Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Law of Large Numbers As the number of trials increases, the chance that the proportion of successes is in the range $$p\pm\text{a fi…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Zeros and Ones: Sum of a sample with replacement $S$ is the number of successes: $n$ independent trials, chance of success on a sing…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Standard Error The standard error of a random variable $X$ is defined by $$SE(X)=\sqrt{E((X-E(X))^2)}$$ $SE$ measures the rough size…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Independent $$P(A\cap B)=P(A)\cdot P(B)$$ Binomial Distribution $$C_{n}^{k}\cdot p^k\cdot(1-p)^{n-k}$$ R function: dbinom(k, n, p) U…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Bayes Theorem $$P(A_i|B)=\frac{P(B|A_i)\cdot P(A_i)}{\sum_{j}P(B|A_j)\cdot P(A_j)}$$ where $$P(B)=\sum_{j}P(B|A_j)\cdot P(A_j)$$ GRA…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) ADDITIONAL PRACTICE FOR THE FINAL PROBLEM 1 A box contains 8 dark chocolates, 8 milk chocolates, and 8 white chocolates. (It’s amazing how t…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) PRACTICE PROBLEMS FOR THE MIDTERM PROBLEM 1 In a group of 5 high school students, 2 are in 9th grade, 2 are in 10th grade, and 1 is in 12th…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) ADDITIONAL PRACTICE FOR THE FINAL In the following problems you will be asked to choose one of the four options (A)-(D). The options are sta…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Test of Hypotheses $$\text{Null}: H_0$$ $$\text{Alternative}: H_A$$ Assuming the null is true, the chance of getting data like the d…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Estimating population means and percents Sampling assumptions: Simple Random Sample (SRS) Large enough so that the probability histo…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Chi-square test Random sample or not / Good or bad $$H_0: \text{Good model}$$ $$H_A: \text{Not good model}$$ Based on the expected p…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Dependent Variables (paired samples) SD of the difference is $$\sqrt{\sigma_x^2+\sigma_y^2-2\cdot r\cdot\sigma_x\cdot\sigma_y}$$ whe…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary One-sample $t$ test Test for a population mean (unknown SD); sample size $n$. That is, known sample mean and SD but unknown populati…

UVA10056 - What is the Probability ? (概率) 题目链接 题目大意:有n个人玩游戏,一直到一个人胜出之后游戏就能够结束,要不然就一直从第1个到第n个循环进行,没人一轮,给出每一个人胜出的概率为p,问第i个人胜利的概率. 解题思路:第i个人要胜利.那么就可能在第一轮胜利.也可能在第i轮胜利,那么胜利的概率就是q = 1 - p;概率 = q^(i - 1)∗p ∗ (q^n)^0 + q^(i - 1) ∗ p ∗ (q^n)^1 + ...+q^(i - 1)…

翻到以前在大学坚持记录的Python学习笔记,花了一天的时间整理出来,整理时不经回忆起大学的时光,一眨眼几年就过去了,现在还在上学的你们,一定要珍惜现在,有个充实的校园生活.希望这次的分享对于你们有学习的作用. 一.创建第一个程序 第一个程序的创建.运行解释器和一些基本的调试. 1.1运行 Python Python 程序总是在解释器中运行. 解释器是一个"基于控制台的"应用程序,通常从命令外壳运行. Python 3.6.1(v3.6.1:69c0db5050,2017 年 3 月…

题目连接:uva 10056 - What is the Probability ? 题目大意:给出n和p以及m,表示有n个人在丢色子, 谁先丢到某个值就表示胜利,每个人丢到的胜利数值的概率都为p,问第m个人获胜概率. 解题思路:因为n个人可以轮流丢色子,所以要自己定一个下限,而且以为人数比较多,每次并不需要将m以外的人都考虑进去,可以默认为没有丢到胜利的数值. #include <stdio.h> const double tmp = 1e-7; int main () { int cas,…

option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2321">题目链接:uva 11346 - Probability 题目大意:给定x.y的范围.以及s.问说在该范围内选取一点.和x,y轴形成图形的面积大于s的概率. 解题思路:首先达到方程xy ≥ s,即y = s / x. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQva2VzaHVhaTE5OTQwN…

题意:给出a和b,表示在直角坐标系上的x=[-a,a] 和 y=[-b,b]的这样一块矩形区域.给出一个数s,问在矩形内随机选择一个点p=(x,y),则(0.0)和p点组成的矩形面积大于s的概率是多少? 思路: 由于4个象限上的区域是一样的,所以只需要在第一象限上求概率即可.可以根据面积的大小来求概率. s可能很小,那么p点在任意地方都是满足要求的,所以概率1.如果a*b<=s,那么p点怎么选都不可能大于s,所以概率0. 求出x*y<=s的部分,这部分是不满足要求的,1减去这部分面积占a*b的…

