title: [概率论]5-1:分布介绍(Special Distribution Introduction) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Distribution toc: true date: 2018-03-27 20:35:20 Abstract: 本文介绍本章关于分布的内容提要 Keywords: Distribution 开篇废话 这篇就是个介绍,会非常短,但是还是有点点信息在里面的比如,给了一个分布的家族分类…

title: [概率论]6-4:分布连续性修正(The Correction for Continuity) categories: - Mathematic - Probability keywords: - The Central Limit Theorem - Approximation toc: true date: 2018-04-09 15:25:31 Abstract: 本文介绍如何使用中心极限定理,将某区间上离散的随机变量,用一段连续的正态分布来近似 Keywords: The…

title: [概率论]5-4:泊松分布(The Poisson Distribution) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Poisson Distribution - Poisson Processes toc: true date: 2018-03-28 15:40:55 Abstract: 本文介绍Poisson分布相关知识 Keywords: Poisson Distribution 开篇废话 前面这几个分布包括今天…

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…

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…

title: [概率论]5-3:超几何分布(The Hypergeomtric Distribution) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Hypergeomtirc Distribution - Finite Population Correction toc: true date: 2018-03-28 09:27:39 Abstract: 本文主要介绍超几何分布 Keywords: Hypergeomtirc Distr…

最近在看机器学习方面的资料,作为入门的李航教授所写的<统计机器学习>一书,刚看完第一章我也是基本处于懵了的状态,其中有一道题提到贝叶斯估计,看了下网上的资料都提到了一个叫做 beta分布的东西,于是顺着这一线索向下研究于是发现了下面这一文章,读后感觉不错,而且作者是 依据CC版权协议 共享博文,于是转载了过来,也被日后需要查看是方便. 本文转载于 http://blog.csdn.net/a358463121/article/details/52562940 本文 遵照 CC协议. 正文如下:…

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…

First Steps in SAPWe’ll now discuss some of the basic menus, screens, and transactions that you needto know when you log on to SAP. As we go along, we will also discuss the variousfeatures and applications that appear on each screen and how they rela…

SAP is one of the most popular enterprise resource planning (ERP) solutions inthe world. It offers an integrated system that supports major business functionssuch as sales, production, and financial accounting. Over the years, SAP has beenenhanced, a…

摘要: 本文以STM32F103RBT6为例介绍了片上Flash(Embedded Flash)若干问题,包括Flash大小(内存映射).块大小.页面大小.寄存器.这些知识,有利于写Flash驱动. 一.怎么看Flash大小 1.1 通过型号 型号会印在MCU表面,可以通过观察获得,我的是STM32F103RBT6(以下分析基于这个型号),对照下图的STM32产品命名,可知STM32F103RBT6的Flash是128KB. () 图1 Ordering information scheme 1…

 Prism provides guidance designed to help you more easily design and build rich, flexible, and easy-to-maintain Windows Presentation Foundation (WPF) desktop applications. Using design patterns such as Model-View-ViewModel (MVVM), Composite View, and…

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.…

1. 建模 对原始信号 X 进行观测,观测可以抽象为(离散:PY|X(y|x), 连续:fY|X(y|x)),物理世界噪声的存在,将导致观测到的 X 出现一定的噪声,记为 Y: X⇒fY|X(y|x)⇒Y 对于推断(inference)问题而言,我们更多的是考虑如何从 Y 获取原始的无噪信号 X: Y⇒fX|Y(y|x)⇒X 注意,原始信号 X 离散的,并不意味着其观测值也是离散的: {X=0,1Y=X+W 而 W 是高斯噪声.这种由离散信号因为高斯噪声(连续概率分布)的存在而最终得到连续的观察…

ref : https://dsqiu.iteye.com/blog/1707383   本文内容框架: §1 鸽巢排序(Pigeonhole) §2 桶排序(Bucket Sort)   §3 基数排序(Radix Sort) §4 计数排序(Counting Sort) §5 Proxmap Sort §6 珠排序(Bead Sort) §7 小结 本文介绍的排序算法是基于分配.收集的排序算法,分配排序的基本思想:排序过程无须比较关键字,而是通过"分配"和"收集"…

数据库模式(schema)是数据结构的逻辑容器,被称作模式对象(schema objects) 每一个数据库用户拥有一个和用户名相同的模式,例如hr用户拥有hr模式. 在一个产品数据库中,模式的拥有者通常是数据库应用程序而不是一个人. 在一个模式中,每一个模式对象都有一个唯一的名字.如hr.employees代表hr模式下的employees表. 如下图所示: 模式对象的类型 最重要的模式对象是关系型数据库中的表(table), Oracle SQL使你能创建和操作其他类型的模式对象.如下: 1…

