首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么这个高斯概率问题的答案是零?

高斯概率问题的答案为零可能有以下几个原因:

  1. 数据不符合高斯分布:高斯分布,也称为正态分布,是一种连续概率分布,其特点是呈钟形曲线,对称分布。如果数据不符合高斯分布,那么计算得到的概率就可能为零。
  2. 数据范围超出标准差范围:高斯分布的概率密度函数在均值附近较高,随着距离均值的增加而逐渐减小。如果计算的数据超出了标准差范围,那么计算得到的概率也可能为零。
  3. 数据样本过小:在统计学中,样本的大小对于计算概率的准确性非常重要。如果数据样本过小,可能无法准确估计高斯分布的参数,导致计算得到的概率为零。
  4. 计算错误:在计算过程中可能存在错误,例如使用了错误的公式或参数,或者在计算过程中出现了其他错误,导致最终得到的概率为零。

需要注意的是,以上仅是可能导致高斯概率问题答案为零的一些原因,具体情况还需要根据具体的数据和计算方法进行分析。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

听说,这个CTF中最重要问题······

0x00 序列化和反序列化 简单理解:序列化就是使用serialize()将对象用字符串方式进行表示,反序列化使用unserialize()将序列化字符串,构造成相应对象,反序列化序列化逆过程...问题原因:漏洞根源在于unserialize()函数参数可控。...在一个类中只能声明一个构造方法,而是只有在每次创建对象时候都会去调用一次构造方法,不能主动调用这个方法,所以通常用它执行一些有用初始化任务。该方法无返回值。...(3)__sleep()和_wakeup()方法 __sleep()在一个类实例被序列化了时候调用,_wakeup()在反序列化时被调用。...__sleep()必须返回一个数组或者对象,而一般返回当前对象$this。返回值将会被用来做序列化值。如果不返回这个值,自然表示序列化失败。

98650

日攻击混合云面临主要问题

组织保护基于云计算和内部部署系统一种平衡行为,并致力保持这种平衡。随着云计算竞争日益激烈,许多组织都在努力保护混合部署环境免受日攻击。...结果表明,人们对日攻击和容器采用率增加表示担忧。 “这个调查研究表明,混合云多维性正在改变网络安全优先级。”ESG公司网络安全高级分析师Doug Cahill解释说。...他说:“对大型混合数据中心正在发生情况缺乏了解、攻击面增加、备份和快照安全性,以及数据安全性首席信息安全官最为担心问题。” ? 更复杂=更大攻击面 ?...混合云环境复杂性使组织面临多种攻击风险。42%企业在过去一年中报告了其云环境受到攻击,28%企业表示日攻击这些攻击起源。 “这部分原因这些环境安全性较差。”...Cahill解释说,混合云存在安全性问题部分原因,大多数(70%)企业目前对公共云资源和内部部署虚拟机和服务器使用单独控制。只有30%使用统一控制。

86270

为什么旧域名建设网站不收录 如何解决这个问题

可是有些网站建设者却发现了一个问题,用旧域名建设网站,搜索引擎却不收录网站,为什么旧域名建设网站不收录呢? 为什么旧域名建设网站不收录 对于为什么旧域名建设网站不收录,可能有下面几个因素。...一个可能这个旧域名因为某些违背互联网政策原因被惩罚过,上了某些黑名单,也可能存在过灰色污染或者违规操作。对于有黑历史域名,搜索引擎可能不收录。...还有一种可能就是网站内容带有一些敏感内容,被搜索引擎排除出去了所以导致无法收录。 如何解决这个问题 上面回答了为什么旧域名建设网站不收录,也提到了它原因,那么这个问题该如何解决呢?...其实也是非常简单。首先要多写一些优质原创网页内容,将原创内容内联到网站首页,这样很快就能被搜索引擎收录。还有就是重新提交网址连接,在文件中提交一些更容易让搜索引擎去收录网站网页内容。...以上就是为什么旧域名建设网站不收录相关知识,知道了原因就可以对症下药,老域名优势还是比较多,更容易被蜘蛛抓取。所以合理利用旧域名也是非常需要智慧

