在设计抽奖一类程序中,有时会需要一种概率“有较大可能获得一个普通结果,有较小可能获得一个糟糕或极好的结果”,这就可以用正态分布函数来获得这样一个结果. STL中已经提供了一系列随机分布的函数,包括正态分布,泊松分布等 头文件: random 函数: std::normal_distribution<type> distribution( σ,μ ) 其中σ为正态分布的平均数学期望,也就是正态曲线中高峰的x值,μ值越大曲线坡度约缓,反之则越陡,在x轴上, (0,σ * μ) 占据了曲线的大部分空

正态分布 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验.   方法一概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度,R代码如下: #画样本概率密度图s-rnorm(100)#产生样本d-density(s)plot(d,col=green,ylim=c(0,0.5))#添加正太分布概率密度图s2-seq(from=-4,to=4,length.out=100)lines(s2,norm_expression(s2),col=red) 画图结果如下:   方法二 正太

ball.js cc.Class({ extends: cc.Component, properties: { x_vel:{ default:0 }, y_vel:{ default:0 }, grivatity:{ default:null }, }, onLoad: function () { this.grivatity=-1; }, init:function ( x_vel,y_vel) { this.x_vel=x_vel this.y_vel=y_vel }, update: f

w http://www.numpy.org/ NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It contains among other things: a powerful N-dimensional array object sophisticated (broadcasting) functions tools for integrating C/C++ and Fortran code u

# T分布 # 1.T分布是统计分布的一种,同卡方分布(X2分布),F分布并称为三大分布 2.T分布又叫student-t分布,常用于根据小样本来估计呈正太分布且方差值未知的样本的均值(如果总体的方差已知的话,则应该用正态分布来估计总体的均值)(所以一个前提条件是:T分布的样本的总体必须符合正态分布) 3.T分布一般用于小样本的情形. 4.假设X服从标准正态分布即X~N(0,1),Y服从自由度n的卡方分布即Y~χ2(n),且X和Y是相互独立的,那么Z = X/sqrt(Y/n)的分布成为自由的为

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 学生t-分布可简称为t分布.其推导由威廉·戈塞于1908年首先发表,当时他还在都柏林的健力士酿酒厂工作.因为不能以他本人的名义发表

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

假设检验的标准步骤: 1.建立假设:根据问题的需要提出原假设H0,以及其对立面备择假设H1. 2.确立检验水准:即设立小概率事件的界值α. 3.进行试验:得到用于统计分析的样本,以该试验的结果作为假设检验的根据. 4.选定检验方法,计算检验统计量. 5.确定P值. 原假设也称为零假设,备择假设也称为对立假设.对立假设就是对立于原假设,备择假设的意思是,一旦你决定不采纳原假设,则这假设可备你选择. 根据统计学观点,接受原假设和否定原假设,二者的意义并非对等.接受原假设只是意味着,按所获数据来看,并

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

import matplotlib matplotlib.use('Agg') import numpy as np from numpy import array from matplotlib import pyplot from scipy import integrate import math import time from sys import path path.append('D:\pymine\clean\Gauss_rssi_model\import_function')

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.

一.随机数 tf.random(num) 随机产生返回0----num-1的数 二.图变量 tf.Variable.init(initial_value, trainable=True, collections=None, validate_shape=True, name=None) initial_value:变量初始值 collections:变量的类型 validate_shape:维度检查 name:变量名称 三.正太分布 tf.random.normal(shape,mean,std

C++11带来诸多特性,random就是其一. 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(需要种子,不然每次生存的随机数都一样) 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 种子:相当于外部传给随机数生成器的诱因,如果每次传入的种子一样,则每次生成的随机数还是一样   1.default_random_

