Probality

最新推荐文章于 2025-11-25 14:11:30 发布
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#概率论

博客围绕基础概率论展开，提及一组数字，重点阐述了期望作为中心、方差体现离散程度的概念，属于信息技术领域中概率相关知识。

Basic Probability​​​​​​​

A set of numbers

  • expectation-center
  • variance-spread
bashan16045
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StatQuest系列之probality 和 likelihood的区别
weixin_45209433的博客
02-18 666
以小白鼠体重曲线分布图来解释probality 和 likelihood的区别 一、小白鼠体重曲线分布图 小白鼠体重曲线分布是以均值为32，偏差为2.5，最小体重为24，最大体重为40的高斯分布曲线图： 二、probality概率是什么？ 假设我们已经有了上面的小白鼠体重曲线分布图！ 那么，我们随机选择一只小白鼠，体重是在32 和34 克之间的概率多少呢，在上面的高斯分布曲线图中，我们发现32 < x < 34曲线面积是0.29，即有29%的概率，我们选择的小白鼠的体重是32和34之间。 即p
GAN万字长文综述
小肥柴不是小废柴的博客
03-01 4291
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）作为一种优秀的生成式模型，引爆了许多图像生成的有趣应用。GAN相比于其他生成式模型，有两大特点： 不依赖任何先验假设。传统的许多方法会假设数据服从某一分布，然后使用极大似然去估计数据分布。关于这点，我们后面还会讲到，没懂的同学先不用着急。 生成real-like样本的方...
零基础学人工智能之统计学篇(2. 2) -----调查方法
weixin_63009611的博客
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本篇主要讲调查方法。
概率编程工具：TensorFlow Probability官方简介
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临床预测模型—基于dcurves包的临床决策曲线(DCA)绘制学习
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拟时分析软件Palantir
weixin_53637133的博客
04-21 1548
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Probability(概率) vs Likelihood(似然)
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1. 先验概率，条件概率与后验概率 2. Probability(概率) vs Likelihood(似然) Probabiity（概率）：给定某一参数值，求某一结果的可能性 Likelihood（似然）：给定某一结果，求某一参数值的可能性 3. 似然函数 在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数可以理解为条件概率的逆反。 4. 区别阐释 概率（probability)和似然（likelihood)，都是指可能性，都可以被称为概率，但在统计应用中有所区别，
重要性采样(Importance Sampling)详细学习笔记
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重要性采样(Importance Sampling)透彻学习笔记 文章目录重要性采样(Importance Sampling)透彻学习笔记前言：参考主体：on-policy 和 off-policyOn-policy:Off-policy:重要性采样重要性采样后方差的变化-公式推导 前言： 重要性采样，我在众多算法中都看到的一个操作，比如PER，比如PPO。 由于我数学基础实在是太差了，每次看都是迷糊过去，希望下次能看懂，半年前看《深入浅出强化学习》的时候，是理解了的，但是没做笔记，再看的时候就记不起来了…
Introduction to Probability.pdf
07-23
概率论是一门研究随机事件及其发生概率的数学分支，其起源可追溯至17世纪法国的两位伟大数学家帕斯卡（Blaise Pascal）和费马（Pierre de Fermat）。当时，他们就一些赌博游戏中的问题进行了通信交流，这些问题奠定...
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概率论非常经典的书籍，包括大数定律、中心极限定理、随机游动、鞅、马尔可夫链、遍历定理和布朗运动。它是一种综合性的处理方法，集中在对应用最有用的结果上。它的哲学是，学习概率的最好方法是看到它的实际行动，...
Introduction to Probability, 2nd Edition.rar
07-12
《Introduction to Probability, 2nd Edition》是Dimitri P. Bertsekas教授于2008年编著的一本经典概率论教材，主要面向 MIT（麻省理工学院）的学生和对概率理论感兴趣的读者。这本书深入浅出地介绍了概率论的基础...
概率论假设检验
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假设检验是一种统计推断方法，其核心思想是先建立假设（原假设H₀和备择假设H₁），然后通过样本数据验证假设的合理性。检验过程包括六个步骤：提出假设、选择显著性水平α、确定检验统计量、制定决策规则、计算统计量和P值、做出统计决策。检验结果只能"拒绝"或"未能拒绝"原假设，而非"接受"。需要注意两类错误：第一类错误（错误拒绝H₀）和第二类错误（错误接受H₀）。统计显著性不等同于实际意义，大样本可能检测到微小差异。假设检验广泛应用于医药、工程等领域，如检验
BP神经网络+PID控制Simulink仿真
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提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
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AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip 2800和3800 Mobile Express
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Description : Cisco 2800 & 3800 Series Mobility Express Release 8.10 Software. Access Point image bundle, to be used for software update and/or supported access points images. Release : 8.10.196.0 Release Date : 13-May-2024 FileName : AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip & AIR-AP3800-K9-ME-8-10-196-0.zip Size : 502.40 MB ( 526809432 bytes) MD5 Checksum : 2bc8cb0f124d7535742119de89fb5ead SHA512 Checksum : cc25cbeaa043da2122d460bc8b518913bddf76a36516e96a5fdaa74580be6ae335b565ed1b14a1e930d759150bc39ecad0f565859412b00d832f749a73dce7f7
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