1.1K20

系统管理员 SELinux 指南:这个问题42个答案

面对这种窘境,一些系统管理员决定去服用蓝色小药丸,因为他们认为他们永远也不会知道如生命、宇宙、以及其它一些大问题答案。而我们都知道,它答案就是这个 42。...按《银河系漫游指南》精神,这里关于在你系统上管理和使用 SELinux 这个问题 42 个答案。 1、SELinux 一个标签系统,这意味着每个进程都有一个标签。.../myweb 16、标签化问题:如果你移动了一个文件,而不是去复制它,那么这个文件将保持原始环境。...,然后生成 SELinux 策略允许规则,例如: 产生一个人类可读关于为什么拒绝访问描述:# audit2allow -w -a 查看允许被拒绝类型强制规则:# audit2allow -a 创建一个自定义模块...就这些了,你已经知道了答案。因此请相信我:不用恐慌,去打开 SELinux 吧。 作者简介 Alex Callejas 位于墨西哥城红帽公司拉丁美洲区一名技术客服经理。

70420

世界下一个主宰谁?答案人工智能!为什么这么说?

亚马逊、易趣和阿里巴巴则主导了线上商品售和批发。超级公司快速发展揭示了竞赛另一方面的新现实: 对资源竞争已成为过去,对用户产生大数据争夺才是真正竞争。...所有这些都将目标定位提升到了一个全新水平。虽然这个世界由消费控制,但虚拟助手发展可能将人们限制在一个不断缩小诱惑螺旋中,而受益者则是高科技公司。...这就是为什么包括埃隆·马斯克和斯蒂芬·霍金在内许多人都警告,人工智能失控发展将对人类未来构成威胁。当然,任何自主人工智能系统,不仅仅是武器,都应该经过联合国批准并接受严格监管框架约束。...六、总结 对国家、对社会、对个人来说,如何迎接由人工智能主导这个时代? 我们需要认识到,人类正在迈出实际运用人工智能应用和系统第一步。极端事件虽有可能发生,但概率极小。...我们必须真正明白并铭记,从今天开始,人工智能将成为世界主宰。 正如软银集团董事长兼总裁孙正义所说,“人工智能掀开了人类历史新篇章,为关键挑战和风险寻求答案

51810

两圆重叠问题你会求解吗?这个问题准确答案,德国数学家最近才找到

如下图,x=cos(x)就没有解析解,方程解只能近似为x≈0.7390… △x=cos(x),x没有解析解 这个难倒数学家问题,叫做「山羊问题」 (goat problem),最初问题描述这样...问题提出后,已有数学家给出了2种求解方程。 但,仅仅是“方程”: 这个问题精确答案,即如何准确地用围栏半径来表示绳子长度,却一直悬而未解。...假设围栏半径为1,那么在「山羊问题」中,求解条件将变成R=d=1,且A=1/2π,求解出来r符合这一方程式: 这个方程需要用迭代法求解,能得到r=1.1587…答案。...例如,将这个问题放到n维空间时,Fraser就推算出,当n接近无穷大时候,绳子与限定球体半径比接近于√2。 然而在二维世界里,这种明确答案反而很难找。...当然,网友在祝贺之余,也有表示这一问题“不太符合生活常理”: 我认为这个问题没有山羊相关经验的人提出

46120

【小白学优化】最小二乘法与岭回归&Lasso回归

根据经验,你决定计算一下平均数来回复: 所以你说,这个东西18cm,女朋友心满意足,把这个士力架吃了补充体力。 【为什么用算数平均?】...你事后一根烟时候,思考,到底谁规定,算术平均值就是最好答案?我为什么不能随机选择一个数字来作为真实长度呢?...数学王子高斯提出了最令人信服证明。 依然士力架长度问题,我们还是用 来表示误差: 高斯认为这些误差会形成一个概率分布,但是我们目前还不知道这个概率分布是什么。...如果最小二乘法,那么 时候应该是L(x)最大时候,所以带入之后,解得: 因此高斯证明了,x算数平均时候,最小二乘法成立时候,测量误差服从正态分布。...而这时最小二乘法之所以重要原因,因为从分布上来说,如果想让误差服从正态分布,那么用最小二乘法来求解答案。 至于为什么正态分布如此重要,就需要学习中心极限定理。在这里不加赘述。

1.7K20

为什么《人类简史》说信任人类基石?这则视频给出了最好答案

这几天一则TVC在网上刷屏,标题《关于人与人之间信任,这支视频给了我们最好答案》。 ?...随着TVC传播,“信任”这个老掉牙的话题,也再次在互联网上被热议。对于TVC中描绘场景,我感同身受,这是一个大妈倒地,人们去扶起来都不得不思忖再三时代,陌生人甚至熟人间信任已变得越来越昂贵。...好在后来这个TVC剧情出现了反转:剐蹭了小车“逃离”外卖小哥送完外卖主动回来给车主赔钱,倒地阿姨也得到路人帮助,纹身大汉借手机打电话也没有就此离去……社会没有我们想象那么冷漠,也不是每个陌生人都那么无情...信任危机,依然一个值得讨论的话题,信任变得艰难是因为中国经济高速发展,世风日下吗?原因不只是这么简单。 为什么信任危机爆发?...TVC来讲“信任”这个故事初心吧。

