概率论和数理统计实验(matlab中实现) 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同. R=binornd(N,P,m); //m是一个1*2向量,它为指定的随机数的个数,其中N,P分别代表返回值R中行与列的维数: R=binornd(N,P,m,n); //m,n分别表示R的行数与列数: 例:一个射击手进行射击比赛,假设每枪射击命中率为0.45,每枪射击10次,共进行10万轮,就可以用matl

之前忘记强调了一个重要差别:条件概率链式法则和贝叶斯网络链式法则的差别 条件概率链式法则 贝叶斯网络链式法则,如图1 图1 乍一看非常easy认为贝叶斯网络链式法则不就是大家曾经学的链式法则么,事实上不然,后面详述. 上一讲谈到了概率分布的因式分解 \begin{array}{l}P\left({X,Y\left| Z \right.} \right) = P\left( {X\left| Z \right.} \right)P\left({Y\left| Z \right.} \right)\

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)"

title: [概率论]5-2:伯努利和二项分布(The Bernoulli and Binomial Distributions) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Bernoulli Distributions - Binomial Distributions toc: true date: 2018-03-27 21:15:22 Abstract: 本文介绍Bernoulli Distribution (伯努利分布)和Bi

朴素贝叶斯 朴素贝叶斯方法是一组基于贝叶斯定理的监督学习算法,其"朴素"假设是:给定类别变量的每一对特征之间条件独立.贝叶斯定理描述了如下关系: 给定类别变量\(y\)以及属性值向量\(x_1\)至\(x_n\): \(P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)} {P(x_1, \dots, x_n)}\) 依据朴素条件独立假设可得: \(P(x_i \mid y, x_1, \dots, x_{i-

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,naive_bayes from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载 scikit-learn 自带的 digits 数据集 def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.这里使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 ''' d

第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法? 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理? 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法.Eg:如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达: 其中的μ1的表达式: 矩估计和最大似然估计最终估计的特点是什么? 二项分布的均值两种估计都相同,正态分布的均值两种估计都相同.但是其他分布仍存在不同的现象. 无偏性是什么? 估计值的均值与总体均值相同,除中间值之外的部分是随机误差. 均值的无偏性特殊

参考:http://zhidao.baidu.com/link?url=3XZm35XpFf_kbADwDHEERtgFMKqHftiS5SyTCWcBtlF7B7zeNgoNqIzXxpJsHtBIGdofik99hN3-e_Gs9aYKSTbvgCbZ0Gp49hiUtP_L5hK % 设定p值p=0.6;% 产生随机矩阵m=3;n=4;A=rand(m,n);% 生成伯努利矩阵A=A<p; % for exampleA = 0.9572 0.1419 0.7922 0.0357 0.485

转载: 刚开始学习用VC++调用matlab生成的DLL,找了网上一些资料,难以找到vs2008与MATLAB2009b版本的,按照以往版本做的总是有很多错误.经过两天努力,终于调试成功,这里将经验总结一下,以供有需要的人们参考. 实验环境: Win7 MATLAB 2009b(安装路径:E:/Program Files/MATLAB/R2009a) VS2008 中文版(安装路径:E:/Program Files/Microsoft Visual Studio 9.0) 1.Matlab 生成

建立m文件draw_rectangle.m. 其中p生成矩形的个数 function draw_rectangle(p) t = 1; x = rand(1)*10; y = rand(1)*10; w = rand(1)*10; h = rand(1)*10; b =[x y w h]; rectangle('Position', b) a{t} =b; flag =1; while flag ==1 x = rand(1)*10; y = rand(1)*10; w = rand(1)*10

做量化操作的时候经常需要使用到matlab编写策略或者计算多因子,for循环非常慢,自己找了一些matlab中for循环的优化方法,for的部分每处理一个大矩阵都要花费大量的时间,这是不可避免需要遇到的问题~. 方法1:循环多不要紧,要紧的是循环嵌套得太多,要解决这个问题,需要从根本上找原因,用更好的数据结构和算法,从根源上减少对于循环的需求 方法2:将循环次数多的放在里面,循环次数少的放在外面做大循环 方法3:for循环中少用if——else if判断,用switch——case,效率更高 方

randperm()函数: 功能:用于生成从1到N的随机整数,并且没有重复,它本质上是一个随机排序的函数: 用法:1.  randperm(n)     随机生成从1到n的不重复的整数: 2. randperm(n, k)  随机生成k个在区间 [1, n] 之间的不重复的整数: randi()函数: 功能:用于生成服从均匀分布的伪随机整数,是会重复的: 用法:1. randi(max, m, n)       用于生成在区间 [1, max] 上的M*N的矩阵: 2. randi(max)  

