介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
在上一篇描述性统计中提到数据分析的对象主要是结构化化数据，而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述，即数据的集中趋势描述，数据的离散程度描述和数据的分布形态描述，并对前两个维度进行了介绍。
上一小节对随机变量做了一个概述，这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化，主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。
作者：王陆勤 计算概率分布颇为耗时。但是，我们可以掌握一些特殊而有用的概率分布，比方说几何分布、二项分布和泊松分布，利用这些特殊的概率分布，可以快速地计算概率、期望和方差。 几何分布 几何分布有以下特点： 进行一系列相互独立的试验。 每一次试验都既有成功的可能，也有失败的可能，且单次试验的成功概率相同。 你所研究的是为了取得第一次成功需要进行多少次试验。 几何分布表示形式。 几何分布的形状如下。 几何分布的描述。 几何分布的期望 几何分布的方差 几何分布汇总 二项分布，举例和总结
敲黑板，干货已到达战场！！！在数据分析中，二项分布、泊松分布是我们经常用到的两个分布，今天小编将会先简单介绍二项分布基础：伯努利试验、n重伯努利试验以及两点分布，接着咱们讲解二项分布和泊松分布的概念，完事之后，咱们讲解一下二项分布转换泊松分布求解的条件，最后通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下可以转换成泊松分布近似求解。
HashMap是我们在平时开发最常用的容器之一，但是我们有真正了解过他吗？他是线程安全的吗？他是以何种方式来存储的呢？为什么初始化的容器大小时2的n次幂呢？他是如何进行扩容的呢？他是如何实现并发安全呢？等等一系列问题。正是知己知彼才能百战百胜，所以我打算深入理解一下hashMap
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
1、泊松分布 泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产
还是要面对HashMap的，这是个高频面试点，以前本身想着一口气讲投HashMap的，但是一口气讲投HashMap想来非常消耗肺活量，篇幅也让人生畏，所以将其分拆为几篇，每篇是独立的主题，最后又将主题合并起来。本篇就来看HashMap, 看的就是HashMap的构造函数:
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format ='retina' 随机数
有很多东西之前在学的时候没怎么注意，笔者也是在重温HashMap的时候发现有很多可以去细究的问题，最终是会回归于数学的，如HashMap的加载因子为什么是0.75？
二项分布有两个参数，一个 n 表示试验次数，一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布，其中试验次数 n 无限增加，而 p 是 n 的函数。
我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。 离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)是很简单的离散分布。在伯努利分布下，随机变量只有两个可能的取值: 1和0。随机
来源：blog.csdn.net/NYfor2017/article/details/105454097
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心； 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
来源：Deephub Imba本文约2800字，建议阅读8分钟本文我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。 概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。 现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。 “概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。” 了解数据的分布有助于更好
norm.rvs通过loc和scale参数可以指定随机变量的偏移和缩放参数，这里对应的是正态分布的期望和标准差。size得到随机数数组的形状参数。(也可以使用np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None))
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
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数据科学，不管它到底是什么，其影响力已不可忽视。“数据科学家比任何软件工程师都更擅长统计学。”你可能在本地的技术聚会或者黑客松上无意中听到一个专家这么说。应用数学家大仇得报，毕竟从咆哮的二十年代起人们就不怎么谈论统计学了。以前聊天的时候，像你这样的工程师，会因为分析师从来没听说过Apache Bikeshed（口水仗）这个分布式评论格式编排项目而发出啧啧声。现在，你却突然发现人们在聊置信区间的时候不带上你了。为了融入聊天，为了重新成为聚会的灵魂人物，你需要恶补下统计学。不用学到正确理解的程度，只需学到让人们（基于基本的观测）觉得你可能理解了的程度。
