这是第一篇博文,用于检测博客园提供的数学排版功能,下面是一些数学公式. \[ \text{sgn}(\mathbf{w}^T\phi(\mathbf{x})+b) = \text{sgn}\left(\sum_{i=1}^m y_i \alpha_i K(\mathbf{x}_i,\mathbf{x})+b \right) \] \begin{equation} \sum_{n=1}^{\infty}\frac{1}{n^s}=\prod_{p\in\mathcal{P}}\frac{1}{1-

这样一个标题可能不太准确,因为确实无法准确地解释什么叫"文本化编辑思想".其实我这篇随笔主要是想探讨 Markdown.LaTeX.MathJax,有兴趣的朋友可以继续往下看,同时别忘记了顺手点个赞. 引言 大家写文章用什么工具?Windows 的记事本吗?肯定不会吧!一般人应该至少会用一个类似 Word 的"所见即所得"的可视化编辑器.理由:因为文章不仅仅只是文字嘛,它还包含有各种各样的格式,比如字体.字号.颜色.标题.列表等等."所见即所得"

一.常见的概率分布 表1.1 概率分布分类表 连续随机变量分布 连续统计量分布 离散随机变量分布 分布 分布 二项分布 连续均匀分布 非中心 分布 离散均匀分布 (Gamma)分布 分布 几何分布 指数分布 非中心 分布 超几何分布 正态分布 分布 负二项分布 对数正态分布 非中心 分布 泊松分布 Weibull分布 Rayleigh分布 二.MATLAB为常见分布提供的五类函数 1) 概率密度函数(pdf); 2) (累积)分布函数(cdf); 3) 逆(累积)分布函数(icdf); 4) 随

R编程语言已经成为统计分析中的事实标准.但在这篇文章中,我将告诉你在Python中实现统计学概念会是如此容易.我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布.虽然我不会讨论这些分布的数学细节,但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料.在讨论这些概率分布之前,我想简单说说什么是随机变量(random variable).随机变量是对一次试验结果的量化. 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成           Python   1 2 X = {1 如果正面朝上,    

http://www.mathjax.org/download/ http://www.w3.org/Math/Software/mathml_software_cat_editors.html http://www.mathtoweb.com/cgi-bin/mathtoweb_users_guide.pl

最近在学习一些数学课程.但时间一长,发现很多东西又都忘了.而且过程中的很多心得没有留下记录,觉得挺可惜的.所以决定开个博客来记录一些东西,也希望能同数学爱好者们一起学习. 但写数学博客首先得解决显示数学公式的问题.之前的解决方法无非两种:图片和MML语言.图片不管是手动上传还是通过网络LaTex服务器都很麻烦,而且和文本字体不相容.MML虽然是好的想法,但太依赖浏览器的实现.照目前来看,浏览器对MML的支持很糟糕,而且个人不太喜欢MML的语法. 最终我发现了大救星--MathJax.它是一套Ja

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:

前言 总结一些在博客园使用MathJax写数学公式的经验. 博客园 设置使用数学公式 进入你的博客:管理 > 选项 里面有个启用数学公式支持,选上后保存. 这时,你就可以在你的博客里写数学公式了. 美化数学公式 本文中数学公式的显示风格和默认的不同. 数学公式的背景色为浅灰: 行间数学公式有个灰色框: 行间数学公式设定为居左: 行间数学公式带编号. 下面是对应的配置. 进入你的博客管理 > 配置 在页首Html代码中输入一下内容: <script type="text/x-ma

一直想在网页上放进LaTeX布局,但由于是要发布在SAE上,因此有很多的限制. 然后在这儿发现了这个好东东,MathJax,非常方便,JS直接可以外链. 通过它,我编辑了这个页面,看起来很不错哦.

经常为在博客园中显示公式而烦恼的同志们看过来!! 什么是mathjax? 答:就是在web中显示公式用的,基于JavaScript写的,关键是开源,网址http://www.mathjax.org/,至于怎么安装呢?英文好的读者可以自己去读,英文不好,就听我忽悠,万一成功了呢?哈哈哈.. 放心啦,我也是读了半天英文弄出来的: mathjax的安装超级简单:博客园后台管理->设置->页首html代码:粘贴下面代码,记得保存!安装完成! <script type="text/x-m

一直想要在MarkdownPad中支持数学公式,终于找到了一个方法: 在MarkdownPad中,点击"Tools > Options > Advanced > HTML Head Editor",这个是自定义头文件.添加下列内容: <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-M

