Laplace分布的概率密度函数的形式是这样的: $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x –\mu \vert}{\lambda}}$   一般$\mu$的取值为0,所以形式如下: $p(x) = \frac{1}{2 \lambda} e^{-\frac{\vert x \vert}{\lambda}}$ 它是由两个指数函数组成的,所以又叫做双指数函数分布(double exponential distribution) 均值和方差 均值的求

使用Excel绘制F分布概率密度函数图表 利用Excel绘制t分布的概率密度函数的相同方式,可以绘制F分布的概率密度函数图表. F分布的概率密度函数如下图所示: 其中:μ为分子自由度,ν为分母自由度 Γ为伽马函数的的符号 由于Excel没有求F分布的概率密度函数可用,但是F分布中涉及到GAMMALN()函数,而excel是提供GAMMALN()函数的,所以我们可以使用excel中的GAMMALN()函数的运算来计算得到F分布的概率密度函数.(可参见[附录]) 经转换后上述公式为: F(X,df1

统计工作中几个常用用法在python统计函数库scipy.stats的使用范例. 正态分布以正态分布的常见需求为例了解scipy.stats的基本使用方法. 1.生成服从指定分布的随机数 norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数,这里对应的是正态分布的期望和标准差.size得到随机数数组的形状参数.(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)) In [4]: import numpy as np I

[论文标题]Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI ) (Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2015) ) [论文作者]Liping Jing, PengWa

拉普拉斯分布的定义与基本性质 其分布函数为 分布函数图 其概率密度函数为 密度函数图 拉普拉斯分布与正太分布的比较 从图中可以直观的发现拉普拉斯分布跟正太分布很相似,但是拉普拉斯分布比正太分布有尖的峰和轻微的厚尾.

//首发于简书,详见原文:https://www.jianshu.com/p/6493edd20d61 你不会还真的以为这是一篇讲怎么做pdf文件,怎么编辑.保存.美化的文章吧? 咳咳,很遗憾告诉你不是. 这是因为小编昨天正好看到了这样一幅图,所以想吟诗一首写一篇博客. 前置知识 随随便便有点微积分基础 至少要知道函数,概率是什么吧-- 能看得懂中国文字 好的,现在假定你们已经有了这些基础,那么接下来进入正文. 不过限于小编只有初中能力(现在才刚中考完),所以现阶段所不涉及的内容一律以定义形式详

作者:桂. 时间:2017-03-21  07:25:17 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6592599.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为曲线拟合与分布拟合系列的一部分,主要讲解混合拉普拉斯分布(Laplace Mixture Model,LMM).拉普拉斯也是常用的统计概率模型之一,网上关于混合高斯模型(GMM)的例子很多,而关于LMM实现的很少.其实混合模型都可以用EM算法推导,只是求闭式解的运算上略有差别,全文包

高斯分布(Gaussian Distribution)的概率密度函数(probability density function) 对应于numpy中: numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为: loc:float 此概率分布的均值(对应着整个分布的中心centre) scale:float 此概率分布的标准差(对应于分布的宽度,scale越大越矮胖,scale越小,越瘦高) size:int or tuple of in

传送门 概率论神仙题-- 首先一个暴力做法是设\(f_{i,j}\)表示前\(i\)个骰子摇出点数和为\(j\)的概率,不难发现DP的过程是一个多项式快速幂,FFT优化可以做到\(O(XYlog(XY))\) 但是能够跑过\(4 \times 10^6\)的FFT应该很少见,所以我们对于\(Y\)比较大的部分需要另外考虑做法. 首先一个前置是概率密度函数:对于一个连续型随机变量\(p\),\(f(x)\)是\(p\)的概率密度函数当且仅当对于\(\forall l<r\),\(\int_l^r

http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution is an operation on two functions f and g, which produces a third function that can be interpreted as a modified ("filtered") version of f. In this interpretation we

之前那篇文章里提到,L1其实是加上服从拉普拉斯分布的先验,L2是加上服从高斯分布的先验: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/7977732.html 那么记住拉普拉斯的公式和高斯的公式: 拉普拉斯(Laplace) 高斯(Gaussian)分布

