温故而知新

1.正态分布若服从均值,方差分别为为 ，即服从，密度函数为，x为负无穷到正无穷图像如下图像中的曲线为密度函数，从负无穷到x的积分才是分布函数，即分布函数F(x)为密度函数的积分，F(x)为密度函数从负无穷到x的积分，2.二项分布在相同条件下重复做n次的试验称为n次独立重复试验，即n次独立的伯努利实验3.泊松分布（k=0,1,2,3...）4.协方差算法：Cov(x,y)=E(x-E(x))(y-E...

关键字：evidence ，贝叶斯公式一、先验分布对未知参数x的先验信息用一个分布形式p(x)来表示，此分布p(x)称为未知参数x的先验分布.(即在实验前通过已知信息知道的分布)可以理解为对某个原因的经验推断。对于一个未知参数，在抽取样本之前就已经知道了一些关于该参数的信息。我们知道的途径可能来源于生活经验，自然规律等等。例子：来源  https://blog.youkuaiyun.com/l...

关键字：牛顿(Newton)迭代公式，几何意义，收敛速度，收敛定理，多重根参考：https://wenku.baidu.com/view/9fa19f3bfe00bed5b9f3f90f76c66137ee064fcd.html一、步骤对于，假设一个近似解为（因为可能会有很多根），那么在近似解附近的一阶泰勒展开式可以写成对于且，可以近似写成解得将新得到的x作为近似解，令...

关键字：基函数，控制点，节点参考：http://www.docin.com/p-1511846558.html 前言：之前写写过一篇B样条曲线，这篇是原文的深度扩展，是针对B样条曲线的一种特殊情况，三次B样条，讨论了其插值和误差分析，添加了一些个人总结。思路：根据已知的型值点（就是给出的已知的数据点），采用均匀参数法构造节点矢量，得到基函数的表达形式，然后利用逼近思想构造三对角阵，利用...

关键字：NURBS，基函数，控制点，节点，另一个讲的很好的 https://www.cnblogs.com/icmzn/p/5100761.html看了网上很多相关资料才得以下笔，资料太多，这里就不一一列举了，感谢各位大佬的资料本博客顺序不太好，看前面的东西可能需要提前看后面的东西。正在努力修炼，敬请谅解写了个B样条曲线计算的完成程序，包括绘图，https://download.c...

关键字：回归分析，同时置信带，相互独立，横截面数据，纵向数据一、回归分析1.1 定义回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量（比如自变量与因变量，自变量也叫协变量）间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，通常用于预测分析。其中为协变量，Y为因变量，f为回归函数1.2 分类回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归...

一、定义通常用于分析自变量x对因变量Y的影响，以便建立两者之间的数学模型。也用来预测。通常因变量除了受自变量x的影响，还受次要变量的影响，但是其他变量的影响很微小，这些变量不像x一样容易控制，会呈现出较大的不确定性，所以这些次要变量通常用一个变量表示。由此建立回归分析模型，因为是随机变量，所以Y也是随机变量。显然可以用近似替代x与Y真正的对应关系，然后我们可以对做出估计。根据自变量...

ROOT传送门关键字：最小二乘法，多重共线性现象一、线性回归1.1 定义     所谓回归，就是确定自变量和因变量之间的对应关系，线性回归对于给定的X和Y，把焦点放在给定的x对应的y的概率分布，而不是x和y的联合概率分布。所以线性回归关注的是y。一个比较特殊的线性回归模型：逻辑模型（Logistic Regression）这是一个用于分类的线性回归模型1.2、优点   ...

关键字：，B样条，回归一、定义也叫“内插法”，给定包含一组(x,f(x))，该组里面有n个数据点。然后根据这一组数据点计算一个新的点Xi处对应的的f(Xi)值，一般这个新的点对应的值f(x)都是经过近似得到。GPR就是其中一种计算f(Xi)的值的方法。百度百科定义：是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)...

1、表示4*2矩阵的全体矩阵的集合

关键字：一、先验概率1.1 定义直观理解，所谓“先”，就是在事情之前，即在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的概率。1.2 例子比如抛硬币，我们都认为正面朝上的概率是0.5，这就是一种先验概率，在抛硬币前，我们只有常识。这个时候事情还没发生，我们进行概率判断。所谓的先验概率是对事情发生可能性猜测的数学表示。二、后验概率1.1 定义事情已经发生了，事情发生可能有很多原因，判断事情发...

关键字：置信区间1.作用：描述一个区间有多大的概率包含未知参数2.定义    设母体的概率函数为f(x;seta)，seta为未知参数，有一个取自母体的子样，字样有n个数据。如果对事先给定的a，0<a<1，存在两个统计量seta1和seta2，使得P(seta1<seta<seta2)=1-a，即seta落在seta1和seta2之间的概率为1-a，就称区间（seta1,s...

关键字：估计量，无偏性，有效性，一致性1.估计量    参数的点估计就是根据样本构造一个统计量，作为总体未知参数的估计。设总体的X未知参数为seta,样本根据样本构造一个统计量（只依赖于样本，不含总体分布的任何参数。常用的统计量有样本矩，次序统计量：将样本按从小到大或者从大到小顺序排列，）作为未知参数的估计，则称这个统计量为未知参数的估计量。2.无偏性    估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的...

关键字：普通参数，超参数，训练集，验证集，测试集    很多机器学习过程实际上就是选择模型，由于模型只是参数未知，所以就需要得到一个最优参数，使得模型可以比较准确的描述自变量到因变量的变化情况。对于模型的训练和度量，就需要用到已知的数据集。    数据集一般分为以下3种。如果已经有了一个大的标注数据集，那么通过随机抽样获得三种数据集，三者的比例为8:1:1。如果有标注的话，也可以只随机抽样出训练...