DarrenXf的专栏

伪随机数生成器 伪随机数是用确定性的算法计算出来的似来自[0,1]均匀分布的随机数序列。并不是真正的随机，但具有类似于随机数的统计特征，如均匀性，独立性。 import numpy as np rng = np.random.RandomState(2) ret = rng.rand(5) print(ret) rng = np.random.RandomState(2) ret = rng.rand(5) print(ret) output [0.4359949 0.02592623 0.549

#极大似然估计 伯努利分布 高斯分布 正态分布 概率分布的参数能以最高的概率产生这些样本。 如果观察到的数据是 D1,D2,D3,...,DND_1, D_2, D_3, ... , D_ND1​,D2​,D3​,...,DN​, 那么极大似然的目标如下： maxP(D1,D2,D3,...,DN)max P(D_1, D_2, D_3, ... , D_N)maxP(D1​,D2​,D3​,.....

Python 代码实现 二项分布 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math from scipy import stats n = 100 p = 0.05 k = np.arange(0,n) binomial = stats.binom.pmf(k,n,p) plt.plot(k,binomial,'...