概率论中弄混淆的概念

最新推荐文章于 2025-12-15 09:56:13 发布
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#概率论 #数学

 

 

连续型随机变量（or 连续型概率分布）离散型随机变量（or 离散型概率分布）
F （概率）分布函数F （概率）分布函数
P 概率（函数）P 概率（函数）、分布列、分布律
f 概率密度（函数）PDF 

PDF、PMF、CDF 的区别详见 https://blog.youkuaiyun.com/wzgbm/article/details/51680540

机器学习/深度学习-学习笔记：概念补充（上）
Morganfs的博客
05-12 1805
两万字梳理：极大似然估计、贝叶斯、傅里叶、马尔科夫、条件随机场5个概念。
条件概率，全概率公式与贝叶斯公式的推导，理解和应用
Smilecoc的博客
04-18 1万+
全概率公式与贝叶斯公式
一些容量混淆的概率以及常量相关
雪儿的专栏
07-13 636
编译时和运行时 编译时：编译预处理器，编译器和连接器工作的阶段合称为“编译时”。 数据类型转换（隐式转换） 符号常量        用#define定义的宏常量和用const定义的常量。 const与#define的比较 类中的常量       非静态const数据成员是属于每一个对象的成员，只在某个对象的生存期限内是常量，而对于整个类
很容易弄混淆的知识点
mf1crystal的博客
11-20 491
1.简述Makefile的作用 makefile关系到了整个工程的编译规则。一个工程中的源文件不计数，其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中，makefile定义了一系列的规则来指定，哪些文件需要先编译，哪些文件需要后编译，哪些文件需要重新编译，甚至于进行更复杂的功能操作，因为makefile就像一个Shell脚本一样，其中也可以执行操作系统的命令。 makefile带来的好处就是–“自动
概率中的PDF，PMF，CDF
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wanzer之家
06-15 16万+
一 概念解释 二 数学表示 三概念分析 四分布函数的意义 五参考文献一. 概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率
pdf和cdf绘概率图函数的用法
u011518700的专栏
05-09 5336
4.2  随机变量的概率密度计算 4.2.1  通用函数计算概率密度函数值 命令  通用函数计算概率密度函数值 函数  pdf 格式  Y=pdf(name，K，A) Y=pdf(name，K，A，B) Y=pdf(name，K，A，B，C) 说明  返回在X=K处、参数为A、B、C的概率密度值，对于不同的分布，参数个数是不同；name为分布函数名，其取值如表4-2。 表4-2  
Android混淆总结篇(一)
追求，成长
03-06 1万+
前言 这阵子自己的心又长草了，静不下来~又挺迷茫的！在这个纷纷跳槽的季节，感觉还是应该让自己静下心来多学习学习。还是写写博客，总结总结~梳理下心里的野草。 上个月跟朋友讨论了这么一问题：“项目上线之后由于代码被混淆的缘故，导致收集到的异常信息看着很困难”，刚好最近在复习混淆方面的知识，在总结混淆的知识点的同时，顺便探讨总结下这问题。项目上线肯定避免不了的是对项目进行混淆、打包、签名和发布，可能...
我想要速学，在一周内我弄成机器人的理解，能够面对面试的提问
08-14
*重点理解：视觉算法在感知系统中的作用[^1]* 2. **视觉算法测试全景图** ```mermaid graph TD A[输入数据] --> B[预处理] B --> C{算法处理} C --> D[目标检测] C --> E[语义分割] C --> F[位姿估计] D ...
概率Probability的本质是什么？[附概率基础知识，文末可下载28页PDF]
数据简化DataSimp社区
06-09 6217
概率Probability的本质是什么？[附概率...
分类模型评价指标说明
u014611178的博客
10-23 1372
分类模型评价指标说明 分类涉及到的指标特别容易搞混，不是这个率就是那个率，最后都分不清谁是谁，这份文档就是为此给大家梳理一下。 文章目录分类模型评价指标说明混淆矩阵例子混淆矩阵定义混淆矩阵代码正确率真阳率和假阳率真阳率假阳率真阳率和假阳率的公式比较ROC/AUC例子阈值对TPR和FPR的影响ROC曲线ROC曲线的用处AUC精准率和召回率精准率召回率两者公式比较精准率和召回率的关系阈值对精准率和召回率的影响P-R曲线P-R曲线的用处AP原始计算方式其他计算方式F1分数Matthews相关系数 混淆矩阵 混淆矩
概率论基础知识（一）概率论基本概念
简之的通向技术之路
09-16 4万+
概率论基础知识 0. 前言 本文主要旨在对概率论的基础概念与知识进行概要的总结，以便于使用到时可以参考。 概率论是数理统计的基础，也是很多机器学习模型的支撑，概率论在机器学习中占主要地位，因为概率论为机器学习算法的正确性提供了理论依据。 1. 概率论的基本概念 1.1 基本概念 随机实验（E） （1）可以在相同的条件下重复地进行 （2）每次实验的可能结果不止一...
Deep Learning 基础 -- 混淆矩阵、准确率、召回率、F1-Score
