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估算日常的软

这种软利用人工智能算法规划日常生活安排并评估成功的,同时推荐更低风险的替代方案。 估算日常的软.jpg 麻省理工学院航空航天系的研究生彭宇和程方与Williams一起,开发了一种软,允许规划者制定限制条——比如,沿某条路线行驶的公共汽车应每隔10分钟出现——以及可靠性 短尾 此软区别于以前类似规划系统的是它评估风险。程方说:“直接处理总是很困难的,因为它们总是给你的计算增加复杂性。”“因此,我们增加了风险分配的念。 但是,如果系统先知道规划者可以容忍一定程度的风险,那么实际上,它可以将风险分配给分布中的最低的结果,并去掉它们的尾部。这使得它们更容易用数学来处理。 节点表示,边缘表示必须发生的顺序。每个边缘也有一个相关的权重,表示从一个到下一个的进展成本-例如,公共汽车在两个站点之间行驶的时间。

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2.条为:假设我们知道 A 已经发生,在此基础上我们想知道 B 发生的,这个为条,记作 3.古典模型:假设一个实验,有 个等可能性的结果, A 包含其中 还有可以看下图,本身 的是比较小的,在 A 已发生的情况下,由于相交部分较多, B 发生的也提升了: 5.如果条 小于 ,代表 A 不会促进 B 的发生,例如 还有可以看下图,本身 的是比较大的,在 A 已发生的情况下,由于相交部分较少, B 发生的被降低了: 6.如果条 等于 0,代表 A 与 B 完全不相交,即 假设再有一个 B,用古典表示如图: B 的,可以通过 B 在 这些互斥上的条以及这些进行计算,即全公式: 的的,我们需要限定的样本空间,根据现有样本抽象出 ,同时统计这些上 B 发生的,最后得出 B 的

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    数据科学基础(一) 随机及其

    文档目录 随机及其 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维 1.1 随机试验与随机 随机试验: 相同条可重复 : $P(A)$ 性质: 规范性: 非负性: 可加性 1.5 1.5.1 古典型 性质: 有限可能 等可能 有限可加性: 1.5.2 几何型 典型问题 1.7.1 条 定义: 在样本空间内, A,B 两个, P(B)>0B 已经发生的条下 A 发生的, 记作 P(A|B). ,全公式是感冒情况下发烧和肺炎情况下发烧都已知情况下求总的发烧,而贝叶斯公式是已知发烧,求感冒或者肺炎的.定理: A_1,A_2,A_3…A_n 是完备组,则 P(A_i ):先验,易算 P(A_i|B):后验,不易算(知道结果,求原因) 1.8 独立性 定义:   A 发生的不受 B 是否发生的影响.即: P(A|B) = P(A).

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    李雷博士被割,是大

    这段时间网上流传着知乎大V、中科院博士生李雷被币圈割光全部身家的故。 故内容是:李雷是高智商人士(中科院博士在读,知乎20万粉丝大V),而且有较高的币圈人脉,还是被割了韭菜,损失了大部分身家,醒悟后退出币圈并将惨痛经历公布于众。 从这个故对我们有什么教训呢? 这个故反映了不懂投资的人的思维误区。 **第一,低估投资的难度。** 我们很多人对投资有一个误解,以为投资是很简单的。 **一方面,普通人都在投资,而且表面看似乎很多人都赚钱了。 让你掏钱的门槛都很低,甚至没有门槛,想想支付定和微信。扫二维码时是不是感觉手机还没有聚焦完成就已经支付完成了。我经常感慨,这是好还是坏,人还没反应过来,就已经完成消费了。 综上,李雷博士被割,是大。只不过他能写,只不过他在其他方面还有光环,能让更多人看到罢了。

