Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Independent $$P(A\cap B)=P(A)\cdot P(B)$$ Binomial Distribution $$C_{n}^{k}\cdot p^k\cdot(1-p)^{n-k}$$ R function: dbinom(k, n, p) U…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Zeros and Ones: Sum of a sample with replacement $S$ is the number of successes: $n$ independent trials, chance of success on a sing…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Standard Error The standard error of a random variable $X$ is defined by $$SE(X)=\sqrt{E((X-E(X))^2)}$$ $SE$ measures the rough size…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Law of Large Numbers As the number of trials increases, the chance that the proportion of successes is in the range $$p\pm\text{a fi…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Bayes Theorem $$P(A_i|B)=\frac{P(B|A_i)\cdot P(A_i)}{\sum_{j}P(B|A_j)\cdot P(A_j)}$$ where $$P(B)=\sum_{j}P(B|A_j)\cdot P(A_j)$$ GRA…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) ADDITIONAL PRACTICE FOR THE FINAL PROBLEM 1 A box contains 8 dark chocolates, 8 milk chocolates, and 8 white chocolates. (It’s amazing how t…

Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) PRACTICE PROBLEMS FOR THE MIDTERM PROBLEM 1 In a group of 5 high school students, 2 are in 9th grade, 2 are in 10th grade, and 1 is in 12th…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) ADDITIONAL PRACTICE FOR THE FINAL In the following problems you will be asked to choose one of the four options (A)-(D). The options are sta…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Test of Hypotheses $$\text{Null}: H_0$$ $$\text{Alternative}: H_A$$ Assuming the null is true, the chance of getting data like the d…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Estimating population means and percents Sampling assumptions: Simple Random Sample (SRS) Large enough so that the probability histo…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Chi-square test Random sample or not / Good or bad $$H_0: \text{Good model}$$ $$H_A: \text{Not good model}$$ Based on the expected p…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Dependent Variables (paired samples) SD of the difference is $$\sqrt{\sigma_x^2+\sigma_y^2-2\cdot r\cdot\sigma_x\cdot\sigma_y}$$ whe…

Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary One-sample $t$ test Test for a population mean (unknown SD); sample size $n$. That is, known sample mean and SD but unknown populati…

UVA10056 - What is the Probability ? (概率) 题目链接 题目大意:有n个人玩游戏,一直到一个人胜出之后游戏就能够结束,要不然就一直从第1个到第n个循环进行,没人一轮,给出每一个人胜出的概率为p,问第i个人胜利的概率. 解题思路:第i个人要胜利.那么就可能在第一轮胜利.也可能在第i轮胜利,那么胜利的概率就是q = 1 - p;概率 = q^(i - 1)∗p ∗ (q^n)^0 + q^(i - 1) ∗ p ∗ (q^n)^1 + ...+q^(i - 1)…

1.2 Simple Random Sampling Census, :全部信息 Sampling: 抽样方式: representative sample:有偏向,研究者选择自己觉得有代表性的sample probability sampling:使用随机数表不用研究者来抽样,较为客观(研究者可以选择自己觉得有代表性和没有代表性的sample) simple random sampling. simple random sampling with replacement, whereby a…

翻到以前在大学坚持记录的Python学习笔记,花了一天的时间整理出来,整理时不经回忆起大学的时光,一眨眼几年就过去了,现在还在上学的你们,一定要珍惜现在,有个充实的校园生活.希望这次的分享对于你们有学习的作用. 一.创建第一个程序 第一个程序的创建.运行解释器和一些基本的调试. 1.1运行 Python Python 程序总是在解释器中运行. 解释器是一个"基于控制台的"应用程序,通常从命令外壳运行. Python 3.6.1(v3.6.1:69c0db5050,2017 年 3 月…

题目连接:uva 10056 - What is the Probability ? 题目大意:给出n和p以及m,表示有n个人在丢色子, 谁先丢到某个值就表示胜利,每个人丢到的胜利数值的概率都为p,问第m个人获胜概率. 解题思路:因为n个人可以轮流丢色子,所以要自己定一个下限,而且以为人数比较多,每次并不需要将m以外的人都考虑进去,可以默认为没有丢到胜利的数值. #include <stdio.h> const double tmp = 1e-7; int main () { int cas,…

option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=2321">题目链接:uva 11346 - Probability 题目大意:给定x.y的范围.以及s.问说在该范围内选取一点.和x,y轴形成图形的面积大于s的概率. 解题思路:首先达到方程xy ≥ s,即y = s / x. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQva2VzaHVhaTE5OTQwN…

题意:给出a和b,表示在直角坐标系上的x=[-a,a] 和 y=[-b,b]的这样一块矩形区域.给出一个数s,问在矩形内随机选择一个点p=(x,y),则(0.0)和p点组成的矩形面积大于s的概率是多少? 思路: 由于4个象限上的区域是一样的,所以只需要在第一象限上求概率即可.可以根据面积的大小来求概率. s可能很小,那么p点在任意地方都是满足要求的,所以概率1.如果a*b<=s,那么p点怎么选都不可能大于s,所以概率0. 求出x*y<=s的部分,这部分是不满足要求的,1减去这部分面积占a*b的…

