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…

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…

0. PMF 与 PDF 的记号 PMF:PX(x) PDF:fX(x) 1. 联合概率 联合概率:是指两个事件同时发生的概率. P(A,B)=P(B|A)⋅P(A)⇒P(B|A)=P(A,B)P(A) 因此当两事件独立时,P(A,B)=P(A)⋅P(B),此时,P(B|A)=P(B),也即事件 A 发不发生对事件 B 发生的概率没有影响. 2. 分布与分布函数 分布函数的现实意义在于,其能够计算随机变量的取值落在某一区间 (x1,x2] 的概率:P{x1<X≤x2}: P{x1<X≤x2}=…

图形学理论知识 BRDF 双向反射分布函数 Bidirectional Reflectance Distribution Function BRDF理论 BRDF表示的是双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function),它描述了光线如何在物体表面进行反射,可以用来描述材质属性. BRDF的输入参数是入射光的的仰角.方位角.出射光的仰角.方位角,还与入射光的波长相关. BRDF的输出结果是一个数值,表示在给定的入射条件下,出射方向上…

BRDF理论 BRDF表示的是双向反射分布函数(Bidirectional Reflectance Distribution Function),它描述了光线如何在物体表面进行反射,可以用来描述材质属性. BRDF的输入参数是入射光的的仰角.方位角.出射光的仰角.方位角,还与入射光的波长相关. BRDF的输出结果是一个数值,表示在给定的入射条件下,出射方向上反射的相对能量,另外一种理解方式是用光子的概念来考虑,BRDF给出了入射光子以特定方向离开的概率. BRDF有一些重要的属性: 1.Helm…

<Physically-Based Shading Models in Film and Game Production>中说:“D()的值不局限于0到1,可以任意大”,这句话使我比较好奇D()的确切含义. 以下引自<Physically-Based Shading Models in Film and Game Production>: (http://renderwonk.com/publications/s2010-shading-course/hoffman/s2010_p…

这次介绍的是Alex和Alessandro于2014年发表在的Science上的一篇关于聚类的文章[13],该文章的基本思想很简单,但是其聚类效果却兼具了谱聚类(Spectral Clustering)[11,14,15]和K-Means的特点,着实激起了我的极大的兴趣,该聚类算法主要是基于两个基本点: 聚类中心的密度高于其临近的样本点的密度 聚类中心与比其密度还高的聚类中心的距离相对较大 基于这个思想,聚类过程中的聚类中心数目可以很直观的选取,离群点也能被自动检测出来并排除在聚类分析外.无论每…

一起啃PRML - 1.2.1 Probability densities @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 我们之前一直在讨论“谁取到什么”这样的概率问题,现在我们不妨来研究“谁取到哪个范围内”这样的概率问题. x位于区间(a, b)的概率由下式给出: 由于概率是非负的,并且x的值一定位于实数轴上得某个位置,因此概率密度一定满足下面两个条件: 位于区间(−∞, z)的x的概率由累积分布函数(cumulative distribut…

一.基本名词 泛化(generalization) 训练集所训练的模型对新数据的适用程度. 监督学习(supervised learning) 训练数据的样本包含输入向量以及对应的目标向量. 分类( classification ):给每个输入向量分配到有限数量离散标签中的一个. 回归( regression ):输出由一个或者多个连续变量组成. 无监督学习(unsupervised learning) 训练数据由一组输入向量 x 组成,没有任何对应的目标值. 聚类(clustering):发现…

1.随机变量( random variable)概念的引入 该数据来自杰克逊实验室.2组数据,每组12只老鼠,一组普通食物,另一组高脂肪(hf)饮食.几周后,科学家们称了每只老鼠的体重,得到了这个数据: dir <- "https://raw.githubusercontent.com/genomicsclass/dagdata/master/inst/extdata/" filename <- "femaleMiceWeights.csv" url &…