AiTechYun 编辑：yuxiangyu 基础统计是应用机器学习中的有力工具，它可以更好地理解数据。而且，它也为更先进的线性代数运算和机器学习方法奠定了基础的工具，例如分别协方差矩阵和主成分分析（PCA）。因此，掌握线性代数中基础的统计非常重要。 在本教程中，你会了解基础的统计操作及其原理，和如何使用NumPy实现线性代数的符号和术语。 完成本教程后，你将知道： 期望值，平均数（average）和平均值（mean）是什么，以及如何计算它们。 方差和标准差是多少以及如何计算它们。 协方差，相关性和协方差矩
c++在进行实例化的时候通常需要使用构造函数，没有显示构造函数的时候，系统会默认一个所有参数为空的默认构造函数。
字母表的26个字母，每个字母(忽略大小写)按照他们在字母表的顺序，代表一个数，例如：a代表1，h代表8，z代表26
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在一个无向图中，小Z以1为起点，每次以相等的概率选择当前顶点的某条边，沿着这条边走到下一个顶点，获得等于这条边的编号的分数。当小Z走到N（即终点），结束了这次游走，总得分为游走时经过的每一条边的编号之和。现在，请你对这M条边进行编号，使得小Z获得的总分的期望值最小。 输入保证: 1. 30%的数据满足N<=10100%的数据满足2<=N<=500
一、假定我们希望实现一个动态的开地址散列表。为什么我们需要当装载因子达到一个严格小于 1 的值 a 时就认为表满？简要描述如何为动态开地址散列表设计一个插入算法，使得每个插入操作的摊还代价的期望值为 O(1) 。为什么每个插入操作的实际代价的期望值不必对所有插入操作都是 O(1) ? 如果要写代码，请用go语言。
1. 内容介绍 开一篇文章记录在leetcode中array主题下面的题目和自己的思考以及优化过程，具体内容层次按照{题目，分析，初解，初解结果，优化解，优化解结果，反思}的格式来记录，供日后复习和反思[注：有些题目的解法比较单一，就没有优化过程]。题目的顺序按照leetcode给出的题目顺序，有些题目在并不是按照题目本身序号顺序排列的，也不是严格按照难易程度来排列的。 因此，这篇文章并不具有很强的归类总结性，归类总结性知识将会在其他文章记录，本篇重点在记录解题过程中的思路，希望能对自己有所启发。 2. 题
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。
当接触这个问题的时候，我们可能第一反应就是，StringBuilder是线程不安全的，StringBuffer是线程安全的
,本文属于转载博客，感谢原创：BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。
日报、周报、月报，是数据分析师最常做的东西，也是最讨厌的东西。每次都是对着模板更新，无聊至极。领导们平时不咋看，看的时候又喜欢抱怨：“这都没啥发现啊！”
2488 绿豆蛙的归宿 时间限制: 1 s 空间限制: 64000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 随着新版百度空间的上线，Blog宠物绿豆蛙完成了它的使命，去寻找它新的归宿。 给出一个有向无环图，起点为1终点为N，每条边都有一个长度，并且从起点出发能够到达所有的点，所有的点也都能够到达终点。绿豆蛙从起点出发，走向终点。 到达每一个顶点时，如果有K条离开该点的道路，绿豆蛙可以选择任意一条道路离开该点，并且走向每条路的概率为 1/K 。 现在
Description 小Q同学现在沉迷炉石传说不能自拔。他发现一张名为克苏恩的牌很不公平。如果你不玩炉石传说，不必担心，小Q 同学会告诉你所有相关的细节。炉石传说是这样的一个游戏，每个玩家拥有一个 30 点血量的英雄，并且可以用牌 召唤至多 7 个随从帮助玩家攻击对手，其中每个随从也拥有自己的血量和攻击力。小Q同学有很多次游戏失败都是 因为对手使用了克苏恩这张牌，所以他想找到一些方法来抵御克苏恩。他去求助职业炉石传说玩家椎名真白，真白 告诉他使用奴隶主这张牌就可以啦。如果你不明白我上面在说什么，不必担心，
Description 一个无向连通图，顶点从1编号到N，边从1编号到M。 小Z在该图上进行随机游走，初始时小Z在1号顶点，每一步小Z以相等的概率随机选 择当前顶点的某条边，沿着这条边走到下一个顶点，获得等于这条边的编号的分数。当小Z 到达N号顶点时游走结束，总分为所有获得的分数之和。 现在，请你对这M条边进行编号，使得小Z获得的总分的期望值最小。 Input 第一行是正整数N和M，分别表示该图的顶点数 和边数，接下来M行每行是整数u，v(1≤u,v≤N)，表示顶点u与顶点v之间存在一条边。 输入保证3
Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 512 MBSec Special Judge
