首先，我们要明白最小二乘估计是个什么东西？说的直白一点，当我们确定了一组数的模型之后，然后想通过最小二乘的办法来确定模型的参数。举个两变量（一个自变量、一个因变量）线性回归的例子来说明一下，如下面所示一堆散点图。
在介绍如何使用贝叶斯概率公式计算后验概率之前，先回顾一下概率论与数理统计中的条件概率和全概率公式：
熵的概念比较晦涩难懂。但是，我们还是想最大化的用容易理解的语言将它说明白。尽量不要让这部分知识成为大家学习的绊脚石。
只有确定了x是某类事物中的具体个体，或对x使用量词进行量化之后才能得到命题。（如：存在整数x,使 x是5的倍数）
随着Hadoop等大数据的出现和技术的发展，机器学习越来越多地进入人们的视线。
本文介绍模拟运算表功能，其使用TABLE函数创建一个结果数组。使用模拟运算表是一种对使用公式输入的公式进行假设分析的快速而简单的方法。该功能允许修改一个或两个公式输入，显示多个假设分析结果。
随着Hadoop等处理大数据技术的出现和发展，机器学习也越来越走进人们的视线。其实早在Hadoop之前，机器学习和数据挖掘早已经作为单独的学科而存在，那为什么在hadoop出现之后，机器学习如此的引人注目呢？一个重要原因是hadoop的出现使很多人拥有了处理海量数据的技术支撑，进而发现数据的重要性，而要想从数据中发现有价值的信息，选择机器学习似乎是必然的趋势。当然也不排除舆论的因素，其实本人一直对很多人宣称掌握了机器学习持怀疑态度。而要想理解机器学习的精髓，数学知识是不可或缺的，比如线性代数，概率论和微积分
机器之心专栏 作者：七月 本文的目标读者是想快速掌握矩阵、向量求导法则的学习者，主要面向矩阵、向量求导在机器学习中的应用。因此，本教程而非一份严格的数学教材，而是希望帮助读者尽快熟悉相关的求导方法并在实践中应用。另外，本教程假定读者熟悉一元函数的求导。 本文公式太多，微信上展示会有一些问题。所以本文适合读者了解矩阵、向量求导，而详细地学习与分析请下载本文的PDF版。 PDF 下载地址：https://pan.baidu.com/s/1pKY9qht 所谓矩阵求导，本质上只不过是多元函数求导，仅仅是把把函数的
上一篇ZZ介绍了本篇综述的第一个因果推断方法：“权重更新方法“；通过之前的阅读我们明确因果推断的核心任务是搞定反事实结果
如果正在进行与x-y直线数据集相关的统计计算，那么一定会喜欢LINEST函数。当使用最小二乘法将数据拟合到一条直线时，LINEST函数可以进行许多统计计算。下面列出了该函数可以进行的一些统计计算：
要创建高级查询，请使用查询编辑器。mashup 查询由由let表达式封装的变量、表达式和值组成。变量可以通过使用 # 标识符和引号中的名称来包含空格，如 #"Variable name"。
，比如中心一元高斯模型，可以直接利用模型分布的观测变量，然后基于极大似然估计法，估计出这个模型的参数
评估SNP遗传力有两种方法LDSC和GREML, 本文介绍下GREML评估遗传力的方法。在GCTA软件中，其核心就是如下所示的线性混合模型
导语：本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而输出是性质对应的图像。这种生成模型相当于构建了图像的分布，因此利用这类模型，我们可以完成图像自动生成（采样）、图像信息补全等工作。另外，小编Tom邀请你一起搞事情！ 在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多
神经网络本质上是一个计算流程，在前端接收输入信号后，经过一层层复杂的运算，在最末端输出结果。然后将计算结果和正确结果相比较，得到误差，再根据误差通过相应计算方法改进网络内部的相关参数，使得网络下次再接
来源：1024深度学习 作者：冯超 本文长度为2600字，建议阅读6分钟 本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 在深度学习之前已经有很多生成模型，但苦于生成模型难以描述难以建模，科研人员遇到了很多挑战，而深度学习的出现帮助他们解决了不少问题。本章介绍基于深度学习思想的生成模型——VAE和GAN，以及GAN的变种模型。 VAE 本节将为读者介绍基于变分思想的深度学习的生成模型——Variational autoencoder，简称VAE。 1.1 生成式模型 前
计算机科学作为理工科一个独特的分支，本质上仍然是建立在逻辑思维上的一门科学，良好的概率论思维有助于设计高效可行的算法。
意外从天而降，未来如何演变？ 利用概率预测长期结果，利用期望度量结果的确定性。 随机变量 随机变量是一个可以等于一系列数值的变量，而这一系列数值中的每一个值都与一个特定概率相关联。 离散变量，这里的变
