定义 t分布 设X ~ N(0,1),Y ~ χ2(n),且X,Y相互独立,则称随机变量 服从自由度为n的t分布(学生氏分布) 记为 t~t(n),其概率密度为 由于tn(x)是偶函数,其图形关于y轴对称.当n趋于无穷大时,t分布以标准正态分布N(0,1)为极限分布.也就是说t分布当n~∞时,tn(x)趋近于标准正态分布的表达式.而当n比较小的时候,t分布和标准正太分布的差距就比较大. t分布的应用 t分布的分位点 对于一个数α(<0α<1),怎么求数c使得概率 P{t>c}=α?这个点

Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 目录 Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 离散化 1.2 分位数 1.3 四分位数 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 训练 4.1 quantile 4.2 countElementsPerPartition 4.3 MultiQuantile 4.4 QIndex 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测

后续如有内容,本篇将会照常更新并排满15个知识点,以下是其他几篇译文的地址: 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第二篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(二) 第三篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(三) #59 - ES6,var vs let var关键字定义的变量根据定义的环境用于function内,function外或者全局:而let定义的变量只用于"块"范围. function va

最近家里杂事较多,自学时间实在少的可怜,所以都在空闲时间看看老外写的内容,学习之外顺便翻译分享~等学习的时间充足些再写写自己的一些学习内容和知识点分析(最近有在接触的:复习(C#,SQL).(学习)TypeScript,(基础操作)MongoDB.TypeScript之后入手AngularJs 2.0) 后续如有内容,本篇将会照常更新并排满15个知识点,以下是其他几篇译文的地址: 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第二篇地址:( 译.持续更新 ) Java

考虑到文章过长,不便于阅读,这里分出第二篇,如有后续,每15个知识点分为一篇... 第一篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(一) 第三篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(三) 第四篇地址:( 译.持续更新 ) JavaScript 上分小技巧(四) #30 - 将true的/false的值转换成boolean类型你可以通过!!操作将为true/为false的值转换为boolean类型. !!"" // false !!0 // f

感谢好友破狼提供的这篇好文章,也感谢写这些知识点的作者们和将他们整理到一起的作者.这是github上的一篇文章,在这里本兽也就只做翻译,由于本兽英语水平和编程能力都不咋地,如有不好的地方也请多理解体谅.戳这里:原文 能够为大家提供这些简短而实用的JavaScript技巧来提高大家编程能力,这对于我来说是件很开心的事.每天仅花上不到2分钟的时间中,你将可以读遍JavaScript这门可怕的语言所呈现给我们的特性:performance(性能), conventions(协议), hacks(代码h

白银上分黄金失败=.= 在之前有很认真的写了一波排序,所以排序并不是很怂,还是那个理,现阶段学习的都是比较简单的排序,都是所谓的冒泡排序啊,桶排序这类,至于插排和选择排序,再往后又是什么快拍就很尬了. 说一下今天A的题 1075 明明的随机数 1076 排序 1212 最大公约数 1430 素数判定 1978 斐波那契数列 1842 递归第一次 3038 3n+1问题 进制转换和模拟还是很怂,二维数组不是很好,模拟题很方,进制转换就更没什么思路了,至于递推递归,记得并没有讲过,只是自己在看,递推

cf昨日做出一个题居然div2打了1800多名直接上分了...我原以为垂直落地但是....我现在1399差一分就能蓝名了啊啊啊啊,以后不一定会有这个水平的啊,给个蓝名体验卡不行吗,多加一分会死啊....别以后max还是pupil....... 就我卡了1分....

0.序 目前正在学习C++中,对于C++的类及其类的实现原理也挺感兴趣.于是打算通过观察类在内存中的分布更好地理解类的实现.因为其实类的分布是由编译器决定的,而本次试验使用的编译器为VS2015 RC,其编译环境为VC++,这里感谢@shenzhigang 提醒.所以此处的标题为<VC++中的类的内存分布>.因为博主可能比较懒,所以把这个知识点分作两次写.( ╯□╰ ). 1.对无虚函数类的探索 1.1 空类 我们先一步一步慢慢来,从一个空的类开始. //空类 class test { };

0.序 目前正在学习C++中,对于C++的类及其类的实现原理也挺感兴趣.于是打算通过观察类在内存中的分布更好地理解类的实现.因为其实类的分布是由编译器决定的,而本次试验使用的编译器为VS2015 RC,其编译环境为VC++,这里感谢@shenzhigang 提醒.所以此处的标题为<VC++中的类的内存分布>.因为博主可能比较懒,所以把这个知识点分作两次写.( ╯□╰ ). 1.对无虚函数类的探索 1.1 空类 我们先一步一步慢慢来,从一个空的类开始. //空类 class test { };

