 选择 类型定义 IfcExternalReference光分布由标准光度数据文件（如Eulumdat、IES、CIBS
物联网卡的行业分布 目前物联网卡数量每天飞速的增长，很多朋友肯定很好奇这里的行业分布是怎么样的。什么行业？它用的物联卡多一点，什么行业他现在发展物联卡并不好，说到行业发展之前，硕朗小编先说说各个省份的发展，具体的数据不方便透露，能告诉大家的是北京，江苏，
随机变量函数的分布 问题引入 一般方法 定理 例3 一般的线性函数 问题引入
常见的分布一般都只有一个峰(peak)，称为单峰(unimode)分布。如果数据是单峰分布的，也意味着数据的众数(mode)只有一个，因为众数是数据的最大值。当数据表现为单峰分布，一般分布具有对称或偏倚的特征。 对称分布(symmetric distribution) 表现在直方图上，对称分布的左右两部分关于均值(m
吉布斯采样适用于条件分布比边缘分布更容易采样的多变量分布。假设我们需要从联合分布 中抽取的个样本。记第个样本为。吉布斯采样的过程则为： 确定初始值。 假设已得到样本，记下一个样本为。于是可将其看作一个向量，对其中某一分量，可通过在其他分量已知的条件下该分量的概率分布来
文章目录 从非 iid 数据中学习IID 是什么意思？联邦学习中的非 iid 数据实验现有工作一些想法参考文献 从非 iid 数据中学习 IID 是什么意思？ 非正式地，同分布意味着没有总体趋势-分布不会波动，样本中的所有项目都来自同一个概率分布。独立意味着样本项都是独立的事件。换句
第六章 统计量及其抽样分布 6.1 统计量 6.2 由正态分布导出的几个重要分布 6.2.1 抽样分布 6.2.2 χ 2 { \chi }^2 χ2分布：
3D Human Pose Estimation with 2D Marginal Heatmaps 一. 论文简介 主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）： 使用2Dheatmap代替3Dheatmap 排列 \(x,y,z\) 的读取顺序 使用JSLoss规范heatmap的分布 二. 模块详解 2.1 2Dheatmap替代3Dheatmap 刚开始读论文的时候感觉作者想象力
方位词替换 目标：考察模型对空间认知（从语言的角度）。个人理解： 就人而言，人类对空间的认知本身就是基于视觉和触觉的，寄希望于机器能够通过语言就获得空间认知也许不合理 排除分布差异 尽可能选择替换前后分布（与周围词的共现频率？）差异不大的样本 目的：让模型没法轻易在测试中表现优异
Xavier在tanh中表现的很好，但在Relu激活函数中表现的很差，所何凯明提出了针对于relu的初始化方法。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。 (1)kaiming均匀分布 U(−bound,bound) (2)kaiming正态分布 N(0,std)
各类分布以及检验方法 基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验 基础概念 1、标准差： 三种分布 1、卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，…,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其
Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable Localization Quality Estimationfor Dense Object Detection论文翻译 摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1 Generalized Focal Loss V13.2 Generalized Focal Loss V2 4.实验4.1 消融研究4.2 与SOTA方法的比较4.3 分析 5.结论
互信息(Mutual Information)是信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量，或者说是一个随机变量由于已知另一个随机变量而减少的不肯定性。 设两个随机变量 ( X
离散型二维随机变量的边缘分布列 连续型二维随机变量的边缘分布函数
概率密度 若\(X\)是是一个离散变量，那么\(p(x)\)有时被称作概率质量函数probability mass function 学生t分布Student’s t-distribution 高斯分布的precision共轭先验conjugate prior是伽马分布gamma distribution 单变量高斯乘以伽马分布，并对precision积分，可得到x的边缘分布\(
定义 两点分布的期望和方差 期望 \[EX = p \]方差 \[DX = p(1 - p) \]注: 证明见二项分布.
