深圳大学2025研究生考试大纲:统计学
1.事件及关系和运算;2.事件的概率;3.条件概率和全概率公式;4.随机变量的定义;5.离散型随机变量的分布列和分布函数;离散型均匀分布、二项分布和泊松分布;6.连续型随机变量的概率密度函数和分布函数;均匀分布、正态分布和指数分布;7.随机变量的期望与方差;8.随机变量函数的期望与方差。原...
千万IP创科普丨时间序列+预训练大模型
当1>15/n时,模型不可能恰当地捕捉到尖峰(除了最高情况),因为它们的值没有被标记准确地代表。在(b)中,数据是一个正弦波,它向上移动了μ=1、10、50:这里的尺度是μ,随着信号的方差相对于μ变得越来越小,标记的精度就会下降。6讨论Chronos是时间序列预测的实用预训练模型,在综合测试数据集上表现出显著的零...
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
代入联合密度函数和边际密度函数得到投影密度投影公式现在是给定X=x时Y的期望,可以通过积分投影密度函数来计算。指数内的二次项可以解释为随机变量减去其均值。在这种情况下,均值是mu_Y偏移了依赖于x的项。在上面绘制分布时也看到了这种效果。方差由1-ρ??缩放。分布的期望值这就是二元投影的全部退大过程。
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!
因为,从AI时代互联网获取训练数据的公司,可能拥有更能代表真实世界的模型。1什么是模型崩溃?最新研究中,作者表示,模型崩溃包含了两种特殊的情况:早期模型崩溃、晚期模型崩溃。在早期模型崩溃中,模型开始丢失关于数据分布尾部的信息;在晚期模型崩溃中,模型收敛到一个与原始分布几乎没有相似性的分布,通常方差显著降低。
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
v∈RN确定了涨落影响,通常假设为i(t)vj(t')>=cδijδ(t-t')的高斯白噪声,其中δij是Kronecker-delta函数,δ(t-t')是Dirac函数。噪声影响(包括乘性噪声或有色噪声)可能有更一般的公式,请读者自行查阅相关文献。第三个方程确立了观测模型,通过前向模型h(Q)和测量噪声w将源活动Q(t)与实验...
浅谈基于充电行为分析的电动汽车充电负荷预测
展示了相较于基础负荷的增长率(www.e993.com)2024年10月23日。表6、表7分别为各类型车开始充电时间、充电电量的概率密度函数拟合公式的具体参数。从图15以及表5可以看出,电动汽车的充电过程使得电网的整体负荷有了较大的提升,会在晚上19:00达到高峰,约为835.09MW(工作日),830.20MW(休息日),负荷峰值分别提高了7.79%(工作日),7.16%(休息日)...
安徽亳州高新技术产业开发区 区域性气候可行性论证专项评价报告
(ki??1)2n??1(附1-6)??Cs=(ki??1)3(n??3)Cv3(附1-7)将这些待定参数用统计参数表示带入P-Ⅲ型曲线的方程式中,则方程可以写成y=f(x,CV,Cs,x)(附1-8)P-Ⅲ型概率密度函数就确定了,给一个x值,可以计算一个y值,从而可以绘出概率密度曲线...
考特、尤伦:犯罪与惩罚的经济理论(中)
心情变数增加,行动者做坏事的概率也将相应提高。按照图11.2的术语,通过将概率密度转移到尾部挤压分布,这将增加右侧尾部r*的面积。r*右边的密度面积增加,意味着做坏事的概率也在提高。情绪波动易变对应着分布函数g(r)的方差较高,这导致某些年轻人犯罪率居高不下。相反,心情变数较低则意味着做错事的概率下降。成熟...
样本数量的线性时间计算复杂度GAN
其中是输入参数,i=√-1。特征函数在概率论中被广泛使用,通常用作概率密度函数的替代品。随机变量的特征函数完全定义了它,即对于两个分布P和Q,当且仅当??P=??Q时,P=Q。与密度函数不同,特征函数总是存在的,并且是一致连续且有界的:|??P(t)|≤1。
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
Σ??是第k个高斯分量的协方差矩阵。N(x;μ??,Σ??)为第k个分量的多元正态密度函数:对于单变量高斯分布,概率密度可以简化为:μ??是第k个高斯分量的平均值。σ??是第k个高斯分量的协方差矩阵。N(x;μ??,σ??)为第k个分量的单变量正态密度函数:...