importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.linspace(-3,3,500))pos=np.dstack((x,y))#计算二维正态分布的概率密度值pdf_values=multivariate_normal.pdf(pos,mean=me
一、极大似然估计概述 极大似然估计是频率学派的进行参数估计的法宝，基于以下两种假设前提：①某一事件发生是因为该事件发生概率最大。②事件发生与模型参数θ有关，模型参数θ是一个定值。 极大似然估计是通过已知样本数据，来推导出最大概率出现这个事实的模型参数值，并将这一参数值作为估计的真实值。 举例：抛硬币10次，若出现一次结果为5次正面朝上，5次反面朝上。设出现这一结果与P有关，则似然函数为L(P)=p^5*(1-p)^5,对其取对数求导，令导数为零，求得p为0.5。则我们有理由认为当p等于0.5时，最有可能出现抛硬币10次，其中5次正面朝上，5次反面朝上这
【R语言数据科学】（十二）：有趣的概率学（上）?个人主页：JoJo的数据分析历险记?个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生?如果文章对你有帮助，欢迎✌关注、?点赞、✌收藏、?订阅专栏✨本文收录于【R语言数据科学】本系列主要介绍R语言在数据科学领域的应用包括：R语言编程基础、R语言可视化、R语言进行数据操作、R语言建模、R语言机器学习算法实现、R语言统计理论方法实现。本系列会坚持完成下去，请大家多多关注点赞支持，一起学习~，尽量坚持每周持续更新，欢迎大家订阅交流学习！
就我的概率论学习经验来看，这两个概念极易混淆，并且极为重点，然而，在概率论的前几章学习中，如果只是计算，对这方面的辨析不清并没有问题。然而，到了后面的参数估计部分，却可能出现问题，而这些问题是比较隐晦而且难以发现的，并且鲜有老师强调。因此，就这方面希望能够帮助同样对概率论的这部分内容有疑惑的同学。随机变量首先，在学习概率最开始的时候，我们接触了随机变量X，它是一种量，就是说它是变化的（这是我的理解方式）。对于这个随机变量X，我们怎么样才能让它定下来呢？通过抽样的方式。举个例子，随机变量X（我其实感觉这个地方和最开始的事件容易混淆，我姑且把事件和随机变量混为一谈了（这个部分博友有更好的说法恳请指
算法冒号表达式（condition）？x：y可以三个条件以此类推（condition1）？x：（condition2）？y：z判断三角形最简单的办法 boolcanFormTriangle(inta,intb,intc){ return(a+b>c)&&(b+c>a)&&(a+c>b); }带空格的数据输入 #include getline(cin,string); #include cin.getline(char[],num);数据类型转换string变成int #include stoi()whichmeansstringtointint变成string#includeto_st
一定义概括地说：随机变量Y是随机变量X的函数。设g(x)是一给定的连续函数，称Y=g(X)为随机变量X的一个函数，Y也是一个随机变量。当X取值时，Y取值 .本文讨论连续型随机变量函数。定理1:设X为连续型随机变量，其概率密度为，设g(x)是一严格单调的可导函数，其值域为( α, β), 且g'(x) ≠0, 记x=h(y)为y=g(x)的反函数，则Y=g(X)的概率密度从定理可以看出，我们要确定g(x)是为了求出反函数h(y), 进而求出导数h'(y),h(y)是以y为自变量的表示x的函数。 二 看例题题1题2设随机变量X在区间(0, 1)服从均匀分布， 求Y=eˣ的概率密度解：先用第一
我试图用MATLAB中的Rose功能绘制归一化的概率直方图（我无法使用极性组织图，因为我没有最新版本的MATLAB。我的版本是2015b）。在正常直方图中，我通常这样做：h=histogram(x,'Normalization','probability');但是同样对玫瑰不起作用。如果我尝试将h.values传递到玫瑰图，这是行不通的，因为玫瑰将其用作数据，而不是作为值...x=rand(100)*90;xRad=x(:)./180*pi;xRadProb=histogram(xRad,'Normalization','probability');figure(1)hax=axes();ro
文章目录⚪总变差(TotalVariation)⚪KL散度(Kullback-LeiblerDivergence)1.KL散度的定义和性质2.前向KL散度与反向KL散度⚪JS散度(Jenson-ShannonDivergence)1.JS散度的定义和性质2.JS散度的缺点⚪f散度(fDivergence)1.f散度的定义和性质2.f散度的局部变分估算(1)凸函数的共轭函数(2)f散度的估算公式⚪W散度(WassersteinDivergence)1.W散度的定义和性质2.W距离也是一种散度
最近在刷蓝桥杯题目，按题目做一下笔记整理，顺便分享交流一下，有更好的解决方案欢迎大家共同提出探讨，以下源代码为系统提交满分答案印章问题描述资源限制Python时间限制：5.0s问题描述共有n种图案的印章，每种图案的出现概率相同。小A买了m张印章，求小A集齐n种印章的概率。输入格式一行两个正整数n和m输出格式一个实数P表示答案，保留4位小数。样例输入23样例输出0.7500数据规模与约定1≤n，m≤20源代码n,m=map(int,input().split())#创建二位数组'''创建m+1行n+1列的二维数组输入43dp=[[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0],[0,0,0,0,0
我从多灾多难的2020年的11月开始正式学习构建系统发育树，拖拖拉拉地学到12月。星座运势告诉我：“你想掌握地大部分技能都可以通过持续地坚持来获得。”我心想：信了你的邪。下面进入正题。最大似然法的原理在之前的文章有过介绍。这里只讲建树方法。最大似然法的计算强度大，非常耗时，用自己的电脑跑太耗时耗力，因此在这里给出几个线建树的方法。1IQ-TREEwebserverIQ-TREE有本地地软件（下载地址：http://www.iqtree.org/），也有在线地建树平台IQ-TREEwebserver（http://iqtree.cibiv.univie.ac.at/），可以通过阅读它提供的教程（
