基本概念这里先要知道几个概念！均值（平均值）：一组数据的平均值，比如学生时代最喜欢的平均分；方差：一组数据与平均值的偏离程度；标准差（标准误差）：方差开根号，反应数据的离散程度；置信区间：统计的数据误差范围，所以有个上下值，比如农产品上写的5kg±5%。置信水平：让人相信的概率，比如置信水平是95%，如100个数据，有95个数据在上面的置信区间上。计算置信区间①求均值；②求标准误差；③查表的z值，如下表：置信水平|z|值90%1.6495%1.9699%2.58④计算置信区间：a=样本均值-|z|*标准差b=样本均值+|z|*标准差Python实例如下代码：importnumpyasnpfro
论文名称：DeepAR:ProbabilisticForecastingwithAutoregressiveRecurrentNetworks论文地址：https://arxiv.org/abs/1704.04110论文作者：亚马逊论文年份：2017论文被引：558（2022/3/23）几个比较好的资源：论文解读视频：DeepAR：使用自回归RNN预测时序概率分布论文解读博文：DeepAR:自回归循环网络进行时序概率进行预测实战视频：【机器之心×AWS】使用DeepAR进行时间序列预测torch源码实现：zhykoties/TimeSerieskeras源码实现：arrigonialberto
高斯分布作为一种重要的连续分布形式，频繁出现在各种应用场景里，典型如卡尔曼滤波器的设计与计算中涉及两个高斯分布的乘积，计算符合高斯分布的两个独立随机变量和的概率密度函数涉及高斯分布的卷积。1.一元高斯分布的乘积令，均是关于变量的高斯分布，现计算高斯分布的乘积的分布形式。 检查指数项 展开得到： 进一步得到
在日常生活中，我们经常使用这些术语。但是在统计学和机器学习上下文中使用时，有一个本质的区别。本文将用理论和例子来解释概率和似然之间的关键区别。概率与似然假设在一场棒球比赛中，两队的队长都被召集到场上掷硬币。获胜的队长将根据掷硬币的结果选择先击球还是先投球。现在，获胜的队长选择先击球的概率是多少？我们现在知道只有两种可能的结果：获胜的队长决定先投球或开始击球。获胜的队有50%的几率会选择先击球。评论员现在正在讨论获胜队长选择首先在击球的可能性。在实际中这个数字可能不到50%，因为选择先击球会受球场类型、天气、对方球队等因素的影响。比如说如果比赛前下了大雨，决定先击球的可能性会低至1%。如果天气条
目录写在前面的话前置知识自协方差矩阵具体样例自相关矩阵自相关矩阵与自协方差矩阵的关系互协方差矩阵互相关矩阵互相关矩阵与互协方差矩阵的关系性质相关系数写在前面的话最近看模式识别课程的时候卡在了一个地方，见下图：协方差矩阵倒还知道，自相关矩阵？怎么推导的？它有什么意义？上网查了资料，要么晦涩难懂，要么一堆废话，这里我想尽量用最简洁的语言讲清楚它们。前置知识向量的内积与外积场景：机器学习样本（n个样本，N个维度（特征））：X={x1,x2,...,xn}xi={wi,1,wi,2,...,wi,N}Ti∈[1,n]wj={w1,j,w2,j,...,wn,j}j∈[1,N]X=\left\{x_1,
数学建模之熵权法（SPSSPRO与MATLAB）一、基本原理对于某项指标，可以用熵值来判断某个指标的离散程度，其信息熵值越小，指标的离散程度越大(表明指标值得变异程度越大，提供的信息量越多)，该指标对综合评价的影响（即权重）就越大，如果某项指标的值全部相等，则该指标在综合评价中不起作用。因此，可利用信息熵这个工具，计算出各个指标的权重，为多指标综合评价提供依据。指标的值变化会直接影响因素的变化，变化量越大，说明指标对于因素的变化作用也应该是越明显的。二、分析1、适用范围:可用于任何评价问题中的确定指标权重;可用于剔除指标体系中对评价结果贡献不大的指标注意:确定权重前需要确定指标对目标得分的影响
0基础学习diffusion_model扩散模型【易理解的公式推导】一、概述二、扩散过程(已知X0求Xt)三、逆扩散过程(已知Xt求Xt-1)1。算法流程图四、结论五、损失函数六、心得体会（优缺点分析）一、概述DDPM论文链接：JonathanHo_DenoisingDiffusionProbabilisticModels(NeurIPS2020)去噪扩散概率模型。项目地址：https://github.com/hojonathanho/diffusion本文是笔者在学习扩散模型时的一些笔记与心得，在公式推导过程中能够保证自己是一步一步去推导并且理解了的。概述是我认为比较重要的部分能够帮助理解
机器学习（一）回归算法1.什么是回归算法2.线性回归、最大似然估计及二乘法线性回归似然函数θ\thetaθ的求解过程最小二乘法的参数最优求解3.目标函数(loss/costfunction)4.线性回归的过拟合Ridge(L2-norm)和LASSO(L1-norm)比较ElasitcNet5.模型效果判断6.梯度下降算法梯度方向批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法(SGD)BGD和SGD算法比较梯度下降法线性回归总结补充知识局部加权回归-损失函数局部加权回归-权重值设置Logistic回归Logistic回归及似然函数最大似然/极大似然函数的随机梯度极大似然估计与Logistic回归损
基于贝叶斯公式来估计后验概率P(c|x)的主要困难在于：类条件概率P(x|c)是所有属性上的联合概率，难以从有限的训练样本直接估计而得。为避开这个障碍，朴素贝叶斯分类器（NaiveBayesclassfier）采用了“属性条件独立性假设”：对已知类别，假设所有属性相互独立。换句话说，每个属性独立地对分类结果产生影响。基于属性条件独立性假设，可重写P(c|x)其中，d为属性数目，为x在第i个属性上的取值。由于对所有类别来说P(x)相同，则贝叶斯判定准则为(即朴素贝叶斯分类器的表达式)：显而易见，朴素贝叶斯分类器的训练过程就是基于训练集D来估计类先验概率P(c)，并为每个属性估计条件概率P(Xi|
假设我正在编写一个简单的运气游戏-每个玩家按下Enter键，游戏会为其分配一个1-6之间的随机数。就像一个立方体。游戏结束时，数字最高的玩家获胜。现在，假设我是个骗子。我想编写游戏，让第1号玩家(也就是我)有90%的概率得到6，有2%的概率得到其余的每个数字(1、2、3、4、5)。如何随机生成一个数字，并设置每个数字的概率？ 最佳答案 staticRandomrandom=newRandom();staticintCheatToWin(){if(random.NextDouble()另一种可定制的作弊方式:staticintIfYo