在Matlab中: size:获取数组的行数和列数 length:数组长度(即行数或列数中的较大值) numel:元素总数. s=size(A): 当只有一个输出参数时,返回一个行向量,该行向量的第一个元素时数组的行数,第二个元素是数组的列数. [r,c]=size(A):当有两个输出参数时,size函数将数组的行数返回到第一个输出变量,将数组的列数返回到第二个输出变量. 如果在size函数的输入参数中再添加一项,并用1或2为该项赋值,则size将返回数组的行数或列数. 其中r=size(A,1

图像大小:640×512 8位灰度图 %% 生成图像 %大小:* %类型:灰度图 %灰度值:列按照0-255渐变,故命名为column shade. clc,clear all,close all; %输入的图 ima=double(imread('lenna2.bmp'));%原图 ima=rgb2gray(ima); ima(:,:)=; : &&j<= ima(:,j)=j-; elseif j>=&&j<= ima(:,j)=j-; else im

实验环境为matlab2013b 1.首先编写一个mseq.m文件,内容为: function[mseq]=m_sequence(fbconnection)  n=length(fbconnection);  N=2^n-1;   register=[zeros(1,n-1) 1];  %移位寄存器的初始状态  mseq(1)=register(n);        %m序列的第一个输出码元  for i=2:N       newregister(1)=mod(sum(fbconnection

SIMULINK点击生成C代码报错 错误提示: Error encountered while executing PostCodeGenCommand for model 'RTW_sc3': Close all block diagrams (using 'bdclose all') before trying to change the default character encoding setting Caused by: Close all block diagrams (using

fidin=fopen('C:\Users\byte\Desktop\新建文件夹 (4)\tr4.txt','r'); fidout=fopen('C:\Users\byte\Desktop\新建文件夹 (4)\tr4_1.txt','w'); nline=0; % newPrefix = '/home/hzj'; while ~feof(fidin) % 判断是否为文件末尾 tline=fgetl(fidin); % 从文件读行 new_tline = tline(1:8); % nn_tli

1.离散随机分布 超几何分布:M:产品总数;K:次品数;N:抽样数. hygepdf(X, M,K,N):计算超几何分布的密度. 例:hygepdf(1,10,1,3),执行结果为ans=0.3000 表示参数为10,.1和3的超几何分布在数值1处的密度为0.3. 例:hygepdf([1,0],10,1,3),执行结果为ans=0.3000 0.7000 第一个分量是超几何分布在数值1处的密度,第二个分量是该分布在数值0处的密度. hygecdf(Y,M,K,N):计算超几何分布的累积分布函数

1.随机数由生成器和分布器结合产生 生成器generator:能够产生离散的等可能分布数值 分布器distributions: 能够把generator产生的均匀分布值映射到其他常见分布,如均匀分布uniform,正态分布normal,二项分布binomial,泊松分布poisson 2.分布器利用运算符()产生随机数,要传入一个generator对象作为参数 std::default_random_engine generator; std::uniform_int_distribution<

1.摘要: 组推荐的一个挑战性问题:因为不同组的成员就有不同的偏好,如何平衡这些组员的偏好是一个难以解决的问题. 在本文中,作者提出了一个COM的概率模型来建立组活动生成过程. 直觉上: 一个组中的用户可能有不同的影响,在不同主题影响力不同,如对看电影有权威的用户在音乐上影响力可能低. 群体中的用户可能作为组员的表现和作为独立个体表现不一样. COM基于这些直觉,融合组成员之间的偏好成为组偏好来进行推荐. 2.介绍 传统的组推荐主要分为基于memory和基于model两类,这两类都忽略了组成员之

1文本分类过程 例如文档:Good good study Day day up可以用一个文本特征向量来表示,x=(Good, good, study, Day, day , up).在文本分类中,假设我们有一个文档d∈X,类别c又称为标签.我们把一堆打了标签的文档集合<d,c>作为训练样本,<d,c>∈X×C.例如:<d,c>={Beijing joins the World Trade Organization, China}对于这个只有一句话的文档,我们把它归类到