1.两点分布 clc clear a=rand(1,10); for ii=1:10 if a(ii)<0.2 a(ii)=0; else a(ii)=1; end end a x=0的概率为0.2,x=1的概率为0.8:两点分布 clc clear a=rand(1,10); b=(a>0.2) 循环用向量化表示 2.伯努利分布(二项分布) clc clear N=1000000; r=binornd(19,0.3,1,N);%A事件发生概率0.3,重复19次.事件A发生的次数.仿真1000…

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…

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}^…

1.随机变量的定义 2.随机变量的类型: 若随机变量X的可能取值是有限个或可列个, 则称X为离散型随机变量. 反之,则称X为非离散型随机变量. 若随机变量X的可能取值“连续”(“不间断”),则称X 为连续型随机变量. 3.对随机变量X概率特性的刻画: 分布函数F 概率分布或分布率(离散型随机变量)P 概率密度(连续型随机变量)f 4.离散型随机变量的常见分布: (1)  0-1分布(两点分布.伯努利分布) P(X=k)=pk(1-p)k (2) 二项分布(0-1分布是n为1的情况) 多重Bern…

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒…

D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats MATLAB统计工具箱包括概率分布.方差分析.假设检验.分布检验.非参数检验.回归分析.判别分析.主成分分析.因子分析.系统聚类分析.K均值聚类分析.试验设计.决策树.多元方差分析.统计过程控制和统计图形绘制等.优化工具箱包括无约束最优化.有约束最优化.二次规划.多目标规划.最大最小化.半元限问题.方程求解以及大型优化问题的求解等. 表Ⅰ-1  概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函…

今天给大家带来的这篇文章是关于机器学习的,机器学习有其独特的数学基础,我们用微积分来处理变化无限小的函数,并计算它们的变化:我们使用线性代数来处理计算过程:我们还用概率论与统计学建模不确定性. 在这其中,概率论有其独特的地位,模型的预测结果.学习过程.学习目标都可以通过概率的角度来理解. 与此同时,从更细的角度来说,随机变量的概率分布也是我们必须理解的内容.在这篇文章中,项目作者介绍了所有你需要了解的统计分布,他还提供了每一种分布的实现代码. 学习资料!(https://jq.qq.com/?_…

wiki摘录如下(红色字体是特别标注的部分): 方差:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%96%B9%E5%B7%AE 方差 变异量(数)(Variance),应用数学里的专有名词.在概率论和统计学中,一个随机变量的方差描述的是它的离散程度,也就是该变量离其期望值的距离.一个实随机变量的方差也称为它的二阶矩或二阶中心动差,恰巧也是它的二阶累积量.方差的算术平方根称为该随机变量的标准差. 标准差才是变量离其期望值的距离,方差应该是距离的平方 以下的所有定义,都有平均值…

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\…

1.所谓概率函数就是要在整个样本空间分配概率值,概率值总和为1 2.一个完备的概率空间应该由样本空间,概率函数和事件域这三部分组成,在统计自然语言处理中,我们的目标就是为建立的模型定义一个符合上述条件的概率空间. 3.随机变量有一个取值的范围,因此我们避免了直接和事件本身打交道,而是处理代表它们的随机变量的值,为了更清楚的描述随机变量的特性,我们引入概率密度函数的概念,它表示随机变量取不同值的概率. 4.期望值是一个随机变量的各个取值的平均值.一个随机变量的方差描述该随机变量的值偏离其期望值的程…