第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法? 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理? 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法.Eg:如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达: 其中的μ1的表达式: 矩估计和最大似然估计最终估计的特点是什么? 二项分布的均值两种估计都相同,正态分布的均值两种估计都相同.但是其他分布仍存在不同的现象. 无偏性是什么? 估计值的均值与总体均值相同,除中间值之外的部分是随机误差. 均值的无偏性特殊

生物统计与实验设计-统计学基础-2&区间估计-1 正态分布参数:均值和方差 其中,选择1d是因为好算:通常,95%区分大概率事件和小概率事件, 当总体是正态分布时,可以利用常用抽样分布估计出样本参数: 抽样分布是样本估计量是样本的一个函数,在统计学中称作统计量(这就是说,统计量由样本值计算得到),因此抽样分布也是指统计量的分布.以下是当总体满足正态分布时,样本均值也满足正态分布(抽样分布是样本均值的分布,此处是正态分布)样本均值的均值与方差和总体参数之间的关系: 如上式,若得到一次实验的样本,样

这道题之前我写过一个巨逗比的写法(传送门:http://www.cnblogs.com/liu-runda/p/6220381.html) 当时的原因是这道题可以抽象出和"绿豆蛙的归宿"差不多的模型,而我之前写"绿豆蛙的归宿"就是用的这个巨逗比的方法. 然后前几天看了@Sengxian的博客里"绿豆蛙的归宿"的写法(传送门:https://blog.sengxian.com/algorithms/probability-and-expected-

题意 题目链接 Sol 开始想的dp,发现根本不能转移(貌似只能做链) 根据期望的线性性,其中\(ans = \sum_{1 * f(x)}\) \(f(x)\)表示删除\(x\)节点的概率,显然\(x\)节点要被删除,那么它的祖先都不能被删除,因此概率为\(\frac{1}{deep[x]}\) #include<bits/stdc++.h> #define Pair pair<int, int> #define MP(x, y) make_pair(x, y) #define

[pixiv] https://www.pixiv.net/member_illust.php?mode=medium&illust_id=63399955 向大(hei)佬(e)势力学(di)习(tou) 之前一直都没有接触过期望,更别说期望dp了. 先从期望说起吧,dp什么的先不谈.浅谈一下期望的线性性(可加性),这是一个很重要的性质,主要用我做的这几道例题来更感性的理解(真的是浅谈...orz) 首先,期望是指一个事件有多种结果,每一种结果出现有一定的可能性. 对于随机变量x,它的期望E(

>传送门< 题意:思路:期望的线性性(可加性),比赛的时候写的代码超级无敌长,不过值得欣慰的是一发AC了,官方的题解写的还不错~ 我们可以把每种数字对答案的贡献分开来计算,即枚举每个数字,求原序列有多少个子区间包含至少一个该 数字,最后把答案累加起来即可. 问题在于求序列有多少个子区间包含至少一个某数字,既可以直接计算,也可以考虑用全集减去不包含的子区间.不包含的子区间的个数可以枚举相邻两个数字,并累加中间空隙的子区间个数,再统计一下边界即可. 时间复杂度为O(n) 下面给出直接计算的代码 C

题目描述: \(1<=n,ai<=5*10^5\) 题解: 我是弱智我不会期望线性. 设\(E(a[i])\)表示第i个期望被减的个数. \(E(a[1])=a[1]\) 不难发现\(E(a[i])(i>1)\)之间互不影响,其实这很难. 考虑固定这两个,它们两个选到的概率一样,选到其它的就无视就好了. 那么只用考虑\(n=2\)的情况,这个直接暴力枚举\(a[1]\)结束时\(a[i]\)有几个,乘个\(1\over 2\)的几次方和组合数,式子如下: \(=a[i]-\sum_{i=

基本上讲,Adam就是将day8.2提到的momentum动量梯度下降法和day8.3提到的RMSprop算法相结合的优化算法 首先初始化 SdW = 0 Sdb = 0 VdW = 0 Vdb = 0 On iteration t: compute dw,db using current Mini-batch VdW = β1vdW  +  (1-β1)dW Vdb  = β1vdb +  (1-β1)db    先做momentum SdW = β2SdW  +  (1-β2)dW2 Sdb

