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作者：小杰链接：https://www.zhihu.com/question/30269898/answer/123261564来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。beta分布介绍相信大家学过统计学的都对 正态分布 二项分布 均匀分布 等等很熟悉了，但是却鲜少有人去介绍beta分布的。用一句话来说，beta分布可以看作一个概率的

统计学被广泛的应用于各个领域之上，从物理和社会科学，再到人文科学，甚至被用在工商业及ZF的情报决策当中。统计学又可分为描述统计学和推断统计学，那么要怎样来区分她们呢？  　　我们先来了解描述统计学和推断统计学的概念：描述统计学(descriptive statistics)是研究如何取得反映客观现象的数据,并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合概括与分析得出反

1.贝叶斯法则机器学习的任务：在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。2.先验概率和后验概率用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P

贝叶斯定理是统计学中非常重要的一个定理，以贝叶斯定理为基础的统计学派在统计学世界里占据着重要的地位，和概率学派从事件的随机性出发不同，贝叶斯统计学更多地是从观察者的角度出发，事件的随机性不过是观察者掌握信息不完备所造成的，观察者所掌握的信息多寡将影响观察者对于事件的认知。条件概率和全概率在介绍贝叶斯定理之前，先简单地介绍一下条件概率，描述的是事件 A 在另一个事件 B 已经发生条件

1814 年，皮埃尔•西蒙•拉普拉斯写道“在很大程度上，人生最重要的问题就是概率问题。”然而漫长的概率理论研究却是一波三折，直到概率编程的出现使其取得了重要的进步。“明天可能下雨吗？”“这个球他能踢进吗？”“他抛的硬币会是正面还是反面？”……我们每天都身处在无数的概率事件中，不同的结果可能会带来完全相反的影响，这是完全有趣的经历，仔细一想，是不是就不会觉得人生是如此枯燥？人们对于概

统计学被广泛的应用于各个领域之上，从物理和社会科学，再到人文科学，甚至被用在工商业及ZF的情报决策当中。统计学又可分为描述统计学和推断统计学，那么要怎样来区分她们呢？  　　我们先来了解描述统计学和推断统计学的概念：•描述统计学(descriptive statistics)是研究如何取得反映客观现象的数据,并通过图表形式对所搜集的数据进行加工处理和显示,进而通过综合概括与分析得出反映客观

数学家波莱尔（Emile Borel）认为个人可忽略的概率是 10^-6地球上可忽略的概率是 10^-15宇宙中可忽略的概率是 10^-50也就是说，对个人来说如果一个事件发生的概率是百万分之一，那么可以认为它是不会发生的。因为经验上这种概率小到对个人可以忽略不计。 外出不带伞被雨淋的概率大约是百分之一，这种倒霉事儿经常发生。出门遭遇交通事故的概率大

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。目录(?)[+]最小二乘的背景举个最简单的例子理解最小二乘最小二乘的cost function最小二乘法的求解矩阵表达形式注意事项最小二乘是每个上过大学的同学都接触过的概念与知识点(当然可能纯文科的同学没接触过，但是一般纯文科的同学也不会看这篇文章好像)。最小二乘理论其实很简单，用途也很广泛。但是每