14个面试中常见的概率问题

在任何数据科学面试中,基本上都会问道一些有关概率的问题。 这在本文中我总结了一些相关的问题供大家参考。

独孤九剑第五式-朴素贝叶斯模型

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概率还不会的快看过来《统计学习方法》——第四章、朴素贝叶斯法

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程序员的数学【AIoT阶段二】

不论你是一位刚入程序员门槛的大学生,亦或者是想系统学习程序员数学,这篇文章绝对可以满足你的需求,本篇博客涉及所有程序员数学的必备知识,是 【AIoT阶段二】的内容:算法数学基础,关于所有AIoT的详细介绍,详见博客:AIoT(人工智能+物联网)知识总结+实战项目,先来简单介绍通过本文,你可以学到什么

程序员的数学【概率论】

本文其实值属于:程序员的数学【AIoT阶段二】 (尚未更新)的一部分内容,本篇把这部分内容单独截取出来,方便大家的观看,本文介绍 概率论,本文涵盖了一些计算的问题并使用代码进行了实现,安装代码运行环境见博客:最详细的Anaconda Installers 的安装【numpy,jupyter】(图+文

NumPy快速入门(四)——随机抽样与通用函数

目录一、随机抽样(np.random模块)1.1 np.random.random()1.2 np.random.uniform()1.3 np.random.randn()1.4 np.random.randint()1.5 np.random.rand()1.6 np.random.normal

Jensen不等式

引言 概率不等式是概率论和数理统计的理论研究中的重要工具,对于概率极限理论和统计大样本理论,几乎所有重要结果的论证是借助于概率不等式的巧妙应用,Jensen\mathrm{Jensen}Jensen不等式和证明,并应用其带来解决一些相关问题。Jensen\mathrm{Jensen}Jensen不等

机器学习基础知识之概率论的多维随机变量及其分布

机器学习基础知识之概率论的多维随机变量及其分布文章目录机器学习基础知识之概率论的多维随机变量及其分布一、多维随机变量及其联合分布1、多维随机变量一、多维随机变量及其联合分布1、多维随机变量...

矩量母函数介绍

1 矩量母函数 矩量母函数又称矩母函数(Moment Generating Function)又称动差生成函数,是一种构造函数,其定义为:随机变量XXX是连续型随机变量时,其矩量母函数为:MX(t)=E(etX)=∫−∞+∞etxf(x)dxM_X(t)=\mathrm{E}(e^{tX})=\in

条件期望求解快速排序算法复杂度

1 条件期望定义1(条件期望):给定随机变量XXX和YYY,则有如下条件期望E[X]=E[E[X∣Y]]\mathrm{E}[X]=\mathrm{E}\left[\mathrm{E}[X|Y]\right]E[X]=E[E[X∣Y]]如果YYY是离散随机变量,则有E[X]=∑yE[X∣Y=y]P{

python在球面上随机生成均匀点最简单的方法

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为什么 Pi 会出现在正态分布的方程中?

本篇文章将介绍钟形曲线是如何形成的,以及π为什么会出现在一个看似与它无关的曲线的公式中。