【保研面试问题】——似然函数与概率密度函数 一、概率密度函数概率密度函数是随机变量的函数，它是描述随机变量的输出值在某个取值点附近出现的可能性的函数。二、最大似然估计最大似然估计是机器学习中最常用的参数估计方法之一。在建模过程中，似然函数描述在不同的模型参数下真实数据发生的概率，它是关于模型参数的函数。最大似然估计就是寻找最优参数，使观测数据发生的概率最大、统计模型与真实数据最相近。三、举例直观说明以在黑箱里摸球为例比较一下概率密度函数与最大似然估计。3.1概率密度函数已知箱子里有3个黑球、4个白球，不放回的摸两次。那

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强化学习系列（四）：动态规划 一、前言在强化学习系列（三）：马尔科夫决策过程中，我们提到了什么是马尔科夫过程，并且表示大部分强化学习问题都可以看做满足马尔科夫决策过程，但我们没有说如何求解马尔科夫决策过程。在本章中，我们将介绍如何用动态规划的方法求解马尔科夫决策过程，此处，我们假设需要求解的MDP是环境完全已知的。（注意：这不同于强化学习问题，大部分强化学习问题都是环境部分未知或全部未知的，但动态规划的思想对我们理解强化学...

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万字总结——最短路径知识点归纳总结+DFS、GFS例题解答 如何求任意两点之间的最短路径呢？通过之前的学习，我们知道通过深度或广度优先搜察可以求出两点之间的最短路径。所以进行n^2 遍深度或广度优先搜索，即对每两个点都进行一次深度或广度优先搜索，便可以求得任意两点之间的最短路径。可是还有没有别的方法呢？

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数学基础——矩阵学习 百人计划的新视频更新啦！看完之后立马笔记做好，视频连接什么是矩阵一个 M x N 的矩阵是由M行N列匀速排序成的矩形阵列特殊矩阵方阵： 行数和列数都相等，即M和N相等，也称作N阶矩阵或者N阶方阵单位矩阵： n x n矩阵 从左到右对角线上的元素是1 其余元素都是0零矩阵：所有元素都是0的矩阵正交矩阵：如果一个矩阵A和他的转置矩阵AT相乘是单位矩阵，那说明这个矩阵是正交矩阵矩阵的运算加减法：必须为同阶矩阵，同位置相加，并且满足交换律和结合律 A+B = B+A （A+B)+C = A

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现代密码学3.5--伪随机函数/PRF 现代密码学3.5--伪随机函数/PRF博主正在学习INTRODUCTION TO MODERN CRYPTOGRAPHY (Second Edition) --Jonathan Katz, Yehuda Lindell，做一些笔记供自己回忆，如有错误请指正。整理成一个系列现代密码学，方便检索。第二章定义了完美安全及其对应的密码方案“一次一密”，第三章前三节定义了计算安全，介绍了PRG和基于PRG构造的满足计算安全的密码方案；3.4节介绍了CPA安全，3.5节将介绍PRF和基于PRF构造的满足CPA安全的

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GAMS系列分享22-GAMS高级应用—场景缩减（Scenario Reduction） Scenario Reduction GAMS在随机优化 场景缩减中的应用，如何编程，如何找资料

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数学建模之数据分析【二】：什么是数据？ 根据牛津大学的说法，“数据是不同的信息，通常以特殊的方式格式化”。数据可以被测量、收集、报告和分析，因此通常使用图表、图像或其他分析工具将其可视化。原始数据（“未处理的数据”）可能是在研究人员“清理”和纠正之前的数字或字符的集合。必须对其进行纠正，以便我们可以消除异常值、仪器或数据输入错误。数据处理通常分阶段进行，因此一个阶段的“处理后的数据”也可以被视为后续阶段的“原始数据”。现场数据是在不受控制的“现场”环境中收集的数据。实验数据是在科学研究观察中产生的数据。

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时间序列度量算法之SBD 时间序列聚类算法SBD

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C语言-深度优先遍历 查找函数（LocateVex查找坐标）构建无向图（Undirected Graph）输出邻接矩阵（print）深度优先查找函数（DFS）深度优先遍历（DFSTraverse）完整源代码：注：图的遍历算法在任何图与网中都适用，此处仅用无向图UDG进行演示！邻接矩阵的深度优先遍历#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define VertexMax 100 //最大顶点数为100typedef char VertexT.

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分支定界法求解整数规划 目录一、回顾整数规划的求解二、分支定界法介绍     1.  是什么     2.  求解思想     3.  求解步骤三、python实现求解参考资料一、回顾整数规划的求解       整数规划可以使用单纯形法进行求解（可以参考上篇博客，传送门），求解的结

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乔列斯基(Cholesky)法解方程(python,数值积分) 乔列斯基(Cholesky)法解方程首先要清楚二次型和正定矩阵“二次型”可以定义为n个变量的二次表达式如果这个二次型的所有变量X的值都等于或大于零，那么这个二次型就是“正的”。如果x1 = x2 = = xn =0的值为零时的正型称为“正定的”。非正定的正二次型称为“半正定”。使用我们通常的向量和矩阵表达二次型可以简便地表达为其中[A]是“二次型Q(x)的矩阵”。如果|A|为零或非零，Q(x)是“奇异的”或非奇异的。如果二次型{x}T [A]{x}是正定的，行列式必须是正的举例三个

