定义 t分布 设X ~ N(0,1),Y ~ χ2(n),且X,Y相互独立,则称随机变量 服从自由度为n的t分布(学生氏分布) 记为 t~t(n),其概率密度为 由于tn(x)是偶函数,其图形关于y轴对称.当n趋于无穷大时,t分布以标准正态分布N(0,1)为极限分布.也就是说t分布当n~∞时,tn(x)趋近于标准正态分布的表达式.而当n比较小的时候,t分布和标准正太分布的差距就比较大. t分布的应用 t分布的分位点 对于一个数α(<0α<1),怎么求数c使得概率 P{t>c}=α?这个点

这些天重装了电脑Win10系统,安装了CAD2012和VS2012,准备进行软件开发.在调试程序的时候,CAD没有进入界面就抛出 “正试图在 os 加载程序锁内执行托管代码.不要尝试在 DllMain 或映像初始化函数内运行托管代码” 查看网上相关文章说是要关掉 异常--Managed Debugging Assistants,但是仍然不可以使用. 电脑中装有CASS,在启动CAD时要先加载CASS这可能对调试产生影响.所以,将CAD配置设置成“未命名配置”. 问题解决!

系统是老R3,非Unicdoe系统,某些表字段是从外界系统过来的,由于接口设计的固定长度,外界系统传超长字符串过来后,就可能从最后一个中文字符中间截断,这问题到还没什么,只不过显示时最后一个字符显示成乱码而已,但是,如果将这些表字段捞出来与其它分隔符(如竖线) CONCATENATE时,可能会将这个分隔符吃掉,导致这些数据抛到对方系统后,无法再分隔,还原成一个个字段 如下面运行过程中:c3本身是一个 司 字后面跟半个中文字符,当使用 竖线分隔符与0字符CONCATENATE后,发现竖线没有了,它

一:背景 一直在用 WinDbg 调试用户态程序,并没有用它调试过 内核态,毕竟不是做驱动开发,也没有在分析 dump 中需要接触用内核态的需求,但未知的事情总觉得很酷,加上最近在看 <深入解析 Windows 操作系统> 一书,书中有不少案例需要深入到 内核态 ,所以这篇准备整理一下如何用 WinDbg 调试 C# 内核态吧. 操作环境: Windbg Preview 宿主机:Windows 10 虚拟机:Windows 10 二:搭建内核态调试 1. 基本原理 操作系统的引导程序 Boot

##1.选择target(就是左边你的工程target)—— BuildSettings —— search Paths 下的 User Header Search Paths(如图所示: ##2.双击后面的空白区域:(如图所示:) ##3.点击“+”号添加一项:并且输入:“$(SRCROOT)/framework文件路径/XXXXX.framework/Headers”(没有引号,Headers为存放.h头文件的文件夹),在确定后会自动变成:工程路径/framework文件路径/XXXXX.f

机器学习的数学基础(1)--Dirichlet分布 这一系列(机器学习的数学基础)主要包括目前学习过程中回过头复习的基础数学知识的总结. 基础知识:conjugate priors共轭先验 共轭先验是指这样一种概率密度:它使得后验概率的密度函数与先验概率的密度函数具有相同的函数形式.它极大地简化了贝叶斯分析. 如何解释这句话.由于 P(u|D) = p(D|u)p(u)/p(D)   (1.0式) 其中D是给定的一个样本集合,因此对其来说p(D)是一个确定的值,可以理解为一个常数.P(u|D)是

转http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/8841644 这一系列(机器学习的数学基础)主要包括目前学习过程中回过头复习的基础数学知识的总结. 基础知识:conjugate priors共轭先验 共轭先验是指这样一种概率密度:它使得后验概率的密度函数与先验概率的密度函数具有相同的函数形式.它极大地简化了贝叶斯分析. 如何解释这句话.由于 P(u|D) = p(D|u)p(u)/p(D)   (1.0式) 其中D是给定的一个样本集合,因此对其来说

参考学习链接:http://www.itnose.net/detail/6269425.html 机器学习相关算法,建议初学者去看看斯坦福的机器学习课程视频:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html(已经被翻译了) 所有文中示例见:http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-statistics.html 统计工具(1)摘要统计我们通过统计中可用的colStats函数提供RDD