机器学习中的基本数学知识 注：本文的代码是使用Python 3写的。 机器学习中的基本数学知识 线性代数（linear algebra） 第一公式 矩阵的操作 换位(transpose) 矩阵乘法 矩阵的各种乘积 内积 外积 元素积(element-wise product/point-wise product/Hadamard product 加 低等数学 几何 范数(norm) 拉格朗日乘子法和KKT条件 微分（differential） 表示形式 法则 常见导数公式 统计学/概率论 信息论
已知每种卡片出现的概率 p[i]，以及所有的卡片种类的数量 n(1<=n<=20)。
在之前的文章当中，我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型，介绍过最小二乘法，所以这期文章我们顺水推舟，来讲讲线性回归模型。
3450: Tyvj1952 Easy Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 128 MB Submit: 269 Solved: 198 [Submit][Status][Discuss] Description 某一天WJMZBMR在打osu~~~但是他太弱逼了，有些地方完全靠运气:( 我们来简化一下这个游戏的规则 有n次点击要做，成功了就是o，失败了就是x，分数是按comb计算的，连续a个comb就有a*a分，comb就是极大的连续o。 比如ooxxxxooooxxx，
C A S作为并发编程必不可少的基础知识，面试时C A S也是个高频考点，所以说C A S是必知必会，本文将带读者们深入理解C A S。
前面我们讨论的关联规则都是用支持度和自信度来评价的，如果一个规则的自信度高，我们就说它是一条强规则，但是自信度和支持度有时候并不能度量规则的实际意义和业务关注的兴趣点。 一个误导我们的强规则 看这样一个例子，我们分析一个购物篮数据中购买游戏光碟和购买影片光碟之间的关联关系。交易数据集共有10,000条记录，其中购买6000条包含游戏光碟，7500条包含影片光碟，4000条既包含游戏光碟又包含影片光碟。数据集如下表所示： 买游戏不买游戏行总计买影片400035007500不买影片200050025
机器学习实战读书笔记 - 03 - 决策树 解决的问题 一个经典的例子是猜人游戏。参与游戏的一方默想一个人名，另一方向他提问题，最终猜出这个人名。 决策树属于监督学习，可以处理上面的分类问题。这个问题的特点是： 训练数据全面，计算数据被训练数据覆盖了。 训练数据是标称型数据，数值型数据必须离散化。 决策树算法是找到一个优化的决策路径（决策树），使得每次分类尽可能过滤更多的数据，或者说问的问题尽量少。 决策树算法可以用来优化一些知识系统，帮助用户快速找到答案。 优势 使用决策树可以更好地理解数据的内在含义
使用RFM方法(最近购买日Recency, 各期购买频率Frequency, 各期平均单次购买金额Monetary)能够科学地预测老客户(有交易客户)今后的购买金额，再对销售毛利率、关系营销费用进行推算，就能按年、按季、按月分析出今后几期的客户价值。 在这里，客户价值指CRM毛利。CRM毛利 = 购买金额 – 产品成本 – 关系营销费用。 RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法，RFM实际上是一整套分析方法中的部分内容，但最具代表性，其它还包括客户购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝
在工作中，除了同时进行 AB 两组实验之外，也会存在多组实验同时进行的情况。这种情况下就不能使用之前的实验结果分析方法了，而需要采用方差分析与
在基于统计方法的自然语言处理研究中，有关统计学和信息论等方面的知识是不可缺少的基础。 1.概率论部分 1.1 概率 概率（probability）是从随机试验中的事件到实数域的映射函数，用以表示事件发生的可能性 数学定义：概率是从随机实验中的事件到实数域的函数，用以表示事件发生的可能性 如果用P（A）作为事件A的概率，Ω是试验的样本空间，则概率函数必须满足如下三条公理： 公理1（非负性） P（A）≥0(概率不可能为负的) 公理2（规范性） P（Ω）＝1（所有概率加起来必须要等于1，也就是归一性
风险值（VaR）是在所选概率水平下预测分布分位数的负数。因此，图2和3中的VaR约为110万元。
大数据下，用户分析的核心是什么？ ——解决实际问题 确定用户分析目的，具体是为了降低成本？增加收入？优化用户体验？提升营销效果？用户针对性管理？ 确定目的后开始选择合适的数据，然后搭建模型，最后得出结果，并用数据可视化解读。 大数据时代，用户数据使用成为企业发展的重中之重。 RFM方法是国际上最成熟、最为接受的客户价值分析方法，RFM实际上是一整套分析方法中的部分内容，但最具代表性，其它还包括客户购买行为随机模型、马可夫链状态移转矩阵方法、贝氏机率推导状态移转概率方法、回归拟合方法等。 它具体的技
对于并发控制而言，我们平时用的锁（synchronized，Lock）是一种悲观的策略。它总是假设每一次临界区操作会产生冲突，因此，必须对每次操作都小心翼翼。如果多个线程同时访问临界区资源，就宁可牺牲性能让线程进行等待，所以锁会阻塞线程执行。
