蒙特卡洛积分是区别于黎曼积分的。 黎曼积分，可以找到一个导数函数，通过求原函数，下边界-上边界即得到积分面积。 如x2，原函数为1/3x3。 可有些不好表示成函数的积分怎么求？例如下图这个曲线，无法通过找原函数求面积。 蒙特卡洛积分的思想是，通过在区域内多次采样再求平均，得到近
1、 #ECDF指的是Emperical Cumulative Density Function,即经验累积概率密度函数 > test <- rnorm(1000,mean=172,sd=12) ## 生成符合随机正态分布的1000个数， 平均值为172， 标准差为12 > length(test) [1] 1000 > head(test) [1] 191.8044 157.7414 199.5978 174.7047 166.4261
分类（0 or 1）和回归（多少范围内） 可以用来预测 目标：找到θ矩阵的最优解 【不建议将线性回归用于分类问题】 机器学习：需要用到的数据，怎样学（目标函数），逐渐达成目标 偏置项作用：微调最终结果 目标是：误差项最小 数据在独立同分布的情况下，联合概率密度=边缘概率
事情是这样的，我在latex中插图，上面一张图是排列整整齐齐的图片，下面一张图就是我绘制的概率密度图，在使用latex插图的时候，因为概率密度图的纵坐标是有title的，所以会显得不整齐，如下图所示 在includegraphics前面添加了hspace命令之后，就变成如下所示
题目 用舍选法在计算机中产生概率密度函数为 \(f(x)=\left\{\begin{array}{l} \frac{12}{(3+2 \sqrt{3}) \pi}\left(\frac{\pi}{4}+\frac{2 \sqrt{3}}{3} \sqrt{1-x^{2}}\right), 0 \leq x \leq 1 \\ 0 \end{array}\right.\) 的100个随机数，具体要求： （1）[0，1]均匀分布随机数用线性同余
1 PCA为什么按照方差（特征值）大小排列经过分析后的特征向量，并由此确定各向量重要性？ 经过pca分析后，得到的一系列特征值就是经过重新组合后的各个向量的方差，选取方差大的作为综合指标因子，作为新的特征进行后续工作。方差越大，认为其蕴含的信息越多，这是因为我们认为真正的信息
在前面的文章里，已经带大伙了解了概率论的概率事件类型，以及针对某些事件的发生概率，以及针对全部场景的某事件的发生概率等基本知识。不过对于统计学专业来说，或者实际应用来说，接触最多的还是离散型和连续型概率，以及分析其概率密度与分布函数。所以说这里的内容可以算是概率论
一、三大基础随机分布 均匀、指数、正态 1、均匀分布 表示在相同长度间隔的分布概率是等可能的 其概率密度、均值、方差 2、指数分布 事件以恒定平均速度连续且独立地发生的过程(泊松过程中的事件之间的时间的概率分布) 其概率密度、均值、方差 3、正态分布 常见的连续
1. 随机数：主要由 numpy.random 模块完成 numpy.random.rand(3，2，3) #使用 [0,1) 区间随机数均匀分布填充一个(3,2,3)(自定义尺寸)数组 numpy.random.randn(3，2，3) // 使用标准正态分布而已 np.random.randint(low, high, size, dtype) // [low, high)随机整数 np.random.ra
以二维正态分布来举例。当方差不变，而协方差变化时，分布沿着长宽比等于两个方差之比的矩阵逐渐变窄。如下图所示： 两个分布的标准差都为0.1，均值都为0，协方差左边从0一直上升到0.01，右边从0下降到-0.01。 看了这个图，有人可能会问，高度值固定时，随着协方差的变化，椭圆等高线是
Preface 注：鉴于很多网站随意爬取数据，可能导致内容残缺以及引用失效等问题，影响阅读，请认准原创网址： https://www.cnblogs.com/lv-anchoret/category/1368696.html 我们这节主要讲把之前的概率密度做混合，以得到更好的效果 我们上一篇以前经常用关于cos函数的pdf，上一节用的是与
联合概率密度 P(A^B) 条件概率 从面积比例看出，P(A|B)等于B中A的面积（P(A^B)）除以B的面积（P(B)）。 乘法公式（乘积法则） 假如事件A与B相互独立，那么： 相互独立：表示两个事件互不影响。 互斥：表示两个事件不能同时发生。互斥事件一定不独立（因为一件事的发生导致了另一件事不能发生）； 独立事