程序设计思路: 假设有n个骰子,关键是需要统计每个点数出现的次数.首先分析第一个骰子点数和有1到6的点数,计算出1到6的每种点数 的次数,并将结果用一个数组pos1记录.然后分析有两个骰子时, 点数为K肯定是由上一次中点数为K-1,K-2,K-3,K-4,K-5,K-6的点数产生,即此时点数为K的次数为上一次点数为 K-1,K-2,K-3,K-4,K-5,K-6的次数之和,将本次计算的结果保存到另外一个数组pos2中,这样一直计算到n个骰子时,数组pos2中保存的值即为每个点数出现的次数. 技巧

这个问题自己很早以前便碰到了,用MathJax语法写的一些公式,在本地Markdown编译器上渲染是没问题的,可是部署到hexo博客中就出现问题了,之前我是使用图片代替公式应付过去了,今天从网上找了一下资料,发现了其问题所在,同时也解决了这个问题. 问题 hexo默认使用hexo-renderer-marked引擎去渲染网页,它会把利用Markdown语法写的文本去转换为相应的html标签.在利用Markdown写MathJax公式的时候,经常会用到下划线_表示下标,但是下划线_会被hexo的默

1.f 散度(f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的.事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种. 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布,则f散度被定义为: 一些通用的散度,如KL-divergence, Hellinger distance, 和total variation distance,都是f散度的一种特例.只是f函数的取值不同而也. 在python中的实现 : import numpy as np imp

MathJax使用指南 SublimePrettyJson Github CSDN-Markdown语法集锦 LaTex 简明教程 在Markdown中输入数学公式(MathJax) MathJax 总结 json格式化 Ctrl + j : 格式化为一条 Ctrl + Alt + j :格式化为tree型(全局格式化,或选中之后格式化)

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

统计学中最常见的几种概率分布分别是正态分布(normal distribution),t分布(t distribution),F分布(F distribution)和卡方分布(χ2 distribution,chi-square distribution),其中后三种属于抽样分布. 为什么要研究概率分布呢?因为通过研究概率分布,我们可以找出数据的分布规律,并根据这些规律来解决特定条件下的问题.比如:假设随机变量X服从某个已知的分布,我们就可以利用这个分布对X的取值是否显著异于分布期望值进行检验.

1. 控制变量 0x1:控制变量主要思想 科学中对于多因素(多变量)的问题,常常采用控制因素(变量)的方法,吧多因素的问题变成多个单因素的问题.每一次只改变其中的某一个因素,而控制其余几个因素不变,从而研究被改变的这个因素对事物的影响,分别加以研究,最后再综合解决,这种方法叫控制变量法.它是科学探索中的重要思想方法,广泛地运用在各个科学探索和科学实验研究之中. 0x2:控制变量思想在机器学习中的应用 在机器学习项目中,我们可能会将专家领域经验融合到特征工程中,即主观先验. 在设计并获得特征向量后

概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 . 1.卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai为i水平的观察频数,Ei为i水平的期望频数,n为总频数,pi为i水平的期望频率.i水平的期望频数Ei等于总频数n×i水平的期望概率pi.当n比较大时,χ2统计量近似服从k-1(计算Ei时用到的参数个数)个自由度的卡方分布. 卡方检验经常用来检

Chorme浏览器渲染MathJax时出现竖线的原因分析与解决方法 查资料知,Chorme中显示MathJax时出现竖线的原因如下: 新版的Chorme浏览器在解析css时,会对其中的值进行向上取整(四舍五入),而其他浏览器不会,且Chrome较旧版本(比如Chrome 40 稳定版)也是不会出现此问题的. This is caused by Chrome rounding up values which other browsers do not round up. 方法1:修改引用的Math

1.二维随机变量(X,Y)的联合分布函数: F(x,y)=P(X≤x,Y≤y) 2.二维随机变量(X,Y)关于X的边缘分布函数: FX(x)=P(X≤x) =P(X≤x,Y<+∞) =F(x,+∞) 3.边缘分布函数与边缘概率密度 $f_X(x)=\int_{-\infty}^{+\infty}f(x,y)dy$ $f_Y(y)=\int_{-\infty}^{+\infty}f(x,y)dx$ $F_X(x)=\int_{-\infty}^{x}f_X(x)dx=\int_{-\infty}^