目录 1. 数学知识 1.1 随机变量与观测值 1.2 概率密度函数 1.3 期望 2. 专业术语 2.1 agent 2.2 action 2.3 state 2.4 policy 2.5 reward 2.6 state transition 2.7 trajectory 2.8 return 2.9 value function 2.9.1 动作价值函数 2.9.2 状态价值函数 3.OpenAI Gym 讲完了神
34.重积分的应用 34.重积分的应用34.1 质心和重心（关于一阶矩）34.1.1 质量、质心、一阶矩总结 34.2 转动惯量（关于二阶矩）34.2.1 转动惯量总结 34.3 概率34.3.1 概率密度函数（PDF）、联合概率密度函数（JPDF）34.3.2 均值和期望 34.重积分的应用 34.1 质心和重心（关于一阶矩） 一个物
问题 如果有一组数据，如何确定他们来自哪个统计分布？ 从数据分析的角度，我们并不想要通过严格的统计方法去找到这个分布，Python中有一个可以自动拟合数据分析的库 —— distfit 。这是一个python包，用于通过残差平方和（RSS）和拟合优度检验（GOF）对89个单变量分布进行概率密度拟合，并返回最佳
1.单变量正态分布 单变量正态分布概率密度函数定义为：\[\Large\rho (x) = \frac{1}{{\sqrt {2\pi \sigma } }}e{^{ - \frac{1}{2}(\frac{{x - \mu }}{\sigma })^2}}\] 其中，μ为随机变量x的期望，${\sigma ^2}$为x的方差，${\sigma}$为x的标准差。 \[\Large\mu = E(x) = \int_{ - \inf
随机变量笔记 随机变量：赋予实验结果a一个数，记为X（a）。如下两个列子加以说明： （1） 在掷骰子的游戏中，可能的实验结果有六种，记为 f i f_{i} fi。
什么是直方图均衡化 直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 直方图均衡化的作用 这种方法通常用来增加许多图像的全局对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强
转载地址：https://blog.csdn.net/sinat_26054031/article/details/47727251 我这里并不是要讲“伪随机”、“真随机”这样的问题，而是关于如何生成服从某个概率分布的随机数（或者说 sample）的问题。比如，你想要从一个服从正态分布的随机变量得到 100 个样本，那么肯定抽到接近其
什么是拉丁超立方抽样法？它和蒙特卡罗模拟有什么关系？ 逆变换方法(The Inverse Transform Method)采样 拉丁超立方抽样 拉丁超立方抽样(LHS)是一种从多维分布中生成参数值的近随机样本的统计方法。抽样方法常用于构建计算机实验或进行蒙特卡罗积分。在统计抽样的上下文中，当(且仅当)
转载自：https://www.zhihu.com/question/263467674 侵删 作者：我不知道 链接：https://www.zhihu.com/question/263467674/answer/1117758894 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 首先考虑这样一个问题，你点了一个外卖，外卖说会在两
目录 1.随机变量 2.概率 3.概率密度函数 4.联合分布 5.条件概率 6.全概率定理 7.贝叶斯准则（很重要） 8.期望 9.熵 1.随机变量 在概率机器人建模时，如传感器测量、控制、机器人的状态及其环境这些都作为随机变量。随机变量分为离散随机变量和连续随机变量。 2.概率
Python计算一组数据的PDF（概率密度函数）方法 公式如下： python实现： 第一种方法： import scipy.stats as st st.norm.pdf([一组数据]) 第二种方法： def pdf(x, mean, var): return exp(-(x - mean) ** 2 / (2 * var ** 2)) / sqrt(2 * pi) * var 如果是对dataframe进行操作
也是个概率密度函数的学习笔记。 概率密度函数就是一个函数\(f(x)\)，\(f(x)\)表示在\(x\)处取值的概率。 如果\(f(x)\)越大，在\(x\)处取值的概率就越大。 但是\(f(x)\)任意处的点值/无穷大为0。 使用如下公式描述函数在\([l,r]\)的取值可能性。 \(\int_l^rf(x)dx\) 概率密度函数必须
连续型随机变数的平均值与方差 连续型随机变数X取值范围为a<= X <= b，且概率密度函数为f(x)时： 注：μ为随机变量的均值 推导 根据离散型随机变数的均值以及方差的公式，结合概率密度函数的面积为概率等进行如下推导就可以得出连续型随机变数的均值及方差公式 概率密度函数 描述
1 clear all; 2 close all; 3 clc; 4 5 randn('seed',0); 6 %%一维高斯函数 7 mu=0; 8 sigma=1; 9 x=-6:0.1:6; 10 y=normpdf(x,mu,sigma); 11 plot(x,y); 12 figure; 13 14 %%二维或多维高斯函数 15 mu=[0 0]; 16 sigma=[0.3 0;0 0.35]; 17 [x y]=meshgrid(linspace(
图像噪声去除/降低是图像处理技术中，图像增强与图像恢复的交叉研究问题，一般认为是一种图像预处理技术。 为了在有噪声的情况下恢复图像，就需要了解噪声的统计性质，以及噪声与图像之间的相关性质。 图像噪声通常是一种空间上不相联系的离散和孤立的像素的变化现象。
概率密度函数及其在信号方面的简单理解（上）上篇 概率密度函数1 离散随机变量与连续型随机变量2 离散随机变量的分布函数2.1 概率函数2.2 概率分布2.3 概率分布函数（累积分布函数！）3 连续型随机变量的概率密度函数4 Q&A5 参考文献 从大二以来一直有三个“密度”相关的概念困扰
一、概率密度函数和分布函数分布函数是概率密度函数从负无穷到正无穷上的积分；在坐标轴上，概率密度函数的函数值y表示落在x点上的概率为y；分布函数的函数值y则表示x落在区间(-∞，+∞）上的概率。二、均匀分布的概率密度函数假设x服从[a,b]上的均匀分布，则x的概率密度函数如下
多维高斯概率密度函数形式为f(x,μ,Σ)=1(2π)d/2∣Σ∣1/2e−12(x−μ)TΣ−1(x−μ)f(x,\mu,\Sigma)=\displaystyle\frac{1}{(2\pi)^{d/2}|\Sigma|^{1/2}}\Large e ^{-\frac{1}{2}(x-\mu)^T\Sigma^{-1}(x-\mu)}f(x,μ,Σ)=(2π)d/2∣Σ∣1/21e−21(x−μ)TΣ−1(x−μ
结论：
