切比雪夫定理(Chebyshev's theorem):适用于任何数据集,而不论数据的分布情况如何. 与平均数的距离在z个标准差之内的数值所占的比例至少为(1-1/z2),其中z是大于1的任意实数. 至少75%的数据值与平均数的距离在z=2个标准差之内: 至少89%的数据值与平均数的距离在z=3个标准差之内: 至少94%的数据值与平均数的距离在z=4个标准差之内: 经验法则(Empirical Rule):需要数据符合正态分布. 大约68%的数据值与平均数的距离在1个标准差之内: 大约95%的数

基于对概率问题的抽象化,通过期望.方差.随机变量X及其概率,我们想要通过几个量推出另外几个量的特征,笼统的来说,极限定理起到的作用便在于此 切比雪夫不等式: 在证明切比雪夫不等式之前,我们先要完成对马尔可夫不等式的证明. 马尔可夫不等式: 证明: 这里可能有人会问,为什么X和a必须取非负值呢?这里只要是为了满足第一个∵那里的不等式. 切比雪夫不等式: 证明: 可以看到,切比雪夫带给我们最直观的意义就是,在知道随机变量X的期望和方差的同时,利用它可以导出概率的上界.

比率是什么? 比率(ratio) :不同类别数值的比值 在中文里,比率这个词被用来代表两个数量的比值,这包括了两个相似却在用法上有所区分的概念:一个是比的值:另一是变化率,是一个数量相对于另一数量的变化量,例如,速率是物体的移动距离相对于时间的变化量,以每单位时间的移动距离来表示:心跳率是每分钟的心跳次数:税率则是每单位收入所应缴的税金. 为什么顺序数据不适用帕雷托图? 因为这样会打破顺序 雷达图.轮廓图如何反映多组数据多个变量的或某一特征值? 当多个变量的取值相差较大或量纲不同时,可进行变换处

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

\documentclass[UTF8,a1paper,landscape]{ctexart} \usepackage{tikz} \usepackage{amsmath} \usepackage{amssymb} \usepackage{geometry} \geometry{top=5cm,bottom=5cm,left=5cm,right=5cm} \usepackage{fancyhdr} \pagestyle{fancy} \begin{document} \title{\Huge 概

部分常见ORACLE面试题以及SQL注意事项 一.表的创建: 一个通过单列外键联系起父表和子表的简单例子如下: CREATE TABLE parent(id INT NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) CREATE TABLE child(id INT, parent_id INT, INDEX par_ind (parent_id), FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES parent(id) ON DELETE CASCADE ) 建表时

基于之前强大数定理的得证,这里我们再结合切比雪夫不等式,能够得到弱大数定理. 弱大数定理: 表面上,强大数定理和弱大数定理好像是质同的,但是他们之间真正的区别到底是什么呢?

为了防止无良网站的爬虫抓取文章,特此标识,转载请注明文章出处.LaplaceDemon/SJQ. http://www.cnblogs.com/shijiaqi1066/p/3812510.html 1 Linux防火墙概述 Linux防火墙实际指的是Linux下的Netfilter/Iptables.Netfilter/Iptables是2.4.x/2.6.x版本Linux内核集成的IP信息包过滤系统. 查看Linux内核版本 Netfilter/Iptables 信息包过滤系统可以当成一个整

题意 编号为 1..N 的人, 每人有一个数; 需要满足 dj - di <= c 求1号的数与N号的数的最大差值.(略坑: 1 一定要比 N 大的...difference...不是"差别", 而是"做差"....) 思路 差分约束 差分约束顾名思义就是以"差值"作为约束条件的规划问题. 这个"差值"的特点使得这个问题可以转化为最短路问题(或最长路?) 由于SFPA(或Dijkstra)中的松弛操作: d[v] <

基于机器学习的web异常检测 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破.机器学习方法能够基于大量数据进行

阿里巴巴公司DBA笔试题  http://searchdatabase.techtarget.com.cn/tips/2/2535002.shtml   注:以下题目,可根据自己情况挑选题目作答,不必全部作答.您也可以就相关问题直接找负责面试人员面述而不笔答          一:SQL  tuning  类          1:列举几种表连接方式          2:不借助第三方工具,怎样查看sql的执行计划          3:如何使用CBO,CBO与RULE的区别         

