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
在 HTML 中，每个元素都可以理解成一个盒子，在浏览器解析过程中，会涉及到回流与重绘：
以两个随机事件为例，一个随机事件发生或者另一个随机事件发生的概率，也就是这两个随机事件发生其一的概率，等于两个随机事件各自发生概率的和。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，
在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。
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看了大多数博客关于泊松分布的理解，都是简单的对公式做一些总结，本篇文章重点关注泊松分布如何被提出，以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1. 百度百科–泊松分布（推导过程值得研究） 2. wiki pedia –poisson distrubtion（讲的够详细） 3. 一篇大神博文–泊松分布和指数分布：10分钟教程（至少阐述明白了泊松分布用来干嘛）
选自 Medium & analyticsvidhya 机器之心编译 机器之心编辑部 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发
1.概述 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。 总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。 朴素：特征条件独立 贝叶斯：基于
while 语句是 Java 循环结构中的一类，本文将对 Java 中的 while 循环语句进行讲解。
前言：本文讲解了机器学习需要用到的信息论中关于信息熵的知识，并用代码演示如何计算信息熵和互信息。
一个 n * n 的二维网络 board 仅由 0 和 1 组成 。每次移动，你能任意交换两列或是两行的位置。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 前段时间一直在用自己写的遗传算法框架测试算法在优化力场参数的
朴素贝叶斯是一种基于概率论和统计学的分类算法，它的核心是贝叶斯定理和特征条件独立假设。
贝叶斯方法把计算“具有某特征的条件下属于某类”的概率转换成需要计算“属于某类的条件下具有某特征”的概率，属于有监督学习。
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任何被明确定义的计算过程都可以称作 算法 ，它将某个值或一组值作为输入，并产生某个值或一组值作为输出。所以 算法可以被称作将输入转为输出的一系列的计算步骤 。
测试开发岗会伴随开发+测试类的工作，开发主要是开发一些测试工具来提高测试效率，也会和根据业务团队的需求开发一些工具。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
分析：num的累和 = num + (num-1)的累和，所以可以把累和的操作定义成一个方法，递归调用。 实现代码：
导读：如果有一天，我们知道的统计规律和现实生活发生了冲突，又或者前人的经验不符合亲身经历，那么该怎么办？面对经验与现实的矛盾，我们需要一种应对方案。
用正则表达式做用户密码强度的通过性判定，过于简单粗暴，不但用户体验差，而且用户帐号安全性也差。那么如何准确评价用户密码的强度，保护用户帐号安全呢？本文分析介绍了几种基于规则评分的密码强度检测算法，并给出了相应的演示程序。大家可以根据自己项目安全性需要，做最适合于自己的方案选择。
贝叶斯法则可能是概率论中最有生命力的一个公式。它可以用来计算条件概率或者主观概率。
在开放寻址法中，一次不成功的查找探查的期望次数可以由装载因子 a 计算。根据定理11.6，这是 1/(1-a)。对于一次成功的查找，其期望探查次数为 1。
但是，有时我们无法非常明确地得到分类，例如当数据量非常大时，计算每个样本与预测样本之间的距离或是构建决策树都会因为运算量过大而力不从心。
在统计学中为了观察数据的离散程度，我们需要用到标准差，方差等计算。我们现在拥有以下两组数据，代表着两组同学们的成绩，现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识，可能有的同学忘记了 ，一起来回顾下。 A组 = [50,60,40,30,70,50] B组 = [40,30,40,40,100] 为了便于理解，我们可以先使用平均数来看，它们的平均数都是50，无法比较出他们的离散程度的差异。针对这样的情况，我们可以先把分数减去平均分进行平方运算后，再取平均值。
在科学和数学领域，许多看似无关的主题之间存在某些共同的特质。这样的相似性有时能同时为这两个领域带来重大的进展，不过很多时候这样的相似性只是单纯地很有趣。
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。
贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
现在有一个正凸多边形，其上共有 n 个顶点。顶点按顺时针方向从 0 到 n - 1 依次编号。每个顶点上 正好有一只猴子 。下图中是一个 6 个顶点的凸多边形。
第一种方案 relational classifiers 仅仅根据标签进行迭代，完全浪费了节点的属性信息，显然如果节点之间的属性非常相似，那么节点的标签也很可能是一样的，所以iterative classification 的思路就是 同时利用节点的属性（特征矩阵）和标签；
一个优秀的数据分析师，除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外，还需要掌握一些数据挖掘的思想，帮助我们挖掘出有价值的数据，这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。
一、历史背景解读 18世纪英国业余(一点都不业余好吗)数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes，1702～1761)提出过一种看似显而易见的观点：“用客观的新信息更新我们最初关于某个事物的信念后，我们就会得到一个新的、改进了的信念。”这个研究成果由于简单显得平淡无奇，直至他死后两年才于1763年由他的朋友理查德·普莱斯帮助发表。 他的数学原理很容易理解，简单说就是，如果你看到一个人总是做一些好事，则会推断那个人多半会是一个好人。这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的
概率是指的对于某一个特定事件的可能性的数值度量，且在0-1之间。我们抛一枚硬币，它有正面朝上和反面朝上两种结果，通常用样本空间S表示，S={正面，反面}，而正面朝上这一特定的试验结果叫样本点。对于样本空间少的试验，我们极易观察出他们样本空间的大小，而对于较复杂的试验，我们就需要学习些计数法则了。
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
众所周知，统计学是数据分析的基石。学了统计学，你会发现很多时候的分析并不那么准确，比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果，但是这往往是粗糙的。而统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据，逐步接近这个数据背后的“真相”。大部分的数据分析，都会用到以下统计方面的知识，可以重点学习：
概述 自然语言分类是指按照预先定义的主题类别，为文档集合中的每个文档确定一个类别。本文将介绍一个限定类别的自然语言分类器的原理和实现。采用Python作为编程语言，采用朴素贝叶斯作为分类器，使用jieba进行分词，并使用scikit-learn实现分类器。 训练数据来自于凤凰网，最终交叉验证的平均准确率是0.927。 训练数据获取 中文自然语言分类现成可用的有搜狗自然语言分类语料库、北京大学建立的人民日报语料库、清华大学建立的现代汉语语料库等。由于语言在使用过程中会不断演进，具有一定的时效性，我们最终决定
对于基础概念就不在此赘述，挑当中的几个easy混淆的点和关键点说说
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？
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。
6月21日，图灵奖得主、贝叶斯网络之父 Judea Pearl 在第二届北京智源大会上做了《新因果科学与数据科学、人工智能的思考》的报告。
Python 编程中 while 语句用于循环执行程序，即在某条件下，循环执行某段程序，以处理需要重复处理的相同任务。即重复性的做一件事情
来源：blog.csdn.net/NYfor2017/article/details/105454097
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
本文介绍贝叶斯网络之父 Judea Pearl 《新因果科学与数据科学、人工智能的思考》的报告。
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