ProYH
08-02 6739
Deep Learning 基础 – 混淆矩阵、准确率、召回率、F1-Score Tags： Deep_Learning 本文主要包含如下内容： Deep Learning 基础 – 混淆矩阵、准确率、召回率、F1-Score 混淆矩阵、准确率、召回率、F1-Score 混淆矩阵 准确率、召回率 P-R曲线、F1-Score AP、MAP TPR、FPR、TNR ROC、AUC ...
概率论与随机过程笔记（2）：离散随机变量（1）
oops python!
12-04 1626
概率论与随机过程笔记（2）
几种离散随机变量
jsxyg63的博客
10-20 6430
概率统计之几种离散随机变量
数学知识——概率统计（10）：小结——（概率）分布、概率函数P(x)、概率分布函数F(x)、概率密度函数f(x)
Robin_Pi的博客
02-16 3760
学的有些模糊了，回过头来突然想不起“概率”到底是什么定义，也不知道“分布”的含义，还有，概率统计到底在干一件什么事情？ 跳出细枝末节，宏观的来看，其实，本质上不也就是在玩“数据”么： 数据——随机变量； 获取数据——抽样； 描述数据——分布（整体细节描述）、统计量（概述）； 分析数据——统计推断方法（参数估计、假设检验）； 注：分析分布（而不是分析有限的样本）需要使用CDF。 内容补充：分布 ...
【课堂笔记】统计
qq_40432278的博客
12-14 784
定义：利用样本数据，判断关于总体参数（如均值、比例、方差等）的某个假设是否合理。核心思想：如果各组均值真的相同，那“设总体服从任意分布，均值为。无论总体分布如何（只要均值。设总体中某事件发生的概率为。，从总体中抽取容量为。根据中心极限定理，当。
概率分布基本概念的深入理解
CS实验室
12-12 698
概率分布是描述随机变量统计规律的核心工具，通过分布函数统一表达离散型、连续型和奇异型随机变量的概率特性。本文系统阐述了概率分布的定义与分类，深入分析了其数学表示方法（包括分布函数、特征函数等），并详细探讨了期望、方差、偏度、峰度等关键特征参数的统计意义。同时，结合实际应用场景，提出了概率分布选择的方法论，并展望了非高斯分布等前沿发展方向。研究表明，概率分布理论不仅为随机现象研究提供数学基础，其发展也持续推动着统计学、物理学和人工智能等领域的进步。
SPSS——非参数检验-“单样本K-S检验”
weixin_41301530的博客
12-15 318
比如说我们可以将学习成绩分为及格不及格，或者分为优等、中等、差等等，而且。，比如说我们可以将学习成绩分为及格不及格，或者分为优等、中等、差等等，而且。：适用于小样本，在计算样本允许时，将使用精确方法代替蒙特卡洛法。：仅渐进法适用于样本数据服从渐近分布，或者样本数据比较大。都可以用于检验所在样本的总体分布和理论分布的拟合优度。都可以用于检验所在样本的总体分布和理论分布的拟合优度。对数据的使用也更加完整，检验结果也更精确。对数据的使用也更加完整，检验结果也更精确。，用于探索连续型随机变量的分布。
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）
最新发布
12-15
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制（NMPC）双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现，重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制，增强了传统NMPC的数值鲁棒性，并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度，适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例，涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域，展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性系统的高性能预测控制设计，如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等；②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题；③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性，支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践，重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节，同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景，强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
概率论基础与统计概念详解
本篇笔记深入探讨了概率论与数理统计的基础概念和重要理论。首先，概率论被定义为衡量随机事件发生可能性的数学工具，通过非负性、规范性、可列可加性等公理来量化事件的概率。古典概型的特点在于样本空间包含有限个...
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