在前面的几篇文章中，我们自定义的函数使用定义为Range的参数来从Excel工作表中获取数据，例如：
数学是数据科学和机器学习的重要基础，数学运算的结果对于机器学习项目而言是至关重要的。在编写代码时，我们常常需要定义数学公式的计算形式。像 S=r^2 这样简单的数学公式，大概不会出现拼写错误。但如果是下面这样的公式呢？
报表对象中有很多属性，可以使用脚本，如文本对象的变量属性，超链接属性，打印样式属性等，数据集节点对象的sql属性。这些使用脚本的属性大致可以分为两类，一类是公式，一类是宏。
编者按：本书节选自图书《深度学习轻松学》第十章部分内容，书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。 又双叒叕赠书啦！请关注文末活动。 本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。前面几章主要介绍了机器学习中的判别式模型，这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像具备的性质，而
本章将为读者介绍基于深度学习的生成模型。这种模型的形式主要是根据原始图像推测图像具备的一些性质，例如根据数字图像推测数字的名称，根据自然场景图像推测物体的边界；而生成模型恰恰相反，通常给出的输入是图像
2. 单纯形法引入 : 在线性规划中 , 约束方程个数 , 一般情况下会小于变量个数 , 因此会有多个解 , 单纯形法就是针对这种情况求解的方法 , 可以得到符合要求的线性规划的最优解 ;
更新：基于GEE的地表温度Landsat反演可以看这篇博客[1]，自动批量操作，处理更快。
Fisher信息量提供了一种衡量随机变量所包含的关于其概率分布中的某个参数（如均值）的信息量的方法。
作者：Rachel Zhang 百度深度学习实验室RD，关注计算机视觉，机器学习，算法研究，人工智能， 移动互联网等学科和产业. 在聚类中我们经常用到EM算法（i.e. Expectation - Maximization）进行参数估计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在expectation 和maximization两步中迭代地进行参数估计，并保证可以算法收敛，达到局部最优解。 由于公式实在太多，这里我就手写了……主要讲了以下几个部分： 1. 凸集，凸函数，凹集，凹函数的概念 2.
向量空间一组基中的向量如果两两正交，就称为正交基；若正交基中每个向量都是单位向量，就称其为规范正交基。
即两个自变量之间的关系是一条直线， 称之为共线性，当三个或以上自变量之间存在共线性时，称之为多重共线性，数据公式表示如下
总第78篇 一、统计知识 01|随机事件： 1、概念 随机事件是在随机试验中，可能出现也可能不出现，而在大量重复试验中具有某种规律性的事件叫做随机事件(简称事件)。随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示。随机试验中的每一个可能出现的试验结果称为这个试验的一个样本点，记作ωi。全体样本点组成的集合称为这个试验的样本空间，记作Ω．即Ω={ω1，ω2，…，ωn，…} 随机事件中的事件形式可能由各种形式，比如{"正面","反面"}，{"优","良","差"}。 2、条件概率 P(A|B)=P(AB)/P(B
Linear Mixde Model, 简称LMM, 称之为线性混合模型。从名字也可以看出，这个模型和一般线性模型有着很深的渊源。
其实所谓的多变量的线性回归（Linear Regression with multiple variables ）本质上将与单变量的线性回归没啥差别。因此我们完全可以用上一节中的梯度下降算法来解决，只需要在每一次迭代的时候多考虑几个变量而已。所以这一节就稍微介绍一下了，不再用例子分析。不过毕竟多了一些变量，在对多变量跑梯度下降算法时，显然对参数的调节就更加重要了，因此我们首先得学会一些参数调节的技巧。这些技巧在实际的操作过程中尤为重要。
傅里叶级数：任何周期函数，只要满足一定条件都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦之和的形式，该和称为傅里叶级数。
如下图所示，假设该装置使用步进电机实现物体X的移动，系统要求物体X从A点出发，到B点停止，移动的时间越短越好且系统稳定。
在声音样本数目比较多的情况下，直接进行成对比较法，工作量非常大，且评价者容易疲劳，在很大程度上影响评价结果的一致性和准确性。对于这种情况，采用聚类分析，从 30 个声音样本中选择有代表性的样本进行主观评价试验，大大降低了主观评价试验的工作量1。