医疗研究会产生大量不同类型的数据，最容易识别的是定量的数据。例如，直腿抬高 (SLR) 的受试者能够将腿抬高大于 0 度，这让我们可以计算两组的平均 SLR，并进行 t 检验。但并不是所有的数据都有这种定量特性。
给出一个有向无环图，起点为1终点为N，每条边都有一个长度，并且从起点出发能够到达所有的点，所有的点也都能够到达终点。绿豆蛙从起点出发，走向终点。 到达每一个顶点时，如果有K条离开该点的道路，绿豆蛙可以选择任意一条道路离开该点，并且走向每条路的概率为 1/K 。 现在绿豆蛙想知道，从起点走到终点的所经过的路径总长度期望是多少？
AtomicBoolean 类为我们提供了一个可以用原子方式进行读和写的布尔值，它还拥有一些先进的原子性操作，比如 compareAndSet()。AtomicBoolean 类位于 java.util.concurrent.atomic 包，完整类名是为 java.util.concurrent.atomic.AtomicBoolean。本小节描述的 AtomicBoolean 是 Java 8 版本里的，而不是它第一次被引入的 Java 5 版本。
“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:
小林：为了确保分配连续的结构数组时正确对齐, 结构可能有这种尾部填充。即使结构不是数组的成员, 填充也会保持, 以便 sizeof 能够总是返回一致的大小。
选自Medium 作者：Thomas Simonini 机器之心编译 参与：Geek AI、刘晓坤 本文将带你学习经典强化学习算法 Q-learning 的相关知识。在这篇文章中，你将学到：（1）Q-
根据客户关系管理(CRM)中的三角定律，客户满意度=客户体验-客户期望值。客户期望值与客户满意度成相对反比，因此需要引导客户期望值并维持在一个适当的水平，同时客户期望值需要与客户体验协调一致。
指示器随机变量是一种特殊的随机变量，它只有两个取值：0和1。通常用I来表示指示器随机变量，它的取值为1表示事件发生，取值为0表示事件未发生。在掷骰子的例子中，我们可以将指示器随机变量定义为：
这是一个典型的概率问题。首先，我们可以通过简单的计算来理解问题的背景。假设我们有n个球和n个箱子，每个球被投人到箱子里的概率是相等的，即每个箱子有1/n的概率被选中。
linestyle: 设置线型，常见取值有实线（’-’）、虚线（’–’）、点虚线（’-.’）、点线（’:’）
最近出题人的语文水准直线下降，看懂题目也成了考试的考点之一了。就让小编用人类的语言翻译一下这个题：
2021 年到来了，有时会感叹时间过得真快。在 2020 年，对于大部分人来说都增加了两个额外的东西：口罩和健康码。一些事情的发生，悄然改变了我们的生活，推动着我们向前。
#include <iostream> #include <cstring> #include <cstdio> using namespace std; const int MAXN = 305; const int INF = 0x3f3f3f3f; int love[MAXN][MAXN]; // 记录每个妹子和每个男生的好感度 int ex_girl[MAXN]; // 每个妹子的期望值 int ex_boy[MAXN]; // 每个男生的期望值 bool vis_
隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：
Pandas是面板数据（Panel Data）的简写。它是Python最强大的数据分析和探索工具，因金融数据分析工具而开发，支持类似SQL的数据增删改查，支持时间序列分析，灵活处理缺失数据。 pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组，可以存储任意数据类型，如整型、字符串、浮点型和Python对象等，轴标一般指索引。Series的字符串表现形式为：索引在左边，值在右边。 Series、Numpy中的一维Array、Python基本数据结构List区别：List中的元素可以是不
决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，可以是二叉树或非二叉树。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。
没有模型很难做好分析，希望记住这句话。 1. 概念含义 1.1.基本概念 决策树分析法又称概率分析决策方法，是指将构成决策方案的有关因素，以树状图形的方式表现出来，并据以分析和选择决策方案的一种系统分析法。它是风险型决策最常用的方法之一，特别式勇敢于分析比较复杂的问题。她以损益值为依据，比较不同方案的期望损益值（简称期望值），决定方案的取舍，其最大特点是能够形象地显示出整个决策问题在时间上和不同阶段上的决策过程，逻辑思维清晰，层次分明，非常直观。 2. 主要内容 2.1. 结构 决策树是由不同结点和方案枝构
线性代数和概率论是机器学习的必备基础课程。前几天，量子位已经推荐了一个可以互动的线性代数课程。
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