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

一.模型假设 传统多元线性回归模型 最重要的假设的原理为: 1. 自变量和因变量之间存在多元线性关系,因变量y能够被x1,x2-.x{k}完全地线性解释:2.不能被解释的部分则为纯粹的无法观测到的误差 其它假设主要为: 1.模型线性,设定正确: 2.无多重共线性: 3.无内生性: 4.随机误差项具有条件零均值.同方差.以及无自相关: 5.随机误差项正态分布 具体见另一篇文章:回归模型的基本假设 二.估计方法 目标:估计出多元回归模型的参数 注:下文皆为矩阵表述,X为自变量矩阵(n*k维),y为因

目录 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 导论 rugarch 简介 指定一个 \(\text{GARCH}(1, 1)\) 模型 模拟一个 GARCH 过程 拟合一个 \(\text{GARCH}(1,1)\) 模型 rugarch 中的优化与参数估计 优化器的选择 结论 在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题(基于 rugarch 包) 本文翻译自<Problems in Estimating GARCH Parameters in R (Part 2

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

人体姿态和形状估计的视频推理:CVPR2020论文解析 VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.05656.pdf Code and pretrained models are available at: https://github.com/mkocabas/VIBE 摘要 人体运动是理解行为的基础.尽管在单图像三维位姿和形状估计方面取得了进展,

最小二乘法可以从Cost/Loss function角度去想,这是统计(机器)学习里面一个重要概念,一般建立模型就是让loss function最小,而最小二乘法可以认为是 loss function = (y_hat -y )^2的一个特例,类似的像各位说的还可以用各种距离度量来作为loss function而不仅仅是欧氏距离.所以loss function可以说是一种更一般化的说法. 最大似然估计是从概率角度来想这个问题,直观理解,似然函数在给定参数的条件下就是观测到一组数据realizat

[说明] 本文翻译自新加坡国立大学何向南博士 et al.发布在<World Wide Web>(2017)上的一篇论文<Neural Collaborative Filtering>.本人英语水平一般+学术知识匮乏+语文水平拙劣,翻译权当进一步理解论文和提高专业英语水平,translate不到key point还请见谅. 何博士的主页:http://www.comp.nus.edu.sg/~xiangnan/ 本文原文:http://www.comp.nus.edu.sg/~xi

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

在之前的十篇文章中,我们用了九篇文章的篇幅讨论了点估计的相关知识,现在来稍作回顾. 首先,我们讨论了正态分布两个参数--均值.方差的点估计,给出了它们的分布信息,并指出它们是相互独立的:然后,我们讨论到其他的分布族,介绍了点估计的评判标准--无偏性.相合性.有效性:之后,我们基于无偏性和相合性的讨论给出了常用分布的参数点估计,并介绍了两种常用于寻找点估计量的方法--矩法与极大似然法:最后,我们对点估计的有效性进行了讨论,给出了一些验证.寻找UMVUE的方法,并介绍了CR不等式,给出了无偏估计效率

作者:桂. 时间:2017-05-25  10:14:21 主要是<Speech enhancement: theory and practice>的读书笔记,全部内容可以点击这里. 书中代码:http://pan.baidu.com/s/1hsj4Wlu,提取密码:9dmi 前言 最近学习有一点体会,每一个学科的理论模型都提供了解决问题的思路,一个没有受过教育又迷信权威的头脑,难以从抽象的角度去认识.理解问题,自然科学传递了这样一套思维.例如之前的谱减法,就是具体问题具体分析;维纳滤波,表达

系统架构.自底向上,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.API层.应用层.核心层,设备层.网络层.数据操作层.图计算层.最下层是网络通信层和设备管理层.网络通信层包括gRPC(google Remote Procedure Call Protocol)和远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access,RDMA),分布式计算需要.设备管理层包手包括TensorFlow分别在CPU.GPU.FPGA等设备上的实现.对上层提供统一接口,上层只需处理卷积等逻辑,不需要关心硬件

4.14 网络流专项测试 先看T1,不会,看T2,仙人掌???wtf??弃疗.看T3,貌似最可做了,然后开始刚,刚了30min无果,打了50分暴力,然后接着去看T1,把序列差分了一下,推了会式子,发现是傻逼费用流,然后码码码,码完秒过大样例,觉得比较稳,又肉眼查了会错,就放了.然后接着推T3,发现我会做一个限制条件的,貌似和T1差不多,然后就写了,感觉能多骗点分,之后看了看T2,发现30裸树剖,30裸最大流,然后码码码.最后查了会错,发现T1没开long long,赶紧改了.100+44+63=