The Dirichlet Distribution 狄利克雷分布 (PRML 2.2.1) Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布.如何理解这句话,我们可以先举个例子:假设我们有一个骰子,其有六面,分别为{1,2,3,4,5,6}.现在我们做了10000次投掷的实验,得到的实验结果是六面分别出现了{2000,2000,2000,2000,1000,1000}次,如果用每一面出现的次数与试验总数的比值估计这个面出现的概率,则我们得到六面出现的概率,分别为{0.2,0.2,0.2,0.2,…

用c语言 产生服从均匀分布, 瑞利分布,莱斯分布,高斯分布的随机数   一,各个分布对应的基本含义: 1. 均匀分布或称规则分布,顾名思义,均匀的,不偏差的.植物种群的个体是等距分布,或个体之间保持一定的均匀的间距. 2. 高斯分布,  即正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到.C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它.P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性…

Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布.如何理解这句话,我们可以先举个例子:假设我们有一个骰子,其有六面,分别为{1,2,3,4,5,6}.现在我们做了10000次投掷的实验,得到的实验结果是六面分别出现了{2000,2000,2000,2000,1000,1000}次,如果用每一面出现的次数与试验总数的比值估计这个面出现的概率,则我们得到六面出现的概率,分别为{0.2,0.2,0.2,0.2,0.1,0.1}.现在,我们还不满足,我们想要做10000次试验,每次试验中我们都投掷骰子10…

一.sysbench压力测试工具简介: sysbench是一个开源的.模块化的.跨平台的多线程性能测试工具,可以用来进行CPU.内存.磁盘I/O.线程.数据库的性能测试.目前支持的数据库有MySQL.Oracle和PostgreSQL.以下操作都将以支持MySQL数据库为例进行. 1.      sysbench工具安装: 默认支持MySQL,如果需要测试Oracle/PostgreSQL,则在configure时需要加上–with-oracle或者–with-pgsql参数. 1.1     …

此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思想,接着调研了当前的研究水平,最后展望某些有所希望的方向.从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)出发,讨论了其与概率建模的联系,描述了用于主题发现的两种算法.主题模型日新月异,被扩展和…

概率主题模型简介 Introduction to Probabilistic Topic Models      转:http://www.cnblogs.com/siegfang/archive/2013/01/30/2882391.html   此文为David M. Blei所写的<Introduction to Probabilistic Topic Models>的译文,供大家参考. 摘要:概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法.本文首先回顾了这一领域的主要思…

title: [概率论]5-2:伯努利和二项分布(The Bernoulli and Binomial Distributions) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Bernoulli Distributions - Binomial Distributions toc: true date: 2018-03-27 21:15:22 Abstract: 本文介绍Bernoulli Distribution (伯努利分布)和Bi…

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注. 前言 本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了. 概念 离散型 概率质量函数:是一个数值,概率,\(0\leq P(x)\leq 1\): 边缘概率分布:\(P(X=x)=\s…

ava.util.concurrent 包含许多线程安全.测试良好.高性能的并发构建块.不客气地说,创建 java.util.concurrent 的目的就是要实现 Collection 框架对数据结构所执行的并发操作.通过提供一组可靠的.高性能并发构建块,开发人员可以提高并发类的线程安全.可伸缩性.性能.可读性和可靠性. 如果一些类名看起来相似,可能是因为 java.util.concurrent 中的许多概念源自 Doug Lea 的 util.concurrent 库(请参阅 参考资料).…

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布…

java.util.concurrent介绍   java.util.concurrent 包含许多线程安全.测试良好.高性能的并发构建块.不客气地说,创建 java.util.concurrent 的目的就是要实现 Collection 框架对数据结构所执行的并发操作.通过提供一组可靠的.高性能并发构建块,开发人员可以提高并发类的线程安全.可伸缩性.性能.可读性和可靠性. 如果一些类名看起来相似,可能是因为 java.util.concurrent 中的许多概念源自 Doug Lea 的 ut…

伯努利实验: 如果无穷随机变量序列  是独立同分布(i．i．d．)的,而且每个随机变量  都服从参数为p的伯努利分布,那么随机变量  就形成参数为p的一系列伯努利试验.同样,如果n个随机变量  独立同分布,并且都服从参数为p的伯努利分布,则随机变量  形成参数为p的n重伯努利试验. 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验. 如果试验E是一个伯努利试验,将E独立重复地进行n次,则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验. 一.伯努利分布: 伯努利分布亦称“零一分布”.“两点分布”.称随机变量X有…

T分布:温良宽厚 本文由“医学统计分析精粹”小编“Hiu”原创完成,文章采用知识共享Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0国际许可协议(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)进行许可,转载署名需附带本号二维码,不可用于商业用途,不允许任何修改,任何谬误建议,请直接反馈给原作者,谢谢合作! 命名与源起 “t”,是伟大的Fisher为之取的名字.Fisher最早将这一分布命名为“Studen…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目合作请联系 QQ:231469242 测试脚本 测试数据 T is an array of durations, E is a eith…