什么是C++11? 一句话C++11是最新的C++标准,在2011年发布,所以叫C++11.在新的标准出现前,我们一直在用的是C++98,可想而知这份标准是1998年发布的,之后再2003年最过小的修改发布了C++03.C++之父说C++11就像一门全新的语言,这份标准孕育了10年之久,是它的匠心之作.听起来C++11很牛,那它带来了哪些特性呢?让我从一个普通的不能再不普通的程序员角度去解读. 从哪里能了解到C++11 维基百科C+11 C++11 FAQ http://www.stroustr

1. 概要 数据预处理在众多深度学习算法中都起着重要作用,实际情况中,将数据做归一化和白化处理后,很多算法能够发挥最佳效果.然而除非对这些算法有丰富的使用经验,否则预处理的精确参数并非显而易见. 2. 数据归一化及其应用 数据预处理中,标准的第一步是数据归一化.虽然这里有一系列可行的方法,但是这一步通常是根据数据的具体情况而明确选择的.特征归一化常用的方法包含如下几种: 简单缩放 逐样本均值消减(也称为移除直流分量) 特征标准化(使数据集中所有特征都具有零均值和单位方差) 一般做机器学习应用的时

概述 对矩阵的主要操作,matlab 中都有现成的指令或者库函数与之对应. 矩阵最早来自于方程组的系数和常数所构成的方阵,这一概念是由19世纪的英国数学家凯利提出的. 创建矩阵 这里写的不全,但是足够入门机器学习. 常规创建方法 大概就是这样: 全1矩阵 使用onesMatrix = ones(3)命令,可以创建一个 3 * 3 的全1矩阵: 当然,需要长宽不一样的时候,再添加一个参数就可以了: 还可以使用 ones(size(A)) 创建一个和A形状一样的矩阵: 全零矩阵 使用 zeros,操

MLGB,人生就是矫情,充满冲动,充满热恋. tsne的08年的论文看了几遍,发现原理还是蛮简单的,能想到还是不容易(人生的战场是星辰大海,但我们的贡献就是也就是宇宙尘埃) 怎么说呢,现在真的是一个好时机,发不出论文只能说是zz了.08才有人第一次有效的结合pairwise distance和statistic方法. 而tsne几乎是一个很难超越的经典,简单的方程就像是图像处理的双边滤波一样.现在为止好像都没有更好的方法. 在官方下了代码之后加上这句话,使用的是最简单的归一化的方法,虽然官方的代

Conditional Variational Autoencoders --- 条件式变换自编码机 Goal of a Variational Autoencoder: 一个 VAE(variational autoencoder)是一个产生式模型,意味着我们可以产生看起来像我们的训练数据的 samples.以 mnist 数据集为例,这些伪造的样本可以看做是手写字体的合成图像.我们的 VAE 将会提供我们一个空间,我们称之为 latent space (潜在空间),我们可以从这里采样出 po

1. Elo Rating System Elo Rating System对于很多人来说比较陌生,根据wikipedia上的解释:Elo评分系统是一种用于计算对抗比赛(例如象棋对弈)中对手双方技能水平的方法,它由Arpad Elo创建.(The Elo rating system is a method for calculating the relative skill levels of players in competitor-versus-competitor games such

14 抽样 df.sample(10, replace = True) df.sample(3) df.sample(frac = 0.5) # 按比例抽样 df.sample(frac = 10, replace = True,weights = np.random.randint(1,10,6)) # 对样本加权 df.sample(3, axis = 1) # 变量抽样 15 join(即 merge) pd.merge(df.sample(4), df.sample(4), how =

最近看到一个比较漂亮的UI主界面,该UI是用左边的页签进行导航,比较有特色,就想着尝试用WPF来实现一下.经过一番尝试,基本上将UI设计图的效果用WPF程序进行了实现.下面介绍一下主要的思路: 1 UI设计 该UI的PSD设计图效果如下: UI结构分析:先可以把UI分成上下两个区域,上面是一个区域放置一些appName,用户信息和配置按钮等,下面的再分成竖向的页签导航区域和内容区.但从WPF程序实现上来说,可以有多种区域划分方法,每个人的划分方法不同. 2 UI切图 内容区域的图片不做切图,它会