In many scientific fields, the degrees of freedom of a system is the number of parameters of the system that may vary independently. 在很多科学领域,自由度指的是,一个系统中可以独立变化的参数的个数. 1. 函数 所谓的一元函数 y=f(x),二元函数 z=f(x,y),这里的 1 和 2,指的是自变量的个数,自变量的英文术语为 independent variab…

Hypothesis Testing What's Hypothesis Testing(假设检验) Hypothesis testing is the statistical assessment of a statement or idea regarding a population. A hypothesis is a statement about the value of a population parameter level developed for the purpose o…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/jia20003/article/details/24201297 数据分析之独立样本的T-Test分析 比較两个独立样本数据之间是否有显著性差异,将实验数据与标准数据对照,查看 实验结果是否符合预期.T-Test在生物数据分析.实验数据效果验证中非经常见的数 据处理方法.http://www.statisticslectures.com/tables/ttable/ - T-table查找表 独立…

第一部分 基础 第1章 导论 (已看) 第2章 专业工具 (已看) 第3章 游戏软件工程基础 (已看) 第4章 游戏所需的三维数学 (已看) 第二部分 低阶引擎系统 第5章 游戏支持系统 (已看) 第6章 资源及文件系统 (已看) 第7章 游戏循环及实时模拟 (已看) 第8章 人体学接口设备(HID) (已看) 第9章 调试及开发工具 (已看) 第三部分 图形及动画 第10章 渲染引擎 第11章 动画系统 (已看) 第12章 碰撞及刚体动力学 (已看) 第四部分 游戏性 第13章 游戏性系统简介…

应用统计学 数据的概括性度量 集中趋势 Mode众数是唯一描述无序类别数据,由图可知众数便是图形中的峰. 对于类别变量,众数就是某一种类别. 中位数和平均数都可能不是样本中的值. 中位数不受极值影响,对于类别数据来说,中位数是某一类别(同mode),各变量值与中位数的离差绝对值之和最小,与均数不同. 平均数的求法,令函数等于各变量值与平均数的离差平方之和,该函数表达如下式. 对该函数求一阶导,如下式, 当一阶导为零时该函数取到最小值,此时样本均值表达式为: 各变量值与平均数的离差平方之和最小,各…

1.背景知识 1.1 插值.拟合.回归和预测 插值.拟合.回归和预测,都是数学建模中经常提到的概念,而且经常会被混为一谈. 插值,是在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点. 插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值. 拟合,是用一个连续函数(曲线)靠近给定的离散数据,使其与给定的数据相吻合. 因此,插值和拟合都是根据已知数据点求变化规律和特征相似的近似曲线的过程,但是插值要求近似曲线完全经过给定的数据点,…

http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/51933651 1. 目前进展 1.1 相关资料      1)HANDS CVPR 2016      2)HANDS 2015 Dataset      3)CVPR 2016      4)Hand 3D Pose Estimation (Computer Vision for Augmented Reality Lab)          5)CVPR2016 Tutorial: 3D Deep…

更多来自:   www.vipcoursea.com   Ethics 部分 Objective of codes and standard:永远是为了maintain public trust in 1.Financial market  2.Investment profession 6个code of ethics 1.Code 1—ethics and pertinent d persons a. 2.Code 2---primacy of client’s interest a.Int…

实验设计与数据处理(大数据分析B中也用到F分布,故总结一下,加深印象)第3课小结--实验的方差分析(one-way analysis of variance) 概述 实验结果\(S\)受多个因素\(A_i\)影响,但影响的程度各不相同,如何通过实验数据来确定因素的影响程度呢?其函数关系为 \[ S=f(A_1,A_2,\cdots,A_n) \tag{1} \] 方差 标准差的平方,表征\(x_i\)与\(\bar{x}\)的偏离程度. 方差分析(ANalysis Of VAriance,简称A…

卡方检验就是统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度,实际观测值与理论推断值之间的偏离程度就决定卡方值的大小,卡方值越大,越不符合:卡方值越小,偏差越小,越趋于符合,若两个值完全相等时,卡方值就为0,表明理论值完全符合. 注意:卡方检验针对分类变量. (1)提出原假设: H0:总体X的分布函数为F(x). 如果总体分布为离散型,则假设具体为 H0:总体X的分布律为P{X=xi}=pi, i=1,2,... (2)将总体X的取值范围分成k个互不相交的小区间A1,A2,A3,…,Ak,如可取…

路径规划 VS 轨迹规划 轨迹规划的目的是将输入的简单任务描述变为详细的运动轨迹描述.注意轨迹和路径的区别:Trajectory refers to a time history of position, velocity, and acceleration for each degree of freedom. The path provides a pure geometric description of motion. Path planning (global) The (geomet…

当我们说到p-value时,我们在说什么? “这个变量的p-value小于0.05,所以这个变量很重要” ........ 你真的知道自己在说什么么???这个p-value到底是个什么鬼?为什么小于0.05就很重要?很重要是什么意思????? 终于... 这次,我们通俗易懂地来讲讲到底什么是p-value(p值). 在讲p-value之前,我们用掷硬币来举个例子. 硬币有正反两面,在概率中我们知道,出现正反面的概率各为50%(1/2),所以作为一个正常的硬币,如果我们投无限次后,结果一定会是正反…

