加勒比海鲜王

保留初心，砥砺前行这是令人兴奋的一个章节。因为科研中总是充满了马尔科夫。 隐含马尔科夫模型也是机器学习的主要工具之一。引用这句话的目的也是为了证明这一章节的重要性。引例：在通信模型中，信息源发出信号s1,s2,s3,…，接收器收到o1,02,03,…。解码操作就是通过收到的o1,02,03,…还原回s1,s2,s3,…。 如何根据o1,02,03,…得到s1,s2,s3,…，可以把这项工作

保留初心，砥砺前行这一章节讲解的是关于信息的某些度量。 我们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。……直到1948年，Shannon在他著名的论文“通信的数学原理”中提出了“信息熵”的概念，才解决了信息的度量问题，并且量化出信息的作用。信息熵首先，我们可以记住的是，信息熵一般使用符号H来表示，单位是比特。接下来，看一个书中给出的例子： 当我错过了上一届世界杯的比赛，而想

保留初心，砥砺前行看完了《数学之美》第三章才想起来做一些记录会有更好的效果。所以从第四章开始也不晚，况且前两章只是相当于介绍了数学的某些历史。从这篇开始以数学之美为开头的文章更多的是为了自己看，记录一些书中的重点。如果恰好也有喜欢数学的你看到了这些文章，可以看做是对数学之美这本书的一个简要性概述。最后，希望高手指正。 数学的魅力就在于将复杂的问题简单化。这里是我上午写的一篇“文章”，它太短，

content连续性随机变量的分布以及概率密度似然函数贝叶斯方法参考资料（强烈推荐最后一个）连续性随机变量的分布以及概率密度连续性随机变量的分布不能像离散型的分布那样去描述。因为这种变量的取值充满一个区间，如果取一个点问他的概率，只能是0。 刻画连续性随机变量的概率分布的一个方法是使用概率密度函数。 - 定义：设连续型随机变量X有概率分布函数F(x)，则F(x)的导数f（x） = F‘(x) 称

怎样更好地理解并记忆泰勒展开式？