随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变，分布会如同均值向左或向右移动。统计推断中，用样本均值估计总体分布的均值(期望值)，样本量越多，样本均值约接近总体均值。
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
JDK8中HashMap扩容涉及到的加载因子和链表转红黑树的知识点经常被作为面试问答题，本篇将对这两个知识点进行小结。
本文是 Python 系列的 Matplotlib 补充篇。整套 Python 盘一盘系列目录如下：
生物信息处理的复杂性不是以蛋白质信号传导级联为结束，100亿个蛋白质不是完成其任务的工人的随机汤，而是这些工作者被设计为具有特定数量以服务于与目前相关的特定功能。所有这些都由涉及辅助蛋白，DNA和信使RNA（mRNA）的紧密反馈环控制。
底层工作原理及数据结构 工作中用到最多的是hashmap，它支持key-value这种键值对存储。当往hashmap中添加一个键值对时，会将key-value的对应关系封装成一个Entry，就是键值对对象，它会拿着key做hash算法，把hash的值映射到内存地址，找到内存地址所在的位置，会查看这个位置有没有其他元素。如果没有其他元素，会把这个键值对直接放到一个node类型的数组中，这个数组就是hashmap底层基础的数据存储结构；如果有其他元素，会继续拿着这个key调用equals方法，和这个位置已存
本文主要补充对HashMap的一些理解、分析。相信大家对HashMap都很熟悉，但是其中的一些细节上的设计、思想，往往会被大家忽略，这些都是构成HashMap的重要组成部分，包括有"如何做hash"，"resize后如何保证key的位置"，"resize在高并发下引发的死循环"，"为什么 TREEIFY_THRESHOLD = 8？"，"允许null值的原因"等等，希望有你感兴趣的。
上一节我们讨论的都是随机事件，某一个随机事件可能包含若干个随机试验样本空间中的随机结果，如果对于每一个可能的实验结果都关联一个特定的值，这样就形成了一个随机变量。
当时好奇HashMap与ConcurrentHashMap，在网上找资料时发现基本都是相关的源码分析，想自己看看JDK里面具体有些什么，于是有了这个系列，信马由缰，走到哪里写到哪里吧。本系列在未注明的情况下均基于JDK8。本篇主要是HashMap类开篇的注释翻译。
即数组 + 链表的实现方式，通过计算哈希值，找到数组对应的位置，如果已存在元素，就加到这个位置的链表上。在 Java 8 之后，链表过长还会转化为红黑树。红黑树相较于原来的链表，多占用了一倍的空间，但是查询速度快乐一个数量级，属于空间换时间。 同时，链表转换红黑树也是一个耗时的操作。并且，一个效率高的哈希表，这个链表不应该过长。
：。根据python stats.poisson.cdf(k, 5) 计算得到：当k=9时，累计概率为0.968，因此每天需要至少准备9个馒头才能有95%的把握保证供应。
伯努利分布很好理解，常见的例子就是抛硬币，假设硬币正面朝上的概率是 p，所以伯努利分布的概率质量函数（probability mass function，简写作pmf）是：
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布（指数分布、正态分布），最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
现在主流的 HashMap，一般的实现思路都是开放地址法+链地址法的方式来实现。
return y - (t[0] * x**2 + t[1] * x + t[2])
在JDK1.8以前版本中，HashMap的实现是数组+链表，它的缺点是即使哈希函数选择的再好，也很难达到元素百分百均匀分布，而且当HashMap中有大量元素都存到同一个桶中时，这个桶会有一个很长的链表，此时遍历的时间复杂度就是O(n)，当然这是最糟糕的情况。
AI 研习社按：人工智能的发展不仅是给社会带来了巨大的变化与进步，同样也给我们每一个莘莘学子的人生带来了重大的机遇与挑战。本文的分享嘉宾就是一位紧紧跟随时代浪潮，投身 AI 革命的践行者。 在近期 AI 研习社举办的线上公开课上，来自新加坡国立大学电子及计算机工程系的霍华德博士分享了他的在 NLP 学术研究上的一些体验与心得。他本人的求学经历非常传奇，在本科，硕士，博士阶段分别读了三个不同的专业，现在腾讯就职。 霍华德，新加坡国立大学电子及计算机工程博士，现为腾讯自然语言处理 算法工程师。学过材料，打过铁，
MACS全称是Model-based Analysis of ChIP-Seq，是使用的最广泛的peak calling软件之一，其基本原理简介如下
List(对付顺序的好帮手)：List接口存储一组不唯一（可以有多个元素引用相同的对象），有序的对象
所谓的泊松分布（请参阅http://en.wikipedia.org/…）由SiméonPoisson于1837年进行了介绍。亚伯拉罕·德·莫伊夫（Abraham De Moivre）于1711年在De Mensura Sortis seu对其进行了定义。
随机变量（random variable）表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达！
前文「JDK源码分析-HashMap(1)」分析了 HashMap 的内部结构和主要方法的实现原理。但是，面试中通常还会问到很多其他的问题，本文简要分析下常见的一些问题。
那么概率统计学的知识与Java 8的HashMap有着怎样的关系呢？本文将从以下几点开始逐步深入分析HashMap背后的设计思路。
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