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    【温故知新】笔记1——独立下的简单

    :一个 = 满足要求的数目 / 所有等可能性的数目。 如果P(A and B) = 0,则A和B是互斥,P(A)和P(B)是互斥。 独立的组合   计算一枚硬币两次投掷出正面的。    对于独立,过去发生的不影响将来。    不等   假设硬币是不均匀的,每次投掷硬币后正面朝上的几更大,P(H) = 60%,投掷一次硬币就是一个不等。 : P(H1H2 T3) = P(H1)·P(H2)·P(T3) = 60% × 60% × 40% = 9.6%   可以看出,在独立样本中,等和不等并没有差别。

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    论03 条

    为了表达某一(治疗)对另一个(康复)的影响,论中引入条念。条记为[$P(R|T) = 300/500 = 0.6$]。R和T是两个,即治疗和康复。 另一个推论,用于通过已知的条,来计算一个 推论2 有[$B_1, B_2, ..., B_n$]。 独立 两个可以是相互独立的 (independent)。直观的讲,如果A发生与否不会影响B的,那么A与B独立。 根据独立和条的定义可以推知,如果 $$P(A \cap B) = P(A)P(B)$$ 那么A和B独立。 注意,独立和互斥不同。独立是指A发生的不影响B。 问,如果下雨,专家预报的是不下雨的为多少? 总结 条 独立 贝叶斯法则

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    论整理随机的基本

    随机的基本念 我们来看三个 太阳东升西落。 在十字路口遇到红绿灯的颜色。 一男一女牵手后在一起的时间。 首先,我们可以肯定的是太阳东升西落是肯定会发生的,我们称为确定现象。 样本空间子集成为随机,简称(本质就是集合)。几种特殊的子集: 一个元素组成的集合,称为基本。 样本空间本身,即全集E,称为必然。 空集ø称为不可能。 我们再来看一下如果顺利通过红绿灯的,就是样本空间E1的一个子集A=[绿,黄],A∈E1,如果无法通过红绿灯的,也是样本空间E1的一个子集B=[红],B∈E1,并且该为一个基本;如果两个人在一起至少 描述E2随机试验中的以下A1="第一次出现正面" A2="恰好出现一次正面" A3="至少出现一次正面" 这里A1=[(正,正),(正,反)];A2=[(正,反),(反,正)];A3=[(正,正),(正,反),(反

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    笔记】条这样学才快啦

    上述情况发生后一个被称为条。 数学上的条表示 P(X|Y) 其中 X:自己关心的(要求的) Y:观察到的,已发生的(已知条) 条怎么算? ,On} 那么P(Oi|Y)的条表示为(忽略小鼠标) 如果考虑到某X={O1,O2,Q1,Q2},已知条Y={O1,O2,O3}发生了,则: 所以最终可以包含所有情况的公式定义 若已知某Y发生了,则对于任何X,我们可以计算其条为: 注:英文中表示已知条的词大致为condition on,Suppose,if,Assuming,given that 所以为了数学严谨,直接定该条大于等于0) 定理二 注:自己在自己发生的情况下的为1 定理三 注:若AB互斥,那么它们集合的条等于分别各自的条 定理四

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    ,全,贝叶斯公式理解

    简介 学过理论的人都知道条的公式:P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B);即A和B同时发生的等于在发生A的条下B发生的乘以A的。 贝叶斯法则的原理 通常,A在B(发生)的条下的,与B在A的条下的是不一样的;然而,这两者是有确定的关系,贝叶斯法则就是这种关系的陈述。 后者实际上就是计算"条"的公式。 所谓"条"(Conditional probability),就是指在B发生的情况下,A发生的,用P(A|B)来表示。 ? 全公式 由于后面要用到,所以除了条以外,这里还要推导全公式。 假定样本空间S,是两个A与A'的和。 ? 上图中,红色部分是A,绿色部分是A',它们共同构成了样本空间S。 它的含义是,如果A和A'构成样本空间的一个划分,那么B的,就等于A和A'的分别乘以B对这两个的条之和。 将这个公式代入上一节的条公式,就得到了条的另一种写法: ?

