名称 名称 R对应的名字 附加参数 β分布 beta beta shape1, shape2, ncp 二项式分布 binomial binom size, prob 柯西分布 Cauchy cauchy location, scale 卡方分布 chi-squared chisq df, ncp 指数分布 exponential exp rate F分布 F f df1, df1, ncp Gamma(γ)分布 gamma gamma shape, scale 几何分布 geometric g

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

R语言的各种分布函数 rnorm(n,mean=0,sd=1)#高斯(正态) rexp(n,rate=1)#指数 rgamma(n,shape,scale=1)#γ分布 rpois(n,lambda)#Poisson分布 rweibull(n,location=0,scale=1)#Weibull分布 rcauchy(n,location=0,scale=1)#Cauchy分布 rbeta(n,shape1,shape2)#β分布 rt(n,df)#t分布 rf(n,df1,df2)#F分布 r

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

产生向量: a=c(1,2,3) //产生 1,2,3向量 a=1:10-1 //产生 0 - 9数字 a=seq(5,20,by=2) // 以2增长 a=seq(5,120,length=10) //5到20,总数为10,长度系统自己计算得到 矩阵: 生成矩阵:A=matrix(1:16,nrow,ncol,byrow=T) 取矩阵列:temp<-A[,c(1,3)] PS:为什么c前面有逗号?矩阵二维,逗号分割行.列索引,[, c(....)]按列subgroup,[c(....), ]按

1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

1.概述 作为一种语言进行统计分析,R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆.R语言可以针对不同的分布,生成该分布下的随机数.其中,有许多常用的个分布可以直接调用.本文简单介绍生成常用分布随机数的方法,并介绍如何生成给定概率密度分布下的随机数. 2.常用分布的随机数 在R中各种概率函数都有统一的形式,即一套统一的 前缀+分布函数名:    d 表示密度函数(density):    p 表示分布函数(生成相应分布的累积概率密度函数):    q 表示分位数函数,能够返回特定分布的分位数(

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号:山青咏芝(shanqingyongzhi)➤博客园地址:山青咏芝(https://www.cnblogs.com/strengthen/)➤GitHub地址:https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址:https://www.cnblogs.com/strengthen/p/10354504.html ➤如果链接不是山青咏芝的博客园地址,则可能是爬取作者的文章

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 在整理这些知识点之前,我建议先看一下原论文,不然看我这个笔记,感觉想到哪里说哪里,如果看了论文,还有不懂的,正好这篇博客就是其详细解析,包括源码解析. 我翻译的链接: 深度学习论文翻译解析(五):Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 下面开始: 1,S

//矩阵运算的函数 ;(function(global){ global.Matrix = { //生成对角矩阵,非零元素都为1 eye : function( n ){ var result = []; var arr; for ( var i = 0; i < n; i++ ) { arr = [] for ( var j = 0; j < n; j++ ) { if (i === j ) arr[j] = 1; else arr[j] = 0; } result.push( arr );

info:更多Django信息url:https://www.oschina.net/p/djangodetail: Django 是 Python 编程语言驱动的一个开源模型-视图-控制器(MVC)风格的 Web 应用程序框架.使用 Django,我们在几分钟之内就可以创建高品质.易维护.数据库驱动的应用程序. Django 框架的核心组件有: 用于创建模型的对象关系映射 为最终用户设计的完美... info:更多OpenERP信息url:https://www.oschina.net/p/o

ASP.NET Web API中的action参数类型可以分为简单类型和复杂类型. HttpResponseMessage Put(int id, Product item) id是int类型,是简单类型,item是Product类型,是复杂类型. 简单类型实参值从哪里读取呢?--一般从URI中读取 所谓的简单类型包括哪些呢?--int, bool, double, TimeSpan, DateTime, Guid, decimal, string,以及能从字符串转换而来的类型 复杂类型实参值从

构建 3D 的场景除了创建模型,对模型设置颜色和贴图外,还需要有灯光的效果才能更逼真的反映真实世界的场景.这个例子我觉得既美观又代表性很强,所以拿出来给大家分享一下. 本例地址:http://www.hightopo.com/guide/guide/core/lighting/examples/example_flowing.html 例子动图: 上面场景中主要的知识点包括:3D 灯光以及 3D 模型的流动. 场景搭建整个场景中包括 2D 场景(也就是鹰眼部分)以及 3D 场景: dm = ne

概述 本篇文章将介绍C# 在PPT幻灯片中操作形状(shape)的方法.这里主要涉及常规形状,如箭头.矩形.圆形.三角形.多边形.不规则形状等.下面的示例中,可以通过绘制形状,并设置相应格式等.示例包含以下要点: 绘制形状 用图片填充形状 在形状中添加文字 设置形状单色.渐变色填充 设置形状阴影效果 组合多个形状为一个 设置形状光边效果 将形状保存为图片 工具 Spire.Presentation for .NET 下载安装后,注意在程序中添加引用Spire.Presentation.dll到程

用于连接两个矩阵: mn = array_ops.concat([a, d], 1) #  按照第二维度相接,shape1 [m,a] shape2 [m,b] ,concat_done shape : [m,a+b] tensorflow Rnn,Lstm,Gru,源码中是用以上的函数来链接Xt 和 Ht-1 的,两者的shape 分别是[batch_size, emb_size][batch_size,Hidden_size] 连接接后为的shape为:[batch_size,embeddi

//抽象类示例: abstract class Shape1 { { System.out.println("执行Shape的初始化块..."); } private String color; //定义一个计算周长的抽象方法, public abstract double calPerimeter(); //定义一个返回形状的抽象方法, public abstract String getType(); //定义Shape的构造器,该构造器并不是用于创建Shape对象,而是用于创建子

运行时类型识别(RTTI, Run-Time Type Information)是Java中非常有用的机制,在java中,有两种RTTI的方式,一种是传统的,即假设在编译时已经知道了所有的类型:还有一种,是利用反射机制,在运行时再尝试确定类型信息. 本篇博文会结合Thinking in Java 的demo 和实际开发中碰到的例子,对Java反射和获取类型信息做总体上整理.文章主要分为三块: Java类加载和初始化 Java中RTTI Java利用反射获取运行时类型信息 一:Java类加载和初始

一:Java类加载和初始化 1.1 类加载器(类加载的工具) 1.2 Java使用一个类所需的准备工作 二:Java中RTTI 2.1 :为什么要用到运行时类型信息(就是RTTI) 2.2  :RTTI在运行时如何表示 2.3   :  Class对象 2.3 : RTTI形式总结: 三:Java利用反射获取运行时类型信息 3.1 : 获取的方式 3.2 :   动态代理 四: Java反射在实际开发中应用 4.1  :在web项目中创建统一的拦截层 4.2 : 用于webService服务 :