适合企业常用精益六西格玛黄带实战培训
五、常用的统计分布1.概率论基础知识:概率、样本空间、事件2.随机变量及其分3.离散型&连续型随机变量4.离散型随机变量及其分布5.连续型随机变量及分布6.如何理解概率密度函数7.正态分布的定义8.正态分布的特征9.不同均值和方差的正态分布对比10.最常见的离散分布——二项分布课...
统计学最重要的10个概念【附Pyhon代码解析】
正态分布(也称高斯分布)是最常见的连续概率分布之一,其概率密度函数呈钟形曲线。fromscipy.statsimportnormimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-3,3,100)y=norm.pdf(x,0,1)print("正态分布的部分概率密度函数值:")foriinrange(5):print(f"x={x[i]:.2f},y={y[i]:.4f}")pl...
周洛华对当前股市想法:"接飞刀"还是"骑飞猪"
CAPM模型的基础是上世纪50年代发展起来的马克维茨理论,认为资产价格波动可用一定的概率分布来表达,回报就是某个概率分布函数中的数学期望值,风险就是该函数中的标准差。此后的其他金融学模型大致沿着这条思路前行。我始终质疑沿着这条思路得出的所有模型和方法,因为我相信数学期望和标准差不适合用来衡量资产价格的回报和...
iMeta | 东北林业大学冯富娟组发现丛枝菌根真菌诱导削弱镉的迁移
结构方程模型(SEM)和方差偏分析(VPA)分析表明,根代谢物、微生物和土壤的叠加对Cd迁移减少的解释率最高(42.4%),微生物模型的单一解释率最高(15.5%)。因此,根际微环境中的AMF可以调节代谢物-土壤-微生物的相互作用,减少镉的迁移。综上所述,该研究为AMF如何提高植物抗Cd性提供了新的科学解释,并提供了一种有益...
解锁生成式AI的秘密:神经网络与深度学习原理
Softmax激活函数用于多类分类。它将输出层值转换为概率分布,其中每个值的总和为1。这使得每个输出可以解释为属于特定类别的概率。例如,[0.9,0.0,0.1,...,0.0]表示90%的概率属于第1类,10%的概率属于第3类。按此创建模型并查看摘要:可以注意这里的参数数量。编译模型训练模型时,...
李建成院士等:利用 GNSS 地表形变反演区域陆地水储量变化的进展
格林函数方法1.1.1负荷格林函数理论根据弹性负荷理论,地表质量负荷(如TWS)的迁移与重新分布会导致地壳发生弹性形变,这种形变可以用负荷格林函数表示:式中,Gv和Gh分别表示垂直和水平格林函数;R和M分别表示地球的平均半径和质量;hn和ln分别为垂直和水平负荷Love数;n为阶数;φ为GNSS测站与质量...
深入理解双变量(二元)正态投影:理论基础、直观解释与应用实例
这是一个正态分布的密度函数,其条件均值为条件方差为现在我们可以写出Y在X上的线性投影,即给定X=x时Y的条件均值:这是Y和X之间的线性关系,因为它是Y在X上的线性投影。这个公式告诉我们什么?我们可以在实际应用中如何使用它?2、解释和模拟
Nature最新封面:AI训练AI,也许越来越笨?
这种误差会导致模型在逼近真实分布时产生偏差,例如,将高密度区域分配到低密度区域,或者将低密度区域分配到高密度区域。随着模型训练代数的增加,这种误差会不断累积,导致模型最终收敛到一个与原始分布完全不同的分布,其尾部几乎为零,方差也大大减小。3.函数近似误差:...
AI训AI惨遭投毒9次大崩溃,牛津剑桥等惊天发现登Nature封面!
-函数表达误差这是次要误差类型,由于函数近似器(functionapproximator)的表达能力有限而产生。特别是,神经网络只有在其规模无限大时,才能成为通用近似器。因此,神经网络可能会在原始分布的支撑集(support)之外,引入「非零概率」,或在原始分布的支撑集内引入「零概率」。
自动驾驶理论新突破登Nature子刊!清华、密歇根联合提出三条技术...
理论上分析,稀疏度灾难是指深度学习的梯度方差随着安全攸关事件的稀疏度增加而指数增加,导致深度学习所需数据和计算量相应指数增加。深度学习的关键在于获得神经网络的最优参数,梯度下降方法在每个训练步使用一批数据来估计损失函数的梯度,然而随着安全攸关事件稀疏度的增加,梯度估计的方差可能会呈指数增长,导致稀疏度灾难...