隨機算法分成兩類:
上圖區分記憶一下:
蒙特卡羅是一類隨機方法的統稱,這裏摘一段知乎大神(鵪鶉)的概括:(這些蒙特卡羅的應用,肯定對這些有過深刻的瞭解之後才能總結出來的,以下摘抄)
Done.
作者:LogM 本文原載於 https://segmentfault.com/u/logm/articles,不允許轉載~ 文章中的數學公式若無法正確顯示,請參見:正確顯示數學公式的小技巧 本文爲概率論與數理統計的筆記。 本文爲舊博客文章
前言 無論搞硬件還是搞軟件,數學基礎,都很重要,沒有一定的數學基礎,不管學的語言再多、會的芯片型號再多,也只能算皮毛;做算法的需要數學理論作爲支撐,做芯片設計的也需要數理知識作爲支撐,總之,對於我們理工科的人,核心的東西還是數學基
約等於: \approx{} 空心: \mathcal{} 花體:\mathbb{} 下標正下方: \limits{} 空格: \quad
Description Goldbach’s conjecture is one of the oldest unsolved problems in number theory and in all of mathematic
今天學習了程序員數學1,目前來看,這部書簡單明瞭,寫的淺顯易懂,對於初學者來說就很友好。因爲有學過其他數學課程,高數、離散這些,所以看這部書時當作鞏固複習。 第一章 第一章主要講了按位計數法,包括基數轉換,這個可以說是計算機很基礎
閱讀引導 基本概念方差分析基本步驟案例—python實現總結 基本概念 方差分析(Analysis of variance, ANOVA) :——又稱“變異數分析” ①用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗 ②主要研究分類變量
這次概率統計學習基於:Datawhale概率統計組隊學習文檔 1. 寫在前面 這次藉着在Datawhale組織的概率統計專題學習的機會再重新溫習一遍數學基礎,所謂機器學習和深度學習, 背後的邏輯都是數學, 所以數學基礎在這個領域非
思維導圖 單樣本T檢驗 目的:利用來自某總體的樣本數據,推斷該總體的均值是否能與制定的檢驗值之間存在顯著的差異 要求:樣本來自的總體服從正態分佈 步驟: 1、提出原假設:總體均值與檢驗值之間不存在顯著差異 備擇假
極大似然估計(maximum likelihood estimation,MLE),顧名思義,就是“看起來最有可能的估計”。比如說,我們看到一個黑人,會猜測他來自非洲或者美洲,這就是基於自己的經驗得到的“最像”事實的推斷。極大似然估計的基
1. 協方差 之前,我們講了隨機變量的期望和方差,但是這兩個都只用於描述單一的變量,也就是一維變量(可以理解爲數軸上的數據點)。那麼對於多維變量(平面或空間內的數據點),如何描述變量和變量之間的關係呢?比如說,對於每個學生的各科成績,我們
目錄 直接對矩陣進行奇異值分解 利用SVD分解壓縮圖像 利用SVD分解求超定方程的解 直接對矩陣進行奇異值分解 已知矩陣,對其進行奇異值分解。 import numpy as np #創建矩陣A A = np.array([[1,5
目錄 一、期望 1. 離散型隨機變量的期望 2. 連續型隨機變量的期望 3. 期望的性質 二、方差和均方差 1. 定義 2. 計算 三、常見分佈 1. 均勻分佈 2. 二項分佈和幾何分佈 3. 泊松分佈 4. 正態分佈 一、期望 期望這個
哇,開始重新補數學知識了以後,才發現有好多“XX空間”這樣的概念啊,這本書說這個,那篇文章又用那個,搞得人云裏霧裏,所以在這裏把基礎知識整理一下,主要關注“空間”概念本身和概念之間的區別。 線性空間/向量空間 線性空間=向量空間!!這兩個
文章目錄1. 概率密度函數2. 多元高斯分佈和標準正態分佈的KL散度3. 兩個多元高斯分佈之間的KL散度4 .兩個高斯混合之間的KL散度5. 高斯混合分佈和多元高斯分佈之間的KL散度附錄 1. 概率密度函數 多變量高斯混合分佈的