log函数 从概率论和统计学角度看,Weibull Distribution是连续性的概率分布,其概率密度为: 其中,x是随机变量,λ>0是比例参数(scale parameter),k>0是形状参数(shape parameter).显然,它的累积分布函数是扩展的指数分布函数,而且,Weibull distribution与很多分布都有关系.如,当k=1,它是指数分布:k=2时,是Rayleigh distribution(瑞利分布). Weibull概率密度函数 k <1的值表示故障

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程,QQ:231469242) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 累积分布函数(cumulative distribution function)定义:对连续函数,所有小于等于a的值,其

title: [概率论]3-3:累积分布函数(Cumulative Distribution Function) categories: Mathematic Probability keywords: Cumulative Distribution Function 概率累计函数 Quantial 分位数 toc: true date: 2018-02-06 10:09:15 Abstract: 本文介绍描述随机变量分布的另一种工具,累积分布函数,CDF Keywords: Cumulativ

分布函数家族: *func()r : 随机分布函数d : 概率密度函数p : 累积分布函数q : 分位数函数 func()表示具体的名称如下表: 例子 #r : 随机分布函数 #d : 概率密度函数 #p : 累积分布函数 #q : 分位数函数 #生成符合二项分布的数据 # 二项分布 # X~(N,P) str(rbinom) x<-rbinom(,,0.5) #做1次试验,假设正面概率为0.5,进行5次观察,每1次试验中正面出现的次数为别为 0 0 1 1 0 x<-rbinom(,,0.5

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

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

AVEDEV 用途:返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值,该 函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度. 语法:AVEDEV(number1,number2,...) 参数:Number1.number2....是用来计算绝对偏差平均 值的一组参数,其个数可以在 1-30 个之间. 实例:如果 A1=79.A2=62.A3=45.A4=90.A5=25,则公 式"=AVEDEV(A1:A5)"返回 20.16. AVERAGE     用途:计算所有参数的算术平均值.  

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49515215 统计函数Statistical functions(scipy.stats) Python有一个很好的统计推断包.那就是scipy里面的stats. Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This modul

scipy.stats Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量,随机变量分为连续的和离散的两种.所有的连续随机变量都是rv_continuous的派生类的对象,而所有的离散随机变量都是 rv_discrete的派生类的对象. This module contains a large number of probability distributions as well as a growing library of statistical functions. Each univ

SAS常用函数 一.数学函数  ABS(x) 求x的绝对值. MAX(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最大一个. MIN(x1,x2,…,xn) 求所有自变量中的最小一个. MOD(x,y) 求x除以y的余数. SQRT(x) 求x的平方根. ROUND(x,eps) 求x按照eps指定的精度四舍五入后的结果,比如ROUND(5654.5654,0.01) 结果为5654.57,ROUND(5654.5654,10)结果为5650. CEIL(x) 求大于等于x的最小整数.当x为整数时就

常用连续型分布介绍及R语言实现 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

从随机过程到马尔科夫链蒙特卡洛方法 1. Introduction 第一次接触到 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 是在 theano 的 deep learning tutorial 里面讲解到的 RBM 用到了 Gibbs sampling,当时因为要赶着做项目,虽然一头雾水,但是也没没有时间仔细看.趁目前比较清闲,把 machine learning 里面的 sampling methods 理一理,发现内容还真不少,有些知识本人也是一知半解,所以这篇博客不可

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)

Kolmogorov-Smirnov检验(K-S检验)基于累积分布函数,用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异. 两样本K-S检验由于对两样本的经验分布函数的位置和形状参数的差异都敏感而成为比较两样本的最有用且常规的非参数方法之一. 优点:该检验不依赖于要测试的累积分布函数,相比于卡方拟合检验(卡方检验需要50个以上的样本),不需要大量的样本. 缺点:只适用于连续分布:在分布中间敏感,在两端不够敏感:最大的局限在于整个分布需要完全确定,如果位置,形状等参数都是

Chapter_3 Intensity Transsformations and Spatial Filtering 灰度变换与空间滤波 Intensity transformation function s = T(r) (size of the neighborhood is 1*1) Some Basic Intensity Transformation Functions 1.Image Negatives 图像反转 $ s = T(r) = L - 1 - r $ 2.Log Tran

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

List of mathematical abbreviations From Wikipedia, the free encyclopedia 数学缩写列表 维基百科,自由的百科全书 This article is a listing of abbreviated names of mathematical functions, function-like operators and other mathematical terminology. 这篇文章是一个数学函数,类似于函数的操作符和其

1.使用CHIINV(概率,自由度),在Excel中绘制卡方分布. 若n个独立的随机变量均服从标准正态分布,则这n个随机变量的平方和构成一新的随机变量,其分布规律称为服从自由度为ν 的χ2分布. 2.使用GAMMA.DIST(χ, υ/2,2, 积累与否),在Excel中绘制卡方分布. 卡方(χ2)函数是伽马函数的特例. 当:α=υ/2,β=2时,此时的伽马函数就是卡方函数: ——gamma分布函数 ——卡方分布函数 如: 在Excel中求自由度υ=11的卡方分布,公式应为: GAMMA.DIS

图像增强是从像素到像素的操作,是以预定的方式改变图像的灰度直方图.有时又称为对比度增强,灰度变换.点运算不可能改变图像内的空间关系,输出像素的灰度值由输入像素的值决定.其作用: 对比度增强:扩展感兴趣特征的对比度. 光度学标定:去掉图像传感器的非线性影响.所谓光度学,就是在可见光波段内,考虑到人眼的主观因素后的相应计量学科称为光度学.标定即计算内参,在光度学范畴计算内参. 显示标定:克服图像保存和显示过程中的非线性因数. 轮廓线:进行阈值化 裁剪:输出灰度级裁剪到0~255之间. 首先,解释下什

分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加是靠"+"号实现的,越后面其