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    相机特征跟踪-数据关联法

    即两个点在初始时刻的位置相同,后面的花体数字可理解成为delta函数,即只有在两个点是同一个源时取值。将上式进行变形,写成形式,得到下式: ? 式中表示第i/k个点是由源j造成的。那么这个如何求?这里又是一个问题。 那么一个点是某一个源的则为:所有源产生的斜柱体的分布中是某一个源的分布的,表达式为: ? 其中是正态分布,第一个变量为关于的变量。分号后面的表示源的期望,为协方差。 这个式子给出了假定速度情况下,某一个点是某个源产生的。 但也存在一定的问题,我认为在计算数据关联时计算了滑窗中所有的点两两之间的关联,计算复杂度较高,同时采用EM算法是迭代求解,或许无法实现实时处理。 参考文献: [1].

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    JavaScript

    句柄和对象 1.注册句柄 标准和非标准 var button=documenbt.elementByID("#button"); button.addEventListener('click true阻止冒泡,false类似默认行为一样进行冒泡。 鼠标,event对象中的属性(部分): ? 1.鼠标, 2.键盘 3.停止行为 冒泡和阻止默认行为。 ; 4.跟踪焦点 focus和blur 5.表单 submit 6.window load:在文档完全加载完毕时触发 resize: 每次窗口发生改变时被触发 scroll

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    先验,后验,似然

    老是容易把先验,后验,似然混淆,所以下面记录下来以备日后查阅。 区分他们最基本的方法就是看定义,定义取自维基百科和百度百科: 先验 百度百科定义:先验(prior probability)是指根据以往经验和分析得到的,如全公式,它往往作为"由因求果 维基百科定义: 在贝叶斯统计中,某一不确定量p的先验分布是在考虑"观测数据"前,能表达p不确定性的分布。 后验 维基百科定义: 在贝叶斯统计中,一个随机或者一个不确定的后验是在考虑和给出相关证据或数据后所得到的条。 同样,后验分布是一个未知量(视为随机变量)基于试验和调查后得到的分布。

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    数据科学16 | 统计推断-和条

    本章主要学习统计推断常见的念及相关基础内容。 1. (probability) 衡量一个随机发生在所有的集合里占的比重,是对随机发生的可能性的度量。 条(conditional probability) ➢定义 边缘(又称先验):某个发生的,如 的边缘表示为 。 条(又称后验):假设 , 发生的条下发生的表示为 ; 当 和 相互独立时: 。 ➢贝叶斯公式Bayes' rule 已知在 条下 的发生,可以计算在 条下 的发生。 ➢独立性 当 和 满足: 时, 和 相互独立。 等价于: 。 任意一个属于 的随机变量 和任意一个属于 的随机变量 相互独立,即 。

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    通过元学习进行小检测(CS SD)

    本文研究了小波声检测技术。少镜头学习能够用非常有限的标记数据检测新。与计算机视觉等其他研究领域相比,语音识别的镜头学习研究较少。 与有监督的基线相比,元学习模型具有更好的性能,从而显示了它对新音频的泛化效果。我们的分析包括初始化和领域差异的影响,进一步验证了元学习方法在小样本AED中的优势。 Puvvada, Chieh-Chi Kao, Spyros Matsoukas, Chao Wang 原文地址:http://cn.arxiv.org/abs/2002.09143 通过元学习进行小检测

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    论02 公理

    论早期用于研究赌博中的。赌徒对于结果的判断基于直觉,但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而,赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子,每个数字出现的相等,都是1/6。 通过,我们可以将结果“聚合”,从而在高一层的单位上进行研究。 既然是样本空间的一个子集,那么可以有补集。A的补集包含所有不属于A的样本空间元素。 我们下面要给“分子”上色:引入念。我们用函数来给每个分配一个,即分子和颜色的对应关系。 测度是基于样本空间[$\Omega$]的一个函数P。 在频观点中,如果我们以相同的条重复尝试N次,那么如果某个出现了n次,那么该为[$P(A) = n/N$]。在贝叶斯观点中,代表了主观上对某一论断的信心。 总结 样本空间, 互斥 测度