结合假设检验的理论知识,本文使用Python对实际数据进行假设检验. 导入测试数据 从线上下载测试数据文件,数据链接:https://pan.baidu.com/s/1t4SKF6U2yyjT365FaE692A* 数据字段说明: gender:性别,1为男性,2为女性 Temperature:体温 HeartRate:心率 下载后,使用pandas的read_csv函数导入数据. import numpy as np import pandas as pd from scipy import…

作者:凹凸曼 - EC 疫情期间,打破社交距离限制的交互模式被推向前台,为不少行业的传统交易提供了想象的空间. 疫情时期,房地产租售业受到的冲击无疑是巨大的,由于人口流动的限制,需求量大幅减少,无法现场看房更加重了这一危机.但有危就有机,倒是意外推动了一项技术的推广--VR 看房.作为 WebVR 的子集,Web 全景是多数 WebVR 需求的降级选择,例如街景地图,本文将带大家实现一个简单的 Web 全景. 这里是文章的剩余部分.在hexo模版里可通过{% raw %}{{ post.more…

Background C++ is one of the main development languages used by many of Google's open-source projects. As every C++ programmer knows, the language has many powerful features, but this power brings with it complexity, which in turn can make code more…

loglog(dof(:),errorestimate(:),:),errorestimate1(:),);hold on; loglog(dof(:),eigvalue(:)-[);%[13.0863323929054;][13.0863322295266;] loglog(dof1(:-),eigvalue1(:-)-[, ]); xlabel();ylabel(); a=regress(log10(errorestimate(:)),[ones(,) log10(dof(:))]); x=…

[声明:如需转载本文,请注明来源] 一.数据说明 启动时间用同一台设备,同一个包进行启动时间的测试,其中三组样本数据(每组100份对比数据)如下: 设备pro-5-1 base_list_1 = [0.944, 0.901, 0.957, 0.911, 1.189, 0.93, 0.94, 0.932, 0.951, 0.911, 0.934, 0.903, 0.922, 0.917, 0.931, 0.962, 0.945, 1.254, 0.918, 0.913, 0.931, 0.935,…

Source: http://mindhive.mit.edu/node/112 1. What is smoothing? "Smoothing" is generally used to describe spatial smoothing in neuroimaging, and that's a nice euphamism for "blurring." Spatial smoothing consists of applying a small blur…

PDF version PMF A discrete random variable $X$ is said to have a Poisson distribution with parameter $\lambda > 0$, if the probability mass function of $X$ is given by $$f(x; \lambda) = \Pr(X=x) = e^{-\lambda}{\lambda^x\over x!}$$ for $x=0, 1, 2, \cd…

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 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 One-sample $t$ test Test for a population mean (unknown SD); sample size $n$. That is, known sample mean and SD but unknown populati…

What is NetBee? NetBee is a new library intended for several types of packet processing, such as packet sniffing and filtering, packet decoding, and traffic classification (not ready yet). NetBee provides a set of modules that can be used by applicat…

http://phylab.fudan.edu.cn/doku.php?id=howtos:matlab:mt1-5 一. 单一变量的曲线逼近Matlab有一个功能强大的曲线拟合工具箱 cftool ,使用方便,能实现多种类型的线性.非线性曲线拟合.下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱.假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x, 且A>0,B>0 .1.在命令行输入数据: >x=[110.3323 148.7328 178.064 20…

https://cwiki.apache.org/confluence/display/FLINK/Flink+Internals   Memory Management (Batch API) Introduction Memory management in Flink serves the purpose to control how much memory certain runtime operations use. The memory management is used for…

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (肆) 第四章 在ROS使用传感器和执行器 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. 第四章主要介绍外设,之前博客内容中介绍过一些,比如手机,手柄,Arduino,rplidar,xtion,kinetic2等. 补充参考: ROS外设:http://wiki.ros.org/Sensors 1 http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/detail…

Basic Concepts Probability distribution Discrete distribution (离散分布) The distribution of the discrete random variable. Discrete random variable takes on a finite and countable number of possible values. Continuous distribution (连续分布) The distribution…

Decision Trees are versatile Machine Learning algorithms that can perform both classification and regression tasks,and even multioutput tasks. Decision Trees are the fundamental components of Random Forests,which are among the most powerful Machine L…

监督学习 0.线性回归(加L1.L2正则化) from __future__ import print_function from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\ .builder\ .appName("LinearRegressionWithElasticNet")\ .getOrCreate() # 加载数…

基础部分 map,reduce,filter,sort,推导式,匿名函数lambda , 协程,异步io,上下文管理 自定义字符串转数字方法一不使用reduce import re def str2int(s): if not re.match(r'^\d+$',s): raise ValueError('请检查数字格式是否正确') else: digital={'0':0,"1":1,"2":2,"3":3,"4":4,&q…