最近重新看了一下概率论,感觉很多东西都遗忘了,还会陷入各种误区,赶紧的纠正回来. 概率论这块,主要内容包括: 事件.条件概率.随机变量.随机变量的分布函数.概率密度.联合分布.期望.方差.协方差. 我自己的误区总结: 1.事件和随机变量 首先要明确样本空间是所有可能发生的事件的集合,它由全部基本事件组成.而事件是基本时间的集合,是样本空间的子集,事件是固定的,或者说事件的概率是固定的(贝叶斯学派加入的先验概率先不考虑).而随机变量一个映射,是从事件到实数的映射,随机变量表达了整个样本空间,描述了…

Problem Description LQX在做作业时遇到一个难题不会做,请你帮她计算一下:在N个独立地分布于0和1之间的随机变量排为非递减顺序之后,这些变量中第M个小于等于x的概率是多少? Input 第一行一个整数T(T<=1000),表示有T组数据. 每组数据一行,依次是N M x(1<=M<=N<30, 0<x<1),以空格隔开. Output 每组数据对应一行输出,即概率是多少,四舍五入保留4位小数. Sample Input 31 1 0.32 1 0.5…

会议讨论: 628:已经将原本写在jsp中的所有界面修饰代码转移到了css文件中,同时当页面跳转的时候也不会出现崩溃的现象,并且已经解决了上次无法连接数据库的问题.但是又遇到了一些新的小问题,希望明天能够解决. 601:今天遇到了页面跳转崩溃问题,后来发现是语句顺序问题,但是思考了一下后发现还有更简单的办法,只要在一个JSP文件中写入一句话,后面无论语句顺序如何都不会出现页面崩溃的问题了,同时还使得代码量减少. 528:昨天通过绝对路径的方式来解决页面跳转问题,后来蔡潇同学发现了更好的办法,于是…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 一.贝叶斯网络与朴素贝叶斯的区别 朴素贝叶斯的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立:第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选.但是很多情况这一假设是无法做到的,比如解决文本分类时,相邻词的关系.近义词的关系等等.彼此不独立的特征之间的关系没法通过朴素贝叶斯分类器训练得到,同时这种不独立性也给问题的解决方案引入了更多的复杂性[1].…

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/18/bayes-network.html 2.1.摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类.朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立).当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的,但不幸的是,现实中各个特征属性间往往并不条件独立,而是具有较强的相关性,这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力.这一篇文章中,我们接着上一篇文章的例…

其实相关的教程网上有很多很多,不过就是很多很多,而且技术大神们每个人都写得不一样啊喂,为什么我明明就是一步一步按照教程来的还是有那么多乱七八糟的错?...所以我决定写此篇记录一下我搭建博客的过程以及我踩过的一些坑...希望给和我一样的技术小白提供一些帮助.然后,感谢给我提供帮助的各位大神(后面会贴出 参考资料) 不做过多介绍了,快速开始 准备安装软件 依次安装 1.Node.js 2.Git 注册github 访问https://github.com/ 右上角signup uername 最好都…

Gamma 函数 Time Limit:1000MS Memory Limit:65536KBTotal Submit:237 Accepted:138 Description  Pollux最近在复习概率论与数理统计,他发现里面有很多有意思的积分,今天Pollux碰到了一个Gamma函数,定义如下: Input  第一行为一个整数T,表示测数数据的组数.接下去T行,每行一个整数n, (1<= n <=1000). Output  每组测试数据输出一行,对于每个n, 输出T(n)%1999 S…

~ 弄拉老半天,最终弄的几乎相同啦,果然程序猿还是须要有点折腾精神啊. 首先你要安装vim,命令:sudo apt-get install vim vim它仅仅是一个编辑器,它不是IDE(比方codeblocks).IDE相当于已经给一个房子装好啦各种东西,你仅仅要使用即可.vim却要自己装各种东西,相当于买了一个毛坯房,自己要给房子装潢. 怎样安装g++编译器能够參考我上一篇博文. 1:vim的简单c++配置(语法高亮.缩进..) 在home文件夹下新.vimrc文件,.文件都是不可见的,要按…

本文是斯坦福大学CS229机器学习课程的基础材料,原始文件下载 原文作者:Arian Maleki , Tom Do 翻译:石振宇 审核和修改制作:黄海广 备注:请关注github的更新. CS229 机器学习课程复习材料-概率论 目录 CS229 机器学习课程复习材料-概率论 概率论复习和参考 1. 概率的基本要素 1.1 条件概率和独立性 2. 随机变量 2.1 累积分布函数 2.2 概率质量函数 2.3 概率密度函数 2.4 期望 2.5 方差 2.6 一些常见的随机变量 3. 两个随机变…

主要就是复习一下几个关键词.发现太久没有写又忘了.惭愧. final self static const…