65510

为什么C语言依然必学编程语言,这3点告诉你答案

殊不知,C语言依然现在主力军。...一、编程语言排行榜 给大家看一组数据,2019年7月,最新 TIOBE 编程语言排行榜: C语言 TIOBE开发语言排行榜每月更新一次,依据指数基于世界范围内资深软件工程师和第三方供应商提供,其结果作为当前业内程序开发语言流行使用程度有效指标...虽然不知道具体如何进行排名,但可信程度还是很高。 再来看一组数据,近十几年 TOP 10 编程语言走势图: C语言 这里说几点: 1.Python在近两年随着人工智能火了。...可以用一句简单的话来总结:所有上层语言,都离不开底层硬件支持,离不开C语言支持。 JAVA排名能超越C语言,很大程度在于JAVA应用很广,web应用、桌面应用、安卓应用等。。。...、 isblank 、窄与宽字符串字面量连接、枚举尾逗号、类函数宏空参数、 STDC_* pragma 、 va_copy 、 tmpnam 空返回、 setvbuf 中空指针、 printf

82020

为什么啤酒瓶盖上锯齿数21个?告诉你答案

开启啤酒瓶盖时,大家有没有数过啤酒瓶盖上锯齿是多少。有人在网上提出,啤酒瓶盖上锯齿不多不少,就21个,而且各种牌子都一样。为什么啤酒瓶盖上锯齿21个?里面藏有什么学问吗?...所有皇冠形啤酒瓶盖都是21个锯齿 啤酒瓶盖为什么都是21个锯齿?这些答案你会选择哪一个? A. 太多不牢固,太少容易跑气; B. 太多增加成本,太少无法固定; C. 沿用古法,无理可循。...啤酒瓶盖设计成21个锯齿并不是事先按照什么原理设计好,而是一次次实验之后得出结果。而这个实验竟然和开瓶器有关。...正因为啤酒含有二氧化碳,所以对啤酒瓶盖有两个最基本要求,其一密封性要好,其二要具有一定咬合度,也就是通常所说瓶盖要牢固。...而瓶盖上锯齿数量为什么21个,另一个原因就与起子(开瓶器)有关。啤酒中含有大量气体,如果开启不当。造成里面气压不均匀的话极易伤人。

25620

估计参数方法:最大似然估计、贝叶斯推断

为什么要取log 乘法变成加法,从而减少了计算量;同时,如果概率中含有指数项,如高斯分布,能把指数项也化为求和形式,进一步减少计算量;另外,在对联合概率求导时,和形式会比积形式更方便。...上面的等式意味着给定参数得到数据概率等于给定数据得到参数似然。然而,尽管两者相等,似然和概率根本上问不同问题——一为数据,一为参数。这就是这一方法叫做最大似然而不是最大概率原因。...这意味着我们得到答案也将是单个数字。然而,有时候单个数字可能不怎么合适。 在前文冰淇淋例子中,我们看到销售冰淇淋先验概率0.3。然而,如果0.3只最佳猜测,我并不是非常确定,会怎么样?...如果你读完了上面最大似然内容,那么你会记得我们提到过L(data; μ, σ) 高斯分布)似然分布。好,P(data|Θ) 正是这个,它是改头换面的似然分布。...后验与先验来自同一分布家族(它们都是高斯分布)意味着它们共轭分布。在这个例子中,先验分布一个共轭先验。 在很多推断场景中,我们选择使所得分布共轭似然和先验,因为这简化了数学。

1.1K20

博客 | 为什么量子处理器性能会有涨落?谷歌找到答案材料有缺陷

雷锋网 AI 研习社按:量子处理器作为前沿研究课题,即便各大世界顶级实验室和企业研究院们都在不断做出新进展,亟待解决问题仍然层出不穷。...谷歌量子 AI 团队一篇新博客就介绍了他们在量子处理器性能稳定问题新研究成果。雷锋网 AI 研习社编译如下。...研究人员们以往认为这样材料缺陷发生在原子尺度上,要比量子比特小百万倍。如今发现量子比特可以用于检测单个这样材料缺陷,这也表明了量子比特一种强有力测量工具。...显然,对材料缺陷研究可以帮助解决材料物理中突出问题,可能同时还有些惊喜,它也会对提高如今量子处理器性能有直接启发。...谷歌量子 AI 团队希望这项研究可以启发更多研究人员研究超导体电路中材料缺陷问题