题意:有一棵含有n个结点(n<=300)的根树,树上每个结点上的权值是从[0,ai](ai<=1e9)区间内随机的一个实数,问这棵树能形成一个最小堆的概率. 由于结点取值范围是1e9而且是实数,所以枚举权值dp自然是行不通的了,但可以从函数的角度上考虑. 首先需要了解两个概念: CDF:分布函数,记为F(x),表示函数F的取值小于等于x的概率. PDF:概率密度函数,记为f(x),是F(x)的导数,反之,F(x)是f(x)在区间(-∞,x]上的积分.由于本题所有的取值都是从0开始的,因此也可以

最大流:确定图上每条边含有可以传递的容量值,找到s-t之间可以传送最大的流值. 流分布:最大流是个值,假设极为f,我们要从s到t传递f的流量,对应了多个方案,每个方案就是一个流分布. 不确定图:不确定图是每条边的所能传递的容量是以概率形式存在的,有二态和多态的区别.二态是指传递0或者c的概率,多态是指传递c0,c1,c2,···,cn的概率. 不确定图的子图:基于可能世界模型,我们可以求出不确定图的子图,并可以计算出对应这个子图的概率值. 不确定图的s-t路径(简单路径):不确定图中,连通s和t

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5001 当时一看是图上的就跪了 不敢写,也没退出来DP方程 感觉区域赛的题  一则有一个点难以想到 二则就是编码有点难度. 这个题: 我一直的思路就是1-能到达i的概率 就是不能到达i的概率.然后三维方程巴拉巴拉,,,,把自己搞迷糊 正确做法: dp[k][j]   经过j步到达k点 而且不经过i点的概率 这么设的原因是.就能够求不能到达i点的概率了.   不能到达i点的概率就是segma(dp[v][j-1]

N=10000; %需要随机数的个数 a=zeros(N,1); %存放随机数的数列 n=0; f1=@(t) 1./(1.2*pi*(1+5*(t-7.3).^2)); f2=@(t) 1./(1.05*pi*(1+6*(t-8.2).^2)); tt=linspace(0,24,1000); ff=f1(tt).*(tt<=7.5)+f2(tt).*(tt>7.5);%根据公式计算概率密度 s=trapz(tt,ff); %计算整个区间概率密度的积分 ff=ff/s; %归一化概率密度 w

常见的Docker命令分类主要有 不同使用场景下的命令分布 有疑问可到官方文档查询: https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/docker/

看懂本文需要读者具备一定的微积分基础.至少开始学信号与系统了本文主要讲解欧拉公式.傅里叶变换的频率轴的负半轴的意义.傅里叶变换的缺陷.为什么因果LTI系统可以被零极图几乎唯一确定等等容易被初学者忽略但对深入理解非常重要的细节问题本文秉承尽量直观的原则,尽量少用纯数学推导,而多用形象直观的物理意义.几何意义.举例作者的审美极度直男癌,本文的排版可能引起很多人不适,但本文的内容一定是亮点作者还没本科毕业,水平有限,读者如发现本文的错误.读不懂的地方,恳请提出全文原创,转载请标明出处 信号与系统是电子

from scipy.stats import chi2 # 卡方分布from scipy.stats import norm # 正态分布from scipy.stats import t # t分布from scipy.stats import f # F分布import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport pandas as pdimport scipy.stats as statsfrom scipy.stats import

神奇的gamma函数(上) 神奇的gamma函数(下) gamma函数的定义及重要性质 \[\Gamma(x)=\int_0^{\infty}t^{x-1}e^{-t}dt\] \[\Gamma(x+1) = x \Gamma(x)\] \[\Gamma(n) = (n-1)! \] \[\Gamma(0) = 1\] \[\Gamma({1\over 2}) = 2\int_0^{+\infty}e^{-u^2}du = \sqrt\pi\] gamma函数的图像 在matlib中,我们可以方

概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit

一.常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外.1.!dir 可以查看当前工作目录的文件. !dir& 可以在dos状态下查看.2.who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节.3.功能键:功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移