揭秘!用泊松分布打造精准AI足球预测神器
泊松分布(Poisson Distribution)是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,由法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon Denis Poisson)在1838年时发表。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。泊松分布的概率质量函数(PMF)用于计算在固定时间或空间内,某一
论文发表一般要多久?
通常1 - 2年左右,如果遇到一些特殊情况如期刊调整、行业热点导致投稿量暴增等,可能2 - 3年或更久。半年左右较为常见,有的可能长达8 - 12个月甚至更久(尤其是一些高质量、稿源充足的学报)。通常1 - 4个月左右,如果遇到期刊版面调整、印刷问题等特殊情况可能会有所延迟。:整体1 - 2年左右算
贝叶斯推理导论:如何在‘任何试验之前绝对一无所知’的情况下计算概率
本文将进一步探讨如何通过匹配覆盖率来证明客观贝叶斯分析的先验;重新审视贝叶斯和拉普拉斯研究过的问题,看看如何用更现代的方法来解决这些问题。
理论:(1)卡方分布、非中心卡方分布详解 (概念、求阈值方法、非中心化参数求解办法等)
卡方分布、非中心卡方分布详解 (概念、求阈值方法、非中心化参数求解办法等)
【人工智能】— 贝叶斯网络、概率图模型、全局语义、因果链、朴素贝叶斯模型、枚举推理、变量消元
图模型是概率分布的图表表示。它是概率论和图论的结合。也被称为概率图模型(Probabilistic Graphical Models)。它们增强了分析,而不是使用纯代数。
人工智能教程(四):概率论入门
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站在本系列的上一篇文章中,我们进一步讨论了矩阵和线性代数,并学习了用 JupyterLab 来运行 Python 代码。在本系列的第四篇文章中,我们将开始学习 TensorFlow,这是一个非常强大的人工智
【博弈论】第二讲:纳什均衡的混合战略(有限数量战略)
在nnn个参与人的博弈G={S1,...,Sn;u1,...,un}G=\left\{S_1,...,S_n; u_1,...,u_n\right\}G={S1,...,Sn;u1,...,un}中,参与人iii的战略空间为S,={S1…,Si}S_,= \left\{S_1…, S_i\r
连续型随机变量的分布(均匀分布、指数分布、正态分布)
连续型随机变量的分布(均匀分布、指数分布、正态分布)
随机变量的分布函数
分布函数 密度函数
【机器学习】朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯(Naive Bayes)是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法。由于朴素贝叶斯计算联合概率,所以朴素贝叶斯模型属于生成式模型。经典应用案例包括:文本分类、垃圾邮件过滤等。
WGAN-GP解读分析
WGAN-GP(Wasserstein GAN with gradient penalty)相比GAN(Generative Adversarial Network)有以下几个优点:更好的损失函数:WGAN-GP使用了Wasserstein距离来度量生成器和判别器之间的距离,相比于GAN中使用的交叉
机器学习——先验概率、后验概率、全概率公式、贝叶斯公式
先验概率(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率,是“执果寻因”问题中的"果"。贝叶斯公式就是当已知结果,问导致这个结果的第 i 原因的可能性是多少。
delta method 介绍
众所周知,当一个变量X服从正态分布时,其线性变换也服从正态分布。那么非线性变换呢?delta方法提出,其经过可导函数变换后得到的g(X)仍然概率趋向正态分布,并且提供了期望、方差的计算公式。单变量X变换为g(X),对g(X)g(X)≈g(θ)+g′(θ)(X−θ)g(X)−g(θ)≈g′(θ)(X−
切比雪夫(Chebyshev)不等式
标准化设随机变量x具有数学期望E(x)=μE(x) = \muE(x)=μ,方差D(x)=σ2D(x) = \sigma^{2}D(x)=σ2。记X∗=X−μσX^{* } =\frac{X-\mu }{\sigma }X∗=σX−μ, 则X*的期望和方差为:E(X∗)=1σE(X−μ)=1σ[E
概率论与数理统计(3)--指数分布函数及其期望、方差
指数分布函数及其性质整理
参数估计方法总结(超全!!!)
本文介绍了常见的参数估计方法,包括点估计、区间估计、假设检验和模型选择等。
伯努利分布
伯努利分布
概率统计·参数估计【矩估计、极大似然估计、无偏性、有效性、相合性】
设总体的分布函数形式已知,但它的一个或多个参数为未知,借助于总体的一个样本来估计总体未知参数的值的问题称为点估计问题。
似然函数总结
似然函数总结
SPSS学习 相关性分析
进行相关分析双变量相关 计算变量之间皮尔逊相关系数(直接解读) 肯德尔(需要计算偏相关性)斯皮尔曼(需要通过`*`与`**`的大小进行判断)一. 分析花瓣长、花枝长与花萼长两两相关性关系采用皮尔逊 双尾检验显著性检验 双尾(双侧检验) 以0.01为检验标准 单尾(单侧检验) 以0.05为检验标准数据