变量分布

联合分布(joint distribution) 无论是连续变量分布和离散变量分布都是单一随机变量,当由单一变量推广为多个变量时,就成为了联合分布.联合分布(joint distribution)描述了多个随机变量的概率分布,是对单一随机变量的自然拓展.联合分布的多个随机变量都定义在同一个样本空间中. 关于联合变量分布,推荐看一下这篇文章http://www.cnblogs.com/vamei/p/3224111.html

这涉及到数学的概率问题. 二元变量分布:          伯努利分布,就是0-1分布(比如一次抛硬币,正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下: 假设训练数据如下: 那么根据最大似然估计(MLE),我们要求u: 求值推导过程如下: 所以可以求出: 以上的推导过程就是极大似然估计,我们可以看出u就是样本出现的频率除以总共抛硬币的实验次数.但是极大似然估计有它的局限性,当训练样本比较小的时候会导致Overfitting问题,比如说抛了10次硬币,有8次朝上,那么根据极大似然估计,u的 取值就应

这涉及到数学的概率问题. 二元变量分布:       伯努利分布,就是0-1分布(比如一次抛硬币,正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下: 假设训练数据如下: 那么根据最大似然估计(MLE),我们要求u: 求值推导过程如下: 所以可以求出: 以上的推导过程就是极大似然估计,我们可以看出u就是样本出现的频率除以总共抛硬币的实验次数.但是极大似然估计有它的局限性,当训练样本比较小的时候会导致Overfitting问题,比如说抛了10次硬币,有8次朝上,那么根据极大似然估计,u的取值就应该是8/

离散变量是指该变量只能取离散的孤立值,通常按计量单位数计数,如个数.台数等.离散变量的分布很多都与伯努利实验有关,我们先来说一下伯努利实验: 在相同条件下重复地.各次之间相互独立地进行的一种试验,成为伯努利实验. 判断是否为伯努利试验的关键是每次试验事件A的概率不变,并且每次试验的结果同其他各次试验的结果无关,重复是指试验为一系列的试验,并非一次试验,而是多次,但要注意重复事件发生的概率相互之间没有影响. 1.二项分布(binomial distribution) 二项分布即重复n次独立的伯努利

连续型变量在一定区间内可以取任何值,因此其概率分布不能以分布列来表示,只能通过概率分布密度曲线表示. 1.正态分布 正态分布是最常见也是最重要的一种连续分布,概率密度函数如下: 累积概率分布函数如下: 正态分布有两个参数,μ和σ.我们可以将正态分布表示成N(μ,σ).当μ=0,σ=1,这样的正态分布被称作标准正态分布 2.指数分布 指数分布用来表示独立随机事件发生的时间间隔,其密度函数随着取值的变大而指数减小 其中λ > 0是分布的一个参数,常被称为率参数(rate parameter).即每单

在探究完类成员变量分布后,来定位一个coredump例子来实践一把: (gdb) bt #0 0x0804863c in xuzhina_dump_c06_s2_ex::print() () #1 0x08048713 in main () 看一下xuzhina_dump_c06_s2_ex::print的汇编: (gdb) disassemble 0x0804863c Dump of assembler code for function _ZN22xuzhina_dump_c06_s2_ex

一.对数据的分布进行初步判断     1.1 原理 对于不同的分布,有特定的偏度(skewness)和峰度(kurtosis),正态分布.均匀分布.逻辑斯谛分布.指数分布的偏度和峰度都是特定的值,在偏度-峰度图中是特定的点,而伽马分布和对数正态分布在偏度-峰度图中是一条直线,贝塔分布在偏度-峰度图中是一片区域.因此可以通过未知分布的偏度峰度值(在图中是一个观察点),与各种分布的偏度峰度点(线.区域)进行对比,判断未知分布数据大致可能的一个或几个分布.     1.2 R代码         li

一. uboot运行时环境变量分布 1.1. 环境变量有2份,一份在Flash中,另一份在DDR中.uboot开机时一次性从Flash中读取全部环境变量到DDR中作为环境变量的初始化值,然后使用过程中都是用DDR中这一份,用户可以用saveenv指令将DDR中的环境变量重新写入Flash中去更新Flash中环境变量.下次开机时又会从Flash中再读一次. 二. ubooth环境变量分析 x210 # print baudrate=115200 ethaddr=00:40:5c:26:0a:5b

3. 多维随机变量的分布 (1)多项分布 可参见https://blog.csdn.net/jteng/article/details/54632311 多项分布是对二项分布的扩展,二项分布是单变量分布,而多项分布式多变量分布. 二项分布每次试验试验只有两种结果,而多项分布每次试验则会有多种可能性,那么进行多次的试验后,多项分布描述的就是每种可能发生次数的联合概率分布. (2)Gamma函数 首先说一下先验概率和后验概率的区别,然后再进行下面的步骤: 验前概率就是通常说的概率: 验后概率是一种条