随机过程学习小记

最新推荐文章于 2024-09-22 19:56:46 发布
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分类专栏： 数学概念 文章标签： 随机过程 随机变量 概率规则 时间演化 统计学
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随机过程是统计学中的一个重要概念，它描述了一个随机变量随时间或空间变化的规律性。随机变量作为量化不確定性事件的工具，通过特定的概率规则展示其演化过程。理解随机过程对于概率论、统计学以及信号处理等领域至关重要。

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随机过程个人理解为： 一个随机变量 x随时间或空间（不同的下标索引） 根据一定的概率规则演化的过程.

Notes: 随机变量的概念引申自统计学中的随机事件 ， 因其单次产生的可能性是随机的 并且将不容易被量化的随机事件 经过转换， 引入可以容易被量化的 函数转换 即将不容易被量化的随机事件量化为 随机变量. 

随机过程及应用学习笔记（二）随机过程的基本概念
qq_53589322的博客
02-13 4812
随机过程理论产生于本世纪初，起源于统计物理学领域。布朗运动和热噪声是随机过程的最早例子。随机过程理论在社会科学、自然科学和工程技术的各个领域中都有着广泛的应用。例如：现代电子技术、现代通讯、自动控制、系统工程的可靠性工程、市场经济的预测和控制、随机服务系统的排队论﹑储存论、生物医学工程、人口的预测和控制等等。只要人们要研究随时间变化的动态系统的随机现象的统计规律时，就要应用到随机过程的理论。随机过程可以形式化地定义为一个随机变量的集合 {X(t), t ∈ T}，其中 T 是一个表示时间的参数集合。
机器学习小记-决策树
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06-29 369
决策树是一种常见的机器学习算法，用于分类和回归问题。它基于一系列的决策规则来对数据进行划分，最终形成一个树状结构。每个内部节点代表一个特征，每个分支代表该特征的一个取值，而每个叶节点代表一个类别（对于分类问题）或一个数值（对于回归问题）。决策树的构建过程包括以下步骤：特征选择：根据某种准则选择最佳的特征作为当前节点的划分依据。常见的特征选择准则包括信息增益、信息增益比、基尼系数等。节点划分：根据选择的特征，将数据集划分为不同的子集。每个子集对应于一个分支，构成当前节点的子节点。
随机过程知识点学习与总结
biao2488890051的博客
05-08 1万+
本课程主要内容，按照顺序排版如下： 1、随机过程和随机变量的关系 对某一个事物的在t0的观测为Xt0（这是一个随机变量）可能无法准确反应出其真实结果，需要在多个时间点对他进行观测， 即Xt或者记为X(t)，t∈T，T∈（-∞，+∞），即t是连续取值，X(t)称为随机过程 若T=0，1，2，3...，即t是离散取值，则X(t)也称为随即序列 可以看出随机过程X(t)是一族随机变量 2、...
随机过程总结
u012963126的专栏
07-06 1075
随机过程教程
01-04
随机过程
随机过程回顾（一）
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随机过程的基础知识
d3js 学习小记
02-27
### D3.js 学习小记 #### SVG基础与D3.js绘图实践 ##### SVG基础 SVG（可缩放矢量图形）是一种基于XML的矢量图像格式，用于描述二维图形以及图形应用。SVG 图像可以被放大、缩小而不会失真，非常适合于网页制作。...
【算法小记】深度学习——时间序列数据分析 Time series Data Analysis
拨雪寻春，烧灯续昼
06-09 1957
在本篇博客中将简单介绍常见的几种循环神经网络和一维卷积神经网络，并使用一些简答的数据进行示例
Hugging Face Course-Introduction学习小记 (part1)
Raki_J的博客
12-15 1449
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【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记 <task01： 基于sklearn的Logistic Regression分类实现> 目录【阿里天池云-龙珠计划】python机器学习小记一、逻辑回归算法原理及应用介绍 二、入门Demo 三、基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践 那么我们开始吧~~ 1. 逻辑回归算法原理及应用介绍 1.1. 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。 其最为突出的两点
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weixin_63253486的博客
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