机器学习中的数学:概率论基础、描述性统计
机器学习中的数学:概率论基础、描述性统计机器学习基于统计的框架,因为机器学习涉及数据,而数据必须基于统计学框架来进行描述。李航老师的经典机器学习教材第一版名字就叫《统计学习方法》,可见机器学习与统计学的关系多紧密。如上图,统计学有着庞大的知识体系,绝大部分对理解机器学习相关概念毫无益处,反而会让人更加...
大学概率论知识点都有哪些! 汇总九大常见的概率论知识点, 请查看
方差:描述随机变量取值分散程度的数值。协方差与相关系数:描述两个随机变量的相关性。五、大数定律与中心极限定理大数定律:描述当试验次数趋于无穷时,随机事件的频率趋于其概率的定理。中心极限定理:描述当独立随机变量的数量趋于无穷时,它们的和的分布趋于正态分布的定理。六、贝叶斯定理与全概公式贝叶斯定理:...
考研考场需要什么文具
3.概率论与数理统计第一章的概念,其中的条件概念,乘法公式、等三个方面;第二章是几何分布,这章是该理论的核心,特别是二维联系变量的平均分布密度、条件分布密度,离散型的实际变量的特征和定义;第三章数据变量的数据特征,主要就是四个概念数学期望、方差、线方差、相关系数。此外,大家在复习的过程中,应重视...
一个生活实例解释概率论之”协方差“和”相关性“算法
概率论中有两个数学算法「协方差」与「相关系数」,听起来很深奥,其实很简单,本文通过一个实例解释这两个算法。变量A与变量B有关系吗?如果我们有身高和体重数据,我们想分析这两个变量之间的关系。答案是使用协方差和相关分析。协方差协方差可视化协方差用于确定两个变量是否相关。需要看的是这个值是正数...
概率论与数理统计之期望、方差、协方差
方差方差用来度量随机变量X与其均值的偏离程度。协方差相关系数的性质:例题:END参考资料:百度百科本文由learningyard学苑原创,欢迎关注,部分内容来源于网络,如有侵权请联系。特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。Notice:Theconten...
2024考研数学(一)《概率论与数理统计》大纲变化解析
概率论从随机事件概念出发,揭示了事件随机性,进而为了运用高级的数学工具引入随机变量的概念(www.e993.com)2024年10月23日。围绕概率这一概念,提出计算概率的工具:分布函数、分布律和概率密度。然后从一维随机变量推广到多维随机变量,进而研究随机变量函数的概率。另一方面又从数字特征:期望和方差等的角度,进一步揭示了变量的随机性。从头至尾逻辑清晰...
概率论和统计学中重要的分布函数
高斯/正态分布是一个连续的概率分布函数,随机变量在均值(μ)和方差(σ)周围对称分布。平均值(μ):决定峰值在X轴上的位置。而且,所有数据都对称地位于X=μ线的两侧。如图所示,蓝色、红色和黄色曲线分布在X=0的两侧,而绿色曲线的中心位于X=-2。所以通过观察这些曲线,我们可以很容易地说,蓝色,红色和黄色的平均...
六西格玛管理所用到的概率论基础知识:随机变量的数字特征
对于随机变量的数字特征,除了常用的均值及方差之外还有很多。为了将来计算这些数字特征,也为了计算随机变量取值的概率,有必要先引入累积分布函数的概念。1.随机变量的累积分布函数我们以连续随机变量为例。当分布密度p(x)给定之后,我们可以直观看到随机变量取值的规律,看到哪个部分概率大,哪个部分概率小。但是如果我们真...
100+数据科学面试问题和答案总结-基础知识和数据分析
方差:方差是由于复杂的机器学习算法在模型中引入的误差,模型会从训练数据集学习噪声,在测试数据集上表现很差。它会导致高灵敏度和过拟合。通常,当增加模型的复杂性时,会看到由于模型中较低的偏差而导致的误差的减少。然而,这种情况只会在特定的点发生。当模型变得更复杂时,最终会过度拟合型,因此你的模型将开始变...