43730

机器学习算法中概率方法

为什么最常假设参数先验分布高斯分布 (或最常使用 ? 正则化)? 这是因为高斯分布 N (µ; Σ) 所有均值和熵存在且协方差矩阵 Σ 分布中熵最大分布。...基础上,进一步可求得 ? 一个半正定矩阵。 3.3 ? 对数几率回归 为了概率假设方便,我们令二分类问题标记 ? 。有时,我们需要处理 ? 形式分类问题。...在数据上将会遭遇样本稀疏问题,很多样本取值在训练集中根本没有出现,而“未被观测到”与“出现概率”通常是不同。直接按样本出现频率来估计会有严重困难,属性数越多,困难越严重。...为什么要使用正则化,ℓ1 和 ℓ2 正则化各自对应什么分布,各有什么作用? 答案见上文。 对数几率回归损失函数及梯度推导。 答案见上文。 线性分类器如何扩展为非线性分类器? 答案见上文。...判别式模型和生成式模型各是什么,各自优缺点是什么,常见算法中哪些判别式模型,哪些生成式模型? 答案见上文。 贝叶斯定理各项含义? 答案见上文。 朴素贝叶斯为什么叫“朴素”贝叶斯?

1.3K30

深度学习面试你必须知道这些答案

本文问题 “那些深度学习《面试》你可能需要知道回答,答案均以英文版Deep Learning页标标记。 1....在基于梯度优化问题中,如何判断一个梯度为 0 界点为局部极大值/全局极小值还是鞍点,Hessian 矩阵条件数与梯度下降法关系 答:p86-p92 10.KTT 方法与约束优化问题,活跃约束定义...什么欠约束,为什么大多数正则化可以使欠约束下欠定问题在迭代过程中收敛 答:p239 30....这俩模型层次其实很浅; http://t.cn/RvYslDf 这个问题没找到答案,我去找了 quora 和知乎上相关问题以及 quora 一个回答提及论文。...(并未在书中找到准确答案,若有更好回答,请联系我改正) 本答案根据问题在Deep Learning上找到答案;有些答案只是自己读书后在书上做笔记具体页面,毕竟原 po(http://t.cn

2.8K100

高斯函数、高斯积分和正态分布

正态分布高斯概率分布。高斯概率分布反映中心极限定理原理函数,该定理指出当随机样本足够大时,总体样本将趋向于期望值并且远离期望值值将不太频繁地出现。高斯积分高斯函数在整条实数线上定积分。...这三个主题,高斯函数、高斯积分和高斯概率分布这样交织在一起,所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题(但是我错了,这是本篇文章不同主题)。...然后,简单地取结果平方根(因为我们在开始时对积分进行平方) 就得到了我们答案,顺便说一句,结果√π。...为什么要这样做?因为它可以使用 换元积分 U-substitution 来解决这个积分。为什么我们可以这样做?...用分部积分法求解这个积分有: 第一项归是因为指数中x^2项比前一项分子中- x项趋近于∞速度快得多所以我们得到 右边被积函数概率密度函数,已经知道当对整个实数线进行积分时它

1.4K10

通过哈密顿蒙特卡罗(HMC)拟合深度高斯过程,量化信号中不确定性

本文将介绍如何使用深度高斯过程建模量化信号中不确定性 先进机器学习 (ML) 技术可以从数据中得出非常复杂问题解答。但是由于其“黑盒”性质,很难评估这些答案正确性。...所以我们要选择一种更好方法,比如将其建模为高斯过程(GP)为什么告诉过程呢? 首先,让我们回顾一下什么高斯过程(GP)。...我们在多维空间中定义了概率分布。空间很大但概率有限。这意味着非概率区域将被限制在空间小体积中。但这个区域却是我们想要得到。...所以我们不能盲目地“扔飞镖”:1)浪费时间——我们会在概率地区花费大量时间,这将是无用;2)不准确估计——在某些时候我们将不得不停止采样,并且我们有可能会错过非区域。...这种情况在理论力学中由哈密顿方程描述 这里 动能和势能总和。这个方程不仅简单而且看起来还非常优雅。 使用HMC 现在要做就是概率分布 U,也就是势能。