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

目录 三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络 四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

1 什么是Massive MIMO Massive MIMO(大规模天线技术,亦称为Large Scale MIMO)是第五代移动通信(5G)中提高系统容量和频谱利用率的关键技术.它最早由美国贝尔实验室研究人员提出,研究发现,当小区的基站天线数目趋于无穷大时,加性高斯白噪声和瑞利衰落等负面影响全都可以忽略不计,数据传输速率能得到极大提高. 从两方面理解: (1)天线数 传统的TDD网络的天线基本是2天线.4天线或8天线,而Massive MIMO指的是通道数达到64/128/256个. (2)信

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:1610.02527v1 [cs.LG] 8 Oct 2016 坐标下降法:https://blog.csdn.net/qq_32742009/article/details/81735274 Abstract 我们为机器学习中的分布式优化引入了一个越来越相关的新设置,其中规定优化的数据在极大量的节点上分布不均匀.我们的目标是训练一个高质量的集中式模型.我们将此设置称为联邦优化.在这种情况下,通信效率至关重要,最大限度地减

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22  大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp

准备总结几篇关于 Markov Chain Monte Carlo 的笔记. 本系列笔记主要译自A Gentle Introduction to Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 文章下给出的链接. Monte Carlo Approximations Monte Carlo Approximation for Integration 理论部分 本文主要参考 Monte Carlo Approximations 蒙特卡洛方法是用来近似计算积分的,通过数值方法也可以计

Ackerman函数在许多讲解递归的书中都提到,但似乎又对解题没有太大的意义,暂时不知道了.不过这个东西,是一个数学知识点,暂时收藏于此吧. 查了一下维基百科和百度百科,表面上两个定义不一样,仔细推敲其实是一样的.(维基百科里面A(m,n)和百度百科里面A(n,m)当中的参数n.m代表含义是一样的,只是它们两个递归函数的参数的顺序写的不一样而已.) 先看Fibonacci数列 Fibonacci数列是一个非常重要,应用非常广的知识点,其递归定义如下: (百度百科:http://baike.bai

专业的论文,都是用Latex.CTex等相关的工具.那么,用word写论文,缺点在哪? latex 写的东西,最终要编译成pdf格式的.里面的格式,尤其是数学类符号等,比较漂亮.这是word不能比的.latex还有一个最大的特点是,写出来的东西比较规范.比如:要写一篇论文,它规定要按一定的格式,如果是latex,只需要使用他的一个模板,编译出来自然符合他的格式.而如果是word,那就需要每个细节都要注意到,比较麻烦.再有,latex是免费的,word是收费的,所以,很多老外不愿意用word.他们

本文以 32 位系统为例介绍内核空间(kernel space)和用户空间(user space). 内核空间和用户空间 对 32 位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟地址空间,或叫线性地址空间)为 4G(2的32次方).也就是说一个进程的最大地址空间为 4G.操作系统的核心是内核(kernel),它独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证内核的安全,现在的操作系统一般都强制用户进程不能直接操作内核.具体的实现方式基本都是由操作系统将虚拟地址空间划分

对预测模型讨论,预测误差(error)分两类:偏差(bias)造成的误差与方差(variance)造成的误差.最小化偏差与方差的一个权衡.理解这两类误差有利于诊断模型结果和避免过拟合和欠拟合. 偏差与方差 三种方式定义偏差与方差:概念.图形.数学 概念定义: 偏差造成的误差:预期/平均预测值 和 尝试正确预测的值之差.预期/平均预测值作何理解?多次建模,新数据新分析建立模型,由于数据随机,预测会产生一系列预测.偏见度量模型预测(models' predictions) 远离 正确值(the co

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来自如下网站 https://www.cnblogs.com/sparkdev/p/8410350.html 内核空间和用户空间 对 32 位操作系统而言,它的寻址空间(虚拟地址空间,或叫线性地址空间)为 4G(2的32次方).也就是说一个进程的最大地址空间为 4G.操作系统的核心是内核(kernel),它独立于普通的应用程序,可以访问受保护的内存空间,也有访问底层硬件设备的所有权限.为了保证内核的安全,现在的操作系统一般都强制用户进程不能直接操作内核.具体的实现方式基本都是由操作系统将虚拟地址

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