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    论02 公理

    论早期用于研究赌博中的。赌徒对于结果的判断基于直觉,但高明的赌徒尝试从理性的角度来理解。然而,赌博中的一些结果似乎有矛盾。比如掷一个骰子,每个数字出现的相等,都是1/6。 通过,我们可以将结果“聚合”,从而在高一层的单位上进行研究。 既然是样本空间的一个子集,那么可以有补集。A的补集包含所有不属于A的样本空间元素。 image.png 测度 我们上面定义了一些基本用语,即“实验”,“样本空间”,“”。我们下面要给“分子”上色:引入念。我们用函数来给每个分配一个,即分子和颜色的对应关系。 在频观点中,如果我们以相同的条重复尝试N次,那么如果某个出现了n次,那么该为[$P(A) = n/N$]。在贝叶斯观点中,代表了主观上对某一论断的信心。 总结 样本空间, 互斥 测度

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    科个普啦--条

    的意思是在某种条下某发生的是多少。条其实反应了一个朴素的念,你平时在推理不确定的情时,下意识的需要去找和情有关的证据,因为证据越多你对不确定的情的推理就越有信心。 请问此时的蓝车还是驴车的是多少呢? 这里要开始飙数学了啊,别吓到哈。 说明一些数学标记。 ~B)=P(~B) x(1 - P(~E|~B))=0.85x(1-0.8)=0.17 则P(E)=P(E,B)+P(E,~B)=0.12+0.17=0.29 所以呢,在有证人的情况下,车为蓝色的为 P(B|E)=P(E,B)/P(E)=0.12/0.29=0.41=41% 原本在我们瞎猜的情况下,我们的认为是蓝车的15%,但是一旦了新的证据出现,则在这个证据下的增强到41%。 若又出来第二个人说也是蓝车,可以计算得知此时的为73%。 所以说,条从数学的角度证明了我们对于不确定的,为什么总要去找更多的证据的原因哈。

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    与统计——条、全、贝叶斯、似然函数、极大似然估计

    物A独立发生的为 ? ,物B独立发生的为 ? ,那么有: ? 表示物B发生之后物A发生的; ? 全公式的意义在于:无法知道一个物独立发生的,但是我们可以将其在各种条下发生的进行累加获得。 全的例子 例1,已知某种疾病的发病是0.001,即1000人中会有1个人得病。 贝叶斯公式的理解: 可以理解他是全公式的反向应用,他是求某个条出现时某个发生的。定义如下: ? ? ? 将贝叶斯公式的底部展开为全公式: ? 使用全公式展开之后有个很直观的发现:当我们考察某一个的条时—— ? 发生之后 ? 发生的,需要将整个样本空间中其他也加入到其中来。 似然函数 似然函数个人理解是一种更加“公式化”的条表达式,因为他书写的形式和条相比并没有太大区别—— ? ,只是解读方式不同。

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    先验与后验

    高中的时候做过一道题:X有两个孩子,其中一个是男孩,另一个是女孩的等于多少? 我其实很纠结,显然不等于0.5,但很害怕出题人自己也不懂,问过数学老师最后也没有弄清楚。 先验是通过统计得来的,比如生男生女的可以认为是1/2。 而后验则是观察到某一发生后,得到的在已知条下的。 回到这道题,两个孩子已经出生了。 不考虑条,两个男孩或者两个女孩的都是1/4,一个男孩和一个女孩的情况占1/2,现在去掉两个女孩的情况,一男一女的等于0.5/0.75,也就是2/3。 值得一提的是,这个例子中的两个是两个孩子的性别,他们有相同的,因此可以通过0.5的先验分析得出答案,如果是两个不同,需要更多先验才能分析和计算。

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