概率和信息论. 概率论,表示不确定性声明数学框架.提供量化不确定性方法,提供导出新不确定性声明(statement)公理.人工智能领域,概率法则,AI系统推理,设计算法计算概率论导出表达式.概率和统计理论分析AI系统行为.概率论提出不确定声明,在不确定性存在情况下推理.信息论量化概率分布不确定性总量.Jaynes(2003).机器学习经常处理不确定量,有时处理随机(非确定性)量.20世纪80年代,研究人员对概率论量化不确定性提出信服论据.Pearl(1998). 不确定性来源.被建模系统内存的随…

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有…

本文学习自 Sengxian 学长的博客 之前也在CF上写了一些概率DP的题并做过总结 建议阅读完本文再去接着阅读这篇文章:Here 前言 单纯只用到概率的题并不是很多,从现有的 OI/ACM 比赛中来看,大多数题目需要概率与期望结合起来(期望就是用概率定义的),所以本文主要讲述期望 DP. 期望 DP 有一些固定的方法,这里分多种方法来讲述. 讲解 例一 #3036. 绿豆蛙的归宿 题意: 给定一个起点为 \(1\),终点为 \(n\) 的有向无环图.到达每一个顶点时,如果有 \(K\) 条离…

预备知识 一.期望的数学定义 如果X 是一个离散的随机变量,输出值为 x1, x2, ..., 和输出值相应的概率为p1, p2, ... (概率和为 1), 那么期望值为E(x)=x1p1+x2p2+···+xn-1pn-1+xnpn 二.期望的线性性质 E(a*X+b)=a*E(X)+b E(a*X+b*Y)=a*E(X)+b*E(Y) E(XY)=E(X)*E(Y) 三.数学公式 1.无穷级数(参考百度百科) 1)定义 若有一个无穷数列 此数列构成下列表达式 称以上表达式为常数项无穷级数(…

概率的性质 非负性:对于每一个事件$A,0\;\leq\;P(A)\;\leq\;1$. 规范性:对于必然事件$S,P(S)=1$;对于不可能事件$A,P(A)=0$. 容斥性:对于任意两个事件$A,B,P(A\;\cup\;B)=P(A)+P(B)-P(A\;\cap\;B)$. 互斥事件的可加性:设$A_1,A_2,...A_n$是互斥的$n$个事件,则$P(A_1\;\cup\;A2\;\cup\;...\;\cup\;A_n)=P(A_1)+P(A_2)+...+P(A_n)$.如果$A…

blog.csdn.net/totogo2010/article/details/8205810  目录(?)[-] 第一课名称 MVC and Introduction to Objective-C 这课的主要内容有 iOS包括四层 内核 Core Sevices层 多媒体层 Cocoa Touch 层 介绍平台的组成 重点介绍下MVC 三大阵营 model  view  controller 有了这三个阵营剩下的就是他们之间管理和通信了 mvc群 objective-c语言的基本概念 Obj…

之前忘记强调重要的差异:链式法则的条件概率和贝叶斯网络的链式法则之间的差异 条件概率链式法则 P\left({D,I,G,S,L} \right) = P\left( D \right)P\left( {I\left| D \right.}\right)P\left( {G\left| {D,I} \right.} \right)P\left( {S\left| {D,I,G} \right.}\right)P\left( {L\left| {D,I,G,S} \right.} \right)"…

在本文中,基于Daphne Koller完成课程. PDM(ProbabilisticGraphiccal Models) 称为概率图模型. 以下分别说明3个词相应的意义. 概率 -给出了不确定性的明白量度. -给出了依据不确定性进行判断的有力工具. -利用数据结构,建立了进行学习的方法,解决十分大规模的问题. 图 这里主要用到2种概率图,用于表示依赖关系.如图1所看到的. 图1 1.Bayesiannetworks 贝叶斯网络是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DA…

聊天机器人知识主要是自然语言处理.包括语言分析和理解.语言生成.机器学习.人机对话.信息检索.信息传输与信息存储.文本分类.自动文摘.数学方法.语言资源.系统评测. NLTK库安装,pip install nltk .执行python.下载书籍,import nltk,nltk.download(),选择book,点Download.下载完,加载书籍,from nltk.book import * .输入text*书籍节点,输出书籍标题.搜索文本,text1.concordance("forme…

 “为什么说Unix/Linux是自由的:         因为我们可以自己组装一个操作系统:Unix/Linux内核+其他实用工具+编程工具+GUI         因为我们可以自由地获取开源工作者们分享的各种自由软件         因为我们可以自由地修改.再发行自由软件,促进软件的完善         因为我们可以自由管理自己的电脑:通过群组与用户来管理电脑的使用者:通过文件系统.属性.权限来限制使用:通过查阅.编辑各种配置文件对电脑的各个部位了如指掌.指挥自如:通过shell scrip…

Coursera课程<Using Databases with Python> 密歇根大学 Week4 Many-to-Many Relationships in SQL 15.8 Many-to-Many Relationships 我们之前学的都是One-to-Many的关系,比如说Album与Track的关系.而我们现在要说的是Many-to-Many关系,比如说Books与Authors的关系. 所以我们需要在Books表和Authors的表中间建立一个新表来将它转变成One-to-M…