Basic Concepts Terms Descriptive Statistics Describes the important aspects of large data sets. 统计 概率 分布 Inferential statistics Involves making forecasts, estimates, or judgments about a larger group from the smaller group. 预测 估计 判断 Measurement scale

1. 异常检测 VS 监督学习 0x1:异常检测算法和监督学习算法的对比 总结来讲: . 在异常检测中,异常点是少之又少,大部分是正常样本,异常只是相对小概率事件 . 异常点的特征表现非常不集中,即异常种类非常多,千奇百怪.直白地说:正常的情况大同小异,而异常各不相同.这种情况用有限的正例样本(异常点)给有监督模型学习就很难从中学到有效的规律 0x2:常见的有监督学习检测算法 这块主要依靠庞大的打标样本,借助像DLearn这样的网络对打标训练样本进行拟合 0x3:常见的异常检测算法 基于模型的技

写在前面 整个项目都托管在了 Github 上:https://github.com/ikesnowy/Algorithms-4th-Edition-in-Csharp 查找更为方便的版本见:https://alg4.ikesnowy.com/ 这一节内容可能会用到的库文件有 Quick,同样在 Github 上可以找到. 善用 Ctrl + F 查找题目. 习题&题解 2.3.1 解答 2.3.2 解答 2.3.3 解答 N / 2 在快速排序中,一个元素要被交换,有以下两种情况 1.该元素是

第1章 组合分析 1.1 引言 1.2 计数基本法则 1.3 排列 1.4 组合 1.5 多项式系数 *1.6 方程的整数解个数 第2章 概率论公里 2.1 引言 2.2 样本空间和事件 2.3 概率论公里 2.4 几个简单命题 2.5 等可能结果的样本空间 *2.6 概率:连续集函数 2.7 概率:确信程度的度量 第3章 条件概率和独立性 3.1 引言 3.2 条件概率 3.3 贝叶斯公式 3.4 独立事件 3.5 P(●|F)是概率 第4章 随机变量 4.1 随机变量 4.2 离散型随机变量

一.概论 基础引入: 原理一:[两边夹定理] 原理二:[极限] X为角度x对应的圆弧的点长: 原理三[单调性]: 引入: 二.导数 常见函数的导数: 四.应用: 求解: 泰勒展式和麦克劳林展式: 泰勒展式在x0 = 0处展开得到麦克劳林展式 Taylor公式的应用1: 变种: Taylor公式应用2: 方向导数: 梯度: 函数的凸凹性: 函数凸凹性判定: 凸函数性质的应用: . 五.概率论 概率为0例子: 把一枚针投在一个平面上,则概率为0(一个点 之于 一个面) 古典概型: 思路: 古典概型变

Statistical Concepts and Market Returns Categories of statistics Descriptive statistics: used to summarize the important characteristics of large data sets. Inferential statistics: pertain to the procedures used to make forecasts, estimates, or judgm

物联网(IoT) 写在前面 本文严禁转载,只限于学习交流. 这只是笔者在复习所学这门专业课时整理的一些材料,粗制滥造,还望多多包涵. 笔者这里总结复习材料的绝大部分来自叶st老师在最后一节复习课上的提点 考核内容:不单一,70基础部分 + 30实际应用 基础部分可参考: 翻译的那四篇论文中的基础知识 本文后面的内容 实际应用主要分布在: 离散数学知识,图论(匈牙利算法),生成树 中心极限定理 切比雪夫不等式 路由选择方式Dij 最大(小)费用流 码分复用(原理.CDMA.随机码.正交) 领域名词

1 Linux防火墙概述 Linux防火墙实际指的是Linux下的Netfilter/Iptables.Netfilter/Iptables是2.4.x/2.6.x版本Linux内核集成的IP信息包过滤系统. 查看Linux内核版本 Netfilter/Iptables 信息包过滤系统可以当成一个整体,netfilter是内核的模块实现,iptables是对上层操作工具. Netfilter是Linux核心中的一个通用架构,工作于内核空间. Netfilter支持一下方式对数据包进行分类: 源I

Machine Learning Note Introduction Introduction What is Machine Learning? Two definitions of Machine Learning are offered. Arthur Samuel described it as:"the filed of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的