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随…

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有…

本文学习自 Sengxian 学长的博客 之前也在CF上写了一些概率DP的题并做过总结 建议阅读完本文再去接着阅读这篇文章:Here 前言 单纯只用到概率的题并不是很多,从现有的 OI/ACM 比赛中来看,大多数题目需要概率与期望结合起来(期望就是用概率定义的),所以本文主要讲述期望 DP. 期望 DP 有一些固定的方法,这里分多种方法来讲述. 讲解 例一 #3036. 绿豆蛙的归宿 题意: 给定一个起点为 \(1\),终点为 \(n\) 的有向无环图.到达每一个顶点时,如果有 \(K\) 条离…

预备知识 一.期望的数学定义 如果X 是一个离散的随机变量,输出值为 x1, x2, ..., 和输出值相应的概率为p1, p2, ... (概率和为 1), 那么期望值为E(x)=x1p1+x2p2+···+xn-1pn-1+xnpn 二.期望的线性性质 E(a*X+b)=a*E(X)+b E(a*X+b*Y)=a*E(X)+b*E(Y) E(XY)=E(X)*E(Y) 三.数学公式 1.无穷级数(参考百度百科) 1)定义 若有一个无穷数列 此数列构成下列表达式 称以上表达式为常数项无穷级数(…

概率的性质 非负性:对于每一个事件$A,0\;\leq\;P(A)\;\leq\;1$. 规范性:对于必然事件$S,P(S)=1$;对于不可能事件$A,P(A)=0$. 容斥性:对于任意两个事件$A,B,P(A\;\cup\;B)=P(A)+P(B)-P(A\;\cap\;B)$. 互斥事件的可加性:设$A_1,A_2,...A_n$是互斥的$n$个事件,则$P(A_1\;\cup\;A2\;\cup\;...\;\cup\;A_n)=P(A_1)+P(A_2)+...+P(A_n)$.如果$A…

blog.csdn.net/totogo2010/article/details/8205810  目录(?)[-] 第一课名称 MVC and Introduction to Objective-C 这课的主要内容有 iOS包括四层 内核 Core Sevices层 多媒体层 Cocoa Touch 层 介绍平台的组成 重点介绍下MVC 三大阵营 model  view  controller 有了这三个阵营剩下的就是他们之间管理和通信了 mvc群 objective-c语言的基本概念 Obj…

之前忘记强调重要的差异:链式法则的条件概率和贝叶斯网络的链式法则之间的差异 条件概率链式法则 P\left({D,I,G,S,L} \right) = P\left( D \right)P\left( {I\left| D \right.}\right)P\left( {G\left| {D,I} \right.} \right)P\left( {S\left| {D,I,G} \right.}\right)P\left( {L\left| {D,I,G,S} \right.} \right)"…

在本文中,基于Daphne Koller完成课程. PDM(ProbabilisticGraphiccal Models) 称为概率图模型. 以下分别说明3个词相应的意义. 概率 -给出了不确定性的明白量度. -给出了依据不确定性进行判断的有力工具. -利用数据结构,建立了进行学习的方法,解决十分大规模的问题. 图 这里主要用到2种概率图,用于表示依赖关系.如图1所看到的. 图1 1.Bayesiannetworks 贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DA…

聊天机器人知识主要是自然语言处理.包括语言分析和理解.语言生成.机器学习.人机对话.信息检索.信息传输与信息存储.文本分类.自动文摘.数学方法.语言资源.系统评测. NLTK库安装,pip install nltk .执行python.下载书籍,import nltk,nltk.download(),选择book,点Download.下载完,加载书籍,from nltk.book import * .输入text*书籍节点,输出书籍标题.搜索文本,text1.concordance("forme…

 “为什么说Unix/Linux是自由的:         因为我们可以自己组装一个操作系统:Unix/Linux内核+其他实用工具+编程工具+GUI         因为我们可以自由地获取开源工作者们分享的各种自由软件         因为我们可以自由地修改.再发行自由软件,促进软件的完善         因为我们可以自由管理自己的电脑:通过群组与用户来管理电脑的使用者:通过文件系统.属性.权限来限制使用:通过查阅.编辑各种配置文件对电脑的各个部位了如指掌.指挥自如:通过shell scrip…

Coursera课程<Using Databases with Python> 密歇根大学 Week4 Many-to-Many Relationships in SQL 15.8 Many-to-Many Relationships 我们之前学的都是One-to-Many的关系,比如说Album与Track的关系.而我们现在要说的是Many-to-Many关系,比如说Books与Authors的关系. 所以我们需要在Books表和Authors的表中间建立一个新表来将它转变成One-to-M…

Coursera课程<Using Python to Access Web Data> 密歇根大学 Week6 JSON and the REST Architecture 13.5 JavaScript Object Notation(JSON) JSON是一种相比于XML更简单的格式,而且现在在互联网上非常普遍.XML是很强大,但是很多时候我们并不需要使用这么强大的格式,我们就能完成我们的任务. import json data = '''{ "name": "…