贝叶斯线性回归:概率与预测建模的融合

这些结果表明,斜率(β)估计为0.91,意味着体重每增加1公斤,预期身高增加约0.91厘米。β的90%可信区间为[0.84,0.98],表明我们对这个估计有相当高的确定性。我们还可以查看参数之间的协方差:cov_matrix=hessian_invprint("\nCovariancematrix:")print(cov_matrix)"""Covariancematrix:[[7.63213604e...

陶哲轩:从复杂系统中,抓住奇妙的普适性

黎曼ζ函数是一个数学函数,由德国数学家伯恩哈德·黎曼在1859年首次研究。它是一个复变函数,定义在复平面上的所有复数(除了1以外的正整数)。黎曼ζ函数在数论中具有重要的作用,它与质数的分布和素数定理之间有密切的关联。黎曼猜想是关于黎曼ζ函数零点分布的一个重要假设,它认为这些零点都位于复平面上的一条直线上。

从0到1实现神经网络(Python)|算法|前馈|大模型|f(x)|python|...

姓名身高(minus135)体重(minus66)GenderAlice-2-11把所有的权重和截距项都分别初始化为1和0。在网络中做前馈计算:网络的输出是,对于Male(0)或者Female(1)都没有太强的倾向性。算一下提示:前面已经得到了S型激活函数的导数。搞定!这个结果的意思就是增加也会随之轻微上升。训练:随...

python基础-input函数和eval函数

这里可以使用到eval函数:height,weight=eval(input('请输入您的身高,体重,用逗号隔开'))看一下结果:3、split()函数的使用或者我们可以换一种方式来实现上述功能。height,weight=input('请输入您的身高,体重,用/隔开').split('/')4、注意几个点input()函数返回的是str类型eval()函数返回的是int类...

迈克尔·杰克逊 45 度前倾是怎么做到的?

因此跟腱肌的张力为如果我们简单地假设人体质量与身高的立方成正比,即=。跟腱肌到踝关节中心的距离与身高成正比,即=,则上式可以表示为其中和为比例常数。上式表明,跟腱的张力大小是身高和前倾角度的函数。参数根据公开的信息,MJ的身高为=1.75m,体重为=60kg。文献测得成人踝关节旋转...

详解丨数据分析常用的知识点大全(烧脑,但是值得学习)

正态分布如同一条钟形曲线(www.e993.com)2024年11月27日。中间高,两边低,左右对称。想象身高体重、考试成绩,是否都呈现这一类分布态势:大部分数据集中在某处,小部分往两端倾斜。正态概率密度函数为:u代表均值,σ代表标准差,两者不同的取值将会造成不同形状的正态分布。均值表示正态分布的左右偏移,标准差决定曲线的宽度和平坦,标准差越大曲线...

高中就开始学的正态分布,原来如此重要

人的身高是一个基于其他随机变量(比如一个人所消耗的营养量、他们居住的环境以及他们的基因等)的随机变量,这些随机变量的分布总和最终是非常接近正态的。这就是中心极限定理。我们从前文了解到,正态分布是许多随机分布的和。如果我们对正态分布密度函数作图,那所作曲线有如下特性:...

文科生都能看懂的机器学习教程:梯度下降、线性回归、逻辑回归

比如,根据这条完美线,身高1.5米的人体重基本在60斤左右。啊那么,这根完美线是怎么找出来呢?答:梯度下降。我们先提一个概念叫RSS(theresidualsumofsquares)。RSS是点和线之间差异的平方和,这个值代表了点和线的距离有多远。梯度下降就是找出RSS的最小值。

资本市场的多层次特性

理论上甚至完全可以允许连续性计量,不妨碍进行名次的比较。从数学上讲,对于举重这样的比赛,也可以不作具体分层而采取连续函数来评价的方法,即可以用一个函数来反映参赛者体能表现,包括性别、身高、体重以及所举起的重量,纳入这个函数进行计算,然后排出名次。

什么是相关关系?_ 综合_福建省人民政府门户网站

比如,身高与体重的关系就不能用函数关系来描述。通常情况下,一个人身高比较高,其体重也会相应比较重,但是体重不是唯一由身高确定的,有些身高很高但是比较瘦的人,其体重反而不如身高低的人体重重。身高和体重之间的关系就是一种相关关系。再例如,个人的经济地位与父辈的经济地位之间有相关关系,但是不是唯一确定的...