数据分析中,哪些统计学是必须掌握的?认证CDA对从业有帮助吗?

基本概率:事件的概率、条件概率、独立事件。概率分布:离散型分布(如二项分布、泊松分布)和连续型分布(如正态分布、均匀分布)。推断统计点估计与区间估计:用样本统计量估计总体参数。假设检验:包括t检验、卡方检验、ANOVA(方差分析)等,用于检验研究假设的有效性。置信区间:估计总体参数的可能范围。回归分析...

四个数量级加速的量子方法的概率推理开源

边缘概率(MAR)任务涉及基于已知的关于证据变量E的信息,计算一组查询变量Q的条件概率分布,即p(Q|E=e)。这个过程需要从联合分布p(Λ)中边缘化干扰变量M,有效地平均它们在联合概率分布中的影响。这种平均化至关重要,因为它考虑了这些变量对结果边缘概率的间接影响,从而在信息有限的情况下启用预测和知情决策。接...

Stable Diffusion 3来啦!提示文本理解更好,图像质量更强

1)条件概率路径构建:FM需要给出一个目标概率路径,该路径从简单分布演变到逼近数据分布。然后利用条件概率路径构建了目标路径,这样每个样本有一个对应的条件路径。2)变换层:构成FM的基本单元,每个变换层都是可逆的。这意味着从输入到输出的每一步映射都可以精确地反转,从而允许从目标分布反推到原始分布。3)耦合层:...

华中科技大学2025考研招生考试大纲:统计学

3.掌握全概率公式、条件概率、乘法公式、贝叶斯公式;4.掌握随机变量、概率分布列、分布函数的概念;5.掌握常见的离散型随机变量及其分布:(0-1)分布,二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布;6.掌握常见的连续型随机变量及其分布:均匀分布、指数分布、正态分布;7.掌握随机变量及随机变量函数的数学期...

考研数学概率论难算吗

在备考概率论时,要熟练掌握常见的概率分布,如二项分布、泊松分布、正态分布等。这些概率分布在概率论的应用中经常会涉及,掌握它们可以帮助我们更好地解题。4.多维度复习在备考概率论时,要多维度复习,不仅要做题,还要结合理论知识进行复习。可以通过整理笔记、做思维导图等方式,将知识点串联起来,形成完整的认识。

20分钟通关高考数学全概率公式、贝叶斯公式、条件概率、二项分布

20分钟通关高考数学全概率公式、贝叶斯公式、条件概率、二项分布2024-01-1611:13:26六维坐标系天津举报0分享至用微信扫码二维码分享至好友和朋友圈点击按住拖动小窗关闭专栏视频高三数学一二三轮总复习精编版(高中数学知识系统教师使用全集)所属专栏672集/连载中￥399购买专栏网易新闻客户...

生成式模型不只会“模仿”,哈佛、UCSB等最新成果:性能可超越训练...

4.数据由k位专家进行标注,每位专家提供一个函数fi,定义了给定输入x时输出y的概率分布。所有专家的分布被混合起来形成了一个混合分布。5、由专家标注的过程生成的X和Y上的联合概率分布D。6、奖励函数r,为每个输入-输出对分配一个奖励值7、选择一个测试分布ptest,并定义了在ptest上的平均奖励Rptest(f),即...

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!

如果更一般地考虑一个概率为q的状态i,使用标准条件概率,我们可以证明失去信息的概率(即在某些代中没有采样到数据)等于1??q。这也就意味着,分布最终会收敛到某个状态处的δ函数,最终落在某个状态的概率等于从原始分布中采样该状态的概率。将这个过程看作一个马尔可夫链,我们就可以直接证明上述结论,因为X^...

西湖大学研发Fast-DetectGPT,能区分虚假新闻和辨别AI生成文章等

其发现，大语言模型在概率分布上，不能区分一个小概率事件和一个错误的表达。尽管这两者的概率都很小，但从人类角度来看这两者的区别十分巨大。因为，一个是合理的内容和表达，只不过现实中较少发生。而另一个是表达错误的、不可理解的内容。他们还发现，一些人类撰写的非常合理的内容，却落到了大语言模型的采样...

机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理

多项式朴素贝叶斯适用于处理离散型和计数型特征,常用于文本分类任务。它的核心思想是对每个类别计算文档中所有单词的条件概率,并假设各单词的出现与否独立于其他单词。2.高斯朴素贝叶斯高斯朴素贝叶斯指当特征属性为连续值时,而且分布服从高斯分布,那么在计算P(x|y)的时候可以直接使用高斯分布的概率公式。