34010

生成模型学习笔记:从高斯判别分析到朴素贝叶斯

贝叶斯分类就是一个典型例子。在这个例子中,我们有一个先验分类,根据这个先验分类,我们可以使用贝叶斯原理计算每个分类概率,然后取概率最高概率。同时,我们还可以根据特定先验生成特征。...4 高斯判别分析和逻辑回归 4.1 高斯判别分析 我们再来谈谈二元分类问题,我们可以用多元高斯模型对 p(x|y) 进行建模。总来讲,我们有: ? 其中φ,μ0,μ1,Σ我们想要找出参数。...请注意,虽然我们对不同类有不同均值,但我们在不同类之间有着共享协方差。 为什么它是一个生成模型?简而言之,我们有一个类先验概率这个伯努利分布。生成过程(1)从伯努利分布中抽样。...因此,为了解决这个问题,我们做出了 朴素贝叶斯假设: 基于给定分类下,每个词彼此间条件独立。 于是,我们有: ? 我们对第一步应用概率论中链式法则,对第二步应用朴素贝叶斯假设。...6 拉普拉斯平滑处理 上面的示例通常是好,不过当新邮件中出现过去训练样本中不存在单词时,该模型将会预测失败。在这种情况下,它会因为模型从未看到过这个词而导致两个类φ变为,以至于无法进行预测。

1K20

通信原理思考题

,那么他们也是统计独立; 高斯过程经过线性变换后仍然高斯过程 3-12 什么白噪声?...它概率密度函数、功率频谱密度如何表示? 如果白噪声取值概率密度分布服从高斯分布,则称之为高斯白噪声;其概率密度函数为高斯函数,其功率谱密度为常数 3-13补充:什么高斯噪声?...P45 高斯噪声:概率密度函数符合正态分布噪声。 高斯噪声特点:它n维分布仅由各随机变量数学期望、方差和两两之间归一化协方差函数决定。若高斯噪声宽平稳,则也是严平稳。...无论信号有无都存在噪声称为加性干扰;随信号大小变化干扰称为乘性千扰(这个答案) 4-17 试述信道容量定义?...AMI优点:0,1不等概率也无直流;频附近低频分量小;整流后即RZ码;编译码电路简单而且便于观察误码情况 AMI缺点:连续0码多时,RZ码连0也多,不利于提取高质量位同步信号 HDB3编码规则

17710

冈萨雷斯《数字图像处理》第3版课后习题

大家好,又见面了,我你们朋友全栈君。 第3章 3.6 原题:试解释为什么离散直方图均衡技术一般不能得到平坦直方图?...3.8 原题:在某些应用中,将输入图像直方图模型化为高斯概率密度函数效果会是比较好高斯概率密度函数为: 其中m和σ分别是高斯概率密度函数均值和标准差。...答:直方图均衡变换函数一般表达式如下: 在回答这个问题时,有两点非常重要,需要学生表达清楚。...第一, 这个表达式假定灰度值r只有正值,然而,高斯密度函数通常取值范围-∞~∞,认识到这点是非常重要,认识到这点,学生才能以多种不同方式来解决问题。...负值和超过r正值问题还是需要说明白,对于这些问题,前面建议答案依然适用。学生需要指出,直方图通过对连续函数采样得到,所以对于采样比特位数应该给出建议。

1.1K10

高斯混合模型与EM算法数学原理及应用实例

如果我们现在想要对产生数据分布进行建模, 估计每个高斯分布参数, 并对每个点属于哪一个高斯分布进行预测, 我们应该如何操作呢? 为了解决这个问题, 我们需要引进一些额外变量. ?...对于这种含有隐变量不完全数据, 我们该如何来对其分布进行建模呢? 答案便是GMM模型. GMM模型对不完全数据分布进行建模 GMM模型使用K个高斯分布加权和作为其概率密度函数, 具体地 ?...求解(6)这个最优化问题相对比较困难, 原因有两个: 一NLL函数中, 对数函数自变量带有连加操作; 二带有约束. 那么我们该如何对(5)进行参数估计呢? 答案便是EM算法 ....在(7)中, 我们借助在第t-1次迭代中得到参数估计值 ? 来获得zi关于xi后验分布 ? 此时后验概率 ? 一个可计算常数. 再使用这个关于zi后验分布构造期望 ?...为了回答这个问题, 我们需要先对GMM模型做几个限制: 1.不完全数据 ? 中每个样本将不再依概率Z~Q归属于每个高斯分布, 后验概率qik=p(zi丨xi; ? ),k=1,...

1.9K40
领券