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RSS订阅转载 pandas read_csv/read_table读文件时出现编码错误解决办法
https://www.jianshu.com/p/981d1c128cef当encoding='utf-8’不适用时，可以考虑encoding='latin 1’或者encoding=‘ISO-8859-1’.
2020-08-14 22:01:59
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转载 Lebesgue可测但非Borel可测的函数
https://www.math3ma.com/blog/lebesgue-but-not-borelBorel可测集是Lebesgue可测集的子集。因为Borel可测集是由开集生成的，而Lebesgue是由开集以及零测集生成的，同时，也可看做是Borel可测集的完备化。
2020-07-05 20:07:19
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原创 概率论基础-严士健 第二版 习题与补充5.2答案
概率论基础-严士健 第二版习题与补充5.2答案1.若将ξn→ξ,P−a.e.\xi_n \to \xi, P-a.e.ξn→ξ,P−a.e.改成ξn→Pξ\xi_n \overset{P}{\to} \xiξn→Pξ结论同样成立。ξn→Pξ\xi_n \overset{P}{\to} \xiξn→Pξ 等价于 存在子列nkn_knk,使得nkn_knk的子列nkjn_{k_j}nkj有ξnkj→a.e.ξ\xi_{n_{k_j}} \overset{a.e.}{\to} \xiξnkj
2020-06-05 11:07:03
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原创 概率论基础-严士健 第二版 习题与补充5.1答案
概率论基础-严士健 第二版习题与补充5.1答案1.不返回抽样时：P(第二次抽的废品|第一次抽的合格品) = MN−1\frac{M}{N-1}N−1M。返回抽样时：P(第二次抽的废品|第一次抽的合格品) = MN\frac{M}{N}NM。2.P(废品率) = ∑P(废品率∣机器i)P(机器i)=815×0.01+515×0.02+215×0.04=13750\sum P(废品率|机器i)P(机器i) = \frac{8}{15} \times 0.01 + \frac{5}{15} \time
2020-06-04 10:25:54
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原创 概率论基础-严士健 第二版 习题与补充3.3答案
概率论基础-严士健 第二版 习题与补充3.3答案1.i)由于lim‾n→∞An=∪n=1∞∩k=n∞Ak\underline{\lim}_{n\to\infty} A_n = \cup_{n=1}^{\infty}\cap_{k=n}^{\infty} A_klimn→∞An=∪n=1∞∩k=n∞Ak且∩k=n∞Ak\cap_{k=n}^{\infty} A_k∩k=n∞Ak...
2020-05-31 09:33:30
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原创 概率论基础-严士健 第二版 习题与补充3.2答案
概率论基础-严士健 第二版 习题与补充3.2答案1.fff为非负简单函数，即f=∑j=1nxjχAjf = \sum_{j=1}^n x_j \chi_{A_j}f=∑j=1nxjχAj，则∫fdμ=∫fd(a1μ1+a2μ2)=∫∑j=1nxjχAjd(a1μ1+a2μ2)=∑j=1nxj(a1μ1+a2μ2)(Aj)=∑j=1nxj(a1μ1(Aj)+a2μ2(Aj))=∑j=1...
2020-05-30 09:59:02
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原创 概率论基础-严士健 第二版 习题与补充2.1答案
概率论基础-严士健 第二版习题与补充2.1答案1.i)令IA(ω)=0,ω∈A;IA(ω)=1,ω∉AI_A (\omega) = 0, \omega \in A; I_A (\omega) = 1, \omega \notin AIA(ω)=0,ω∈A;IA(ω)=1,ω∈/A即可。ii)令IA(ω)=1,ω∈A;IA(ω)=−1,ω∉AI_A (\omega) = 1, \omega \in A; I_A (\omega) = -1, \omega \notin AIA(ω)=1,ω∈A;
2020-05-20 09:42:33
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原创 概率论基础-严士健 第二版 习题与补充2.4答案
概率论基础-严士健 第二版 习题与补充2.4答案1.由性质2可知，ξ(1),…,ξ(n−1)\xi^{(1)}, \dots, \xi^{(n-1)}ξ(1),…,ξ(n−1)与ξ(n)\xi^{(n)}ξ(n)不相交，从而σ(ξ(1),…,ξ(n−1))\sigma(\xi^{(1)}, \dots, \xi^{(n-1)})σ(ξ(1),…,ξ(n−1))与σ(ξ(n))\sigma(\x...
2020-04-19 10:08:21
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原创 概率论基础-严士健 第二版 习题与补充1.6答案
概率论基础-严士健 第二版习题与补充1.6答案1.不独立。设有一均匀正八面体，其第1，2，3，4面染红色，第1，2，3，5面染白色，第1，6，7，8面染黑色，现在以A，B，C分别表示投一次正八面体出现红、白、黑的事件，则P(A)=P(B)=P(C)=12.P(A) = P(B) = P(C) = \frac{1}{2}.P(A)=P(B)=P(C)=21.P(ABC)=18=P(A)P...
2020-04-15 10:04:28
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翻译 机器学习实战第二章KNN代码笔记
from numpy import *#引入numpyimport operator#运算符模块，KNN进行排序时将用到#创建一个数据集其中数据集只有四点#取前面两点为A类，后两点为B类def createDateSet(): group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) labels = ['A', ...
2019-06-17 14:46:16
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原创 随机过程之更新理论的应用
随机过程之更新理论的应用人工智能越来越热，但由于人工智能范围领域之广，对数学的各科要求很高，因而回顾下随机过程基本知识。#更新过程可以看作是Poisson过程的推广，首先先回顾下Poisson的定义：我们把满足一下条件的计数过程{N(t),t≥0}称为Poisson过程：N(t) ≥ 0N(t)具有平稳增量和独立增量P(N(t+s)-N(s)=n)=(λt)tn!e(−λt)\fra...
2018-12-16 20:29:44
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Modern Actuarial Risk Theory Using R
2018-12-19
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