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线性代数【一】：行列式的概念与计算 本节为线性代数复习笔记的第一部分，行列式的概念与计算，主要包括：行列式的几何意义，行列式的展开计算（余子式，代数余子式），行列式的性质，特殊的五个行列式以及克拉默法则。

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[中等] 动态规划经典－堆石子问题 1. 问题描述：设有N堆沙子排成一排，其编号为1,2,3,…,N(N【输入格式】    输入由若干行组成，第一行有一个整数，n（1≤n≤100）；表示沙子堆数。第2至m+1行是每堆沙子的数量。 【输出格式】    一个整数，归并的最小代价。【输入样例】713781621418【输出样例】2392. 解题思路：首先这也是一个

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傅里叶变换：时移与频移性质解读｜优快云创作打卡 F[f(t−t0)]=F(f)e−j2πft0\mathscr{F}\left[f(t-t_0)\right]=F(f)e^{-j2\pi ft_0}F[f(t−t0​)]=F(f)e−j2πft0​时域信号可以分解为无穷多个谐振信号，那么时域信号有了 t0t_0t0​ 的时延后，所有的谐振信号也会有 t0t_0t0​ 的时延。从上面的表达式就可以看出，不同频率成分的时延大小相同，但是相位改变量是与其频率有关的。频率为 fff 的谐振成分的相位该变量为 2πft02\pi ft_02πft0​。这是很

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正态分布中的半正定矩阵（协方差矩阵） 正态分布中的半正定矩阵（协方差矩阵）1.什么是正定矩阵和半正定矩阵我们学习半正定矩阵前，得先了解，正定矩阵与半正定矩阵的关系以及什么是正定矩阵。这里先学习什么是二次型。首先给出二次型的定义定义1:设P为数域，aij∈P,i,j=1,2,…,na_ij∈P,i,j=1,2,…,nai​j∈P,i,j=1,2,…,n,n个数字x_1,x_2…,x_n的二次齐次多项式。称为数域P上的一个n元二次型而这个式子可进一步可写成：由于约定二次型中，可知xixj=xjxix_i x_j=x_j x_i

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投资学课程笔记 《投资学》兹维.博迪《投资学》威廉.夏普《金融经济学》汪昌云《微观金融学及其数学基础》邵宇投资学的位置：金融-金融学-微观金融学-投资学（微观金融学还包括：证券投资学、公司财务、金融经济学、金融市场学、金融中介学、保险学等课程）（宏观金融学有货币银行学、国际金融学、中央银行学、财政学；）投资是投入现在确定的价值，去谋取未来不确定的价值 --夏普1952年之前的理论：1738年《关于风险衡量的新理论》–期望效用理论：确定是否投资的不是期望收益而是期望效用提出边际效用递减的概念；冯诺依曼摩

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范德蒙行列式、克拉默法则、雅可比矩阵 文章目录一、范德蒙行列式概念习题二、克拉默法则概念习题三、雅可比矩阵一、范德蒙行列式概念习题二、克拉默法则参考博客：1.4 克拉默法则概念克莱姆法则，又译克拉默法则（Cramer’s Rule）是线性代数中一个关于求解线性方程组的定理。它适用于变量和方程数目相等的线性方程组。齐次方程组与非齐次方程组和克拉默法则的应用如果齐次线性方程组的系数行列式D≠0，则方程组只有零解；换句话说，若齐次线性方程组有非零解，则D＝0。本定理说明方程组有非零解的必要条件是系数

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LeetCode123——买卖股票的最佳时机III 我的LeetCode代码仓：https://github.com/617076674/LeetCode原题链接：https://leetcode.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/description/题目描述：知识点：动态规划思路一：分解成两个LeetCode121——买卖股票的最佳时机子问题枚举第一笔交易...

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2020“数维杯”暨第五届大学生数学建模竞赛 关于举办2020“数维杯”暨第五届大学生数学建模竞赛报名通知一、竞赛背景为了培育当代大学生运用理论知识、大数据资源和现代信息技术手段解决现实问题的能力，培养创新精神和创新能力，因应大数据时代对数据分析人才的需求，内蒙古创新教育学会、内蒙古创新教育资源开发研究院、“数维杯”大学生数学建模竞赛组委会决定举办“2020‘数维杯’暨第五届大学生数学建模竞赛（以下简称竞赛）活动”，数维杯大学生数学建模...

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动态规划01爬楼梯（C++） 爬楼梯题目假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢？注意：给定 n 是一个正整数。用递归的思路来解的话，先找return点f（0）=0；f（1）=1;f（2）=2;然后找循环的点，可以可以画一下图 假设n为5的情况。可以发现爬上第五个台阶的方法就等于第四阶加第三阶。所以得出f（n）=f（n-1）=f（n-2）很像斐波那契数列。然后用递归写出代码#include<iostream>#inclu

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18年深耕企业管理软件领域，精通 ABAP, Java, Javascript, Typescript, 精通 UI5, Fiori, Fiori Element, Angular, Kubernetes, SAP HANA, SAP BTP. 具有通过阅读 Github 上各种优秀的开源框架和工具源代码的习惯，对于我来说阅读源代码，就像阅读中国白话文一样轻松自然。
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