作者： 黄海安 编辑： 陈人和 概述 信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念，应用及其广泛，各种熵之间都存在某些直接或间接的联系，本文试图从宏观角度将各种熵穿插起来，方便理解。本文首先讲解机器学习算法中常用的各种熵的概念、公式、推导，并且联系机器学习算法进行说明熵的应用，最后是简单总结。希望通过本文能够全面的梳理熵的各方面知识，由于本人水平有限，如写的不好地方，敬请原谅！ 机器学习常用熵定义 熵是什么？熵存在的意义是啥？为什么叫熵？这是3个非常现实的问题。
A.计量单位转换 这是一个非常简单的例子，主要是为了演示在公式中进行不同变量类型的转换和计算。 有时数据库字段的单位和报表中显示的单位不同，我们需要进行计量单位之间的转换，这时就离不开公式的使用。比如，我们的数据库中有一个Length字段，它记录以米为单位的长度，而在打印时需要以厘米为单位，我们就可以使用下面的函数。 ToText({Order Details.Length} *100) + "厘米" 这里的ToText函数就是转换数字型为字符型。常用的转换函数还有ToNumber等。
推导EM算法之前，先引用《统计学习方法》中EM算法的例子： 例1. (三硬币模型) 假设有3枚硬币,分别记作A,B,C。这些硬币正面出现的概率分别为π，p和q。投币实验如下，先投A，如果A是正面，即A=1，那么选择投B；A=0，投C。最后，如果B或者C是正面，那么y=1；是反面，那么y=0；独立重复n次试验（n=10)，观测结果如下： 1,1,0,1,0,0,1,0,1,1假设只能观测到投掷硬币的结果，不能观测投掷硬币的过程。问如何估计三硬币正面出现的概率，即π，p和q的值。 解：设随机变量y是观测变量，
朴素贝叶斯算法仍然是流行的十大挖掘算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。接下来我们就详细介绍该算法的知识点及实际应用。
可满足性模块理论(SMT)基础 - 01 - 自动机和斯皮尔伯格算术 前言 如果，我们只给出一个数学问题的（比如一道数独题）约束条件，是否有程序可以自动求出一个解？ 可满足性模理论(SMT - Satisfiability Modulo Theories)已经可以实现这个需求。 因此，最近想搞明白z3的实现原理。源代码没有读两句，还是找了本教材来看。 Vijay Ganesh (PhD. Thesis 2007), Decision Procedures for Bit-Vectors, Arrays
当我们在使用 pyparsing 模块进行解析时，这就需要我们定义语法规则并编写相应的解析器。以下是一个简单的示例，演示如何使用 pyparsing 解析一个简单的算术表达式并计算其结果，以及我们经常遇到的一些问题解决方案。
上一篇博客 : 【数理逻辑】谓词逻辑 ( 个体词 | 个体域 | 谓词 | 全称量词 | 存在量词 | 谓词公式 | 习题 )
vins在后端优化中，使用了滑动窗口，其状态向量包含窗口内的n+1个相机的状态(位置，旋转，速度，加速度计bias及陀螺仪bias)、相机到imu的外参、m+1个路标点的逆深度：
“蓝色字” 可关注我们！ 作者：王陆勤 意外从天而降，未来如何演变？ 利用概率预测长期结果，利用期望度量结果的确定性。 随机变量 随机变量是一个可以等于一系列数值的变量，而这一系列数值中的每一个值都与
这一篇我们来聊聊大家平常比较常用的相关系数。相关系数是用来度量两个变量之间相关性大小的一个量化指标。比如你要判断啤酒和尿布之间是否有相关性，就可以计算这两个变量的相关系数，通过相关系数来判断两者的相关性大小。相关系数主要有三种：Pearson相关系数、Spearman秩相关系数和Kendall τ相关系数。皮尔逊(Pearson)相关系数大家应该都知道，也应该有用到过。但是秩相关(Spearman)系数和τ相关(Kendall)系数大家或许不知道。我们这一篇就来聊聊这三个系数。
“偏差-方差权衡”是ML/AI中被经常提到的一个流行概念。我们这里用一个直观的公式来对它进行解释:
本文转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_b364631a0101iopy.html
有理数是整数和分数的集合，有理数的小数部分是有限或者无限循环的数；小数部分为无限不循环的数为无理数；
这个公式很简单，写成函数的话，用最简单的一个return即可。然而，如果我想要让他推广，输入华氏度也能求出摄氏度，甚至更广，一个公式里，只要其他的n-1个变量已知，就能自动补全公式，该怎么做呢？
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