本文记录笔者在观看Coursera上国立经济大学HLE的课程 How to win a data science competetion中的收获,和大家分享.课程的这门课的讲授人是Kaggle的大牛,内容详实,需要一定的python和机器学习基础.笔者只记录了一部分,许多细节都被省略了,详细内容各位看官还请移步课程链接 1. Week1 Feature Preprocessing 特征预处理 数值型 Numerical Tree-Based 模型不依赖于归一化(scaling),Non-tree

将同一个类编写在多个文件中,类的各个文件名不同,类名相同,类名前加partial关键字,这种类型叫分部类. 在分部类中可以建立分部方法,方法名前加关键字partial,分部方法只能将方法分成两部分,即声明部分和实现部分分别位于不同的分部类里.分部方法可 以使静态犯法,但必须是隐式的私有方法,并且无返回值的方法,因为分部方法时私有方法,所以无法使用virtual修饰符,即不能成为虚方法:分部方法可 以有ref参数,但不能有out参数:不允许将委托转换为分部方法.

垃圾箱分布 时间限制 200 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 大家倒垃圾的时候,都希望垃圾箱距离自己比较近,但是谁都不愿意守着垃圾箱住.所以垃圾箱的位置必须选在到所有居民点的最短距离最长的地方,同时还要保证每个居民点都在距离它一个不太远的范围内. 现给定一个居民区的地图,以及若干垃圾箱的候选地点,请你推荐最合适的地点.如果解不唯一,则输出到所有居民点的平均距离最短的那个解.如果这样的解还是不唯一,则输出编号最小的地点. 输入格

C. White Sheet There is a white sheet of paper lying on a rectangle table. The sheet is a rectangle with its sides parallel to the sides of the table. If you will take a look from above and assume that the bottom left corner of the table has coordina

定义 设U~χ2(n1), V~χ2(n2),且U,V相互独立,则称随机变量 服从自由度为(n1,n2)的F分布,记为F~F(n1,n2),其中n1叫做第一自由度,n2叫做第二自由度. F分布的概率密度为 F(n1,n2)分布的性质 设U~χ2(n1), V~χ2(n2),且U,V相互独立 F分布的分位点 对于一个数α(0<α<1),求数α使得概率P{F>c}=α 这个点c称为F分布的上α分位点,记为F分布的上α分位点.记为Fα(n1,n2) 对于不同的α,n1,n2,F(n1,n2)分

2. 回归分析 回归分析与曲线拟合区分. 曲线拟合是,根据得到的若干有关变量的一组数据,寻找因变量与(一个或几个)自变量之间的一个函数,使这个函数对那组数据拟合得好.通常,函数的形式可以由经验.先验知识或对数据的直观观察决定,要 作的工作是由数据用小二乘法计算函数中的待定系数. 但是,从数理统计的观点看,这里涉及的都是随机变量,我们根据一个样本计算出的那些系数,只是它们的一个(点)估计,应该对它们作区间估计或假设检验,如果置信区间太大,甚至包含了零点,那么系数的估计值是没有多大意义的.可以用方差

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function [ top, bottom, middle, len ] = classify_by_vertical_white_belt( img ) % 垂直搜索图片中的白段, 记录具体信息. % top: 白段的上分位点数组, bottom: 下分位点数组, % middle: 各白段纵坐标中点, len: 各白段长度. % 此处显示详细说明 [h, w] = size(img); start = 0; idx = 1; top = zeros(1); bottom = zeros(1

数据分区 MongoDB中数据的分片是以集合为基本单位的,集合中的数据通过 片键 被分成多部分. 片键 对集合进行分片时,你需要选择一个 片键 , shard key 是每条记录都必须包含的,且建立了索引的单个字段或复合字段,MongoDB按照片键将数据划分到不同的 数据块 中,并将 数据块 均衡地分布到所有分片中.为了按照片键划分数据块,MongoDB使用 基于范围的分片方式 或者 基于哈希的分片方式. 以范围为基础的分片 对于 基于范围的分片 ,MongoDB按照片键的范围把数据分成不同部分

每日一句 生命本身毫无意义,只有死亡才能让你邃晓人性的真谛! 每日一句 Ideal is the beacon. Without ideal, there is no secure direction; without direction, there is no life. 理想是指路明灯.没有理想,就没有坚定的方向;没有方向,就没有生活. 概述 对集合进行分片时,你需要选择一个 片键(Shard Key) , shard key 是每条记录都必须包含的,且建立了索引的单个字段或复合字段,Mo