【概率论】1-4:事件的的并集(Union of Events and Statical Swindles)
Abstract: 本文主要介绍事件的并集对应的概率计算,以及一个补充的概率小知识,怎么用统计骗人 Keywords: Union of two Events,Union of Finite Number of Events,Statical Swindles ...
Abstract: 本文主要介绍事件的并集对应的概率计算,以及一个补充的概率小知识,怎么用统计骗人 Keywords: Union of two Events,Union of Finite Number of Events,Statical Swindles ...
Abstract: 本文主要介绍组合的相关知识,以及引出的二项式系数,多项式系数 Keywords: Combination,Binormial Coeffcient,Multinormial Coeffcient ...
Abstract: 本文主要介绍有限样本空间下的古典概率问题,以及其中包含的计数方法,排列的基本思想 Keywords: Counting Methods,Combinatorial Methods,Multiplication,Permutations,Stirling’s Formula ...
Abstract: 本文介绍样本空间,公理化的概率的定义,以及概率的性质 Keywords: Sample Space,Finite Sample Space,Kolmogorov axioms(Probability Axioms),Definition of Probability,Properties of Probability,Bonferroni Inequality ...
Abstract: 本文主要介绍概率的基本概念和观点,主要为了说明概率是什么,同时给出比较重要的试验和事件的解释说明。 Keywords: Probability,the Frequency Interpretation,the Classical Interpretation,the Subjective Interpretation,the Axiomatic Interpretation,Experiments,Events ...
Abstract: 本文以线性变换的角度重新理解矩阵变换的原理,以对角化和SVD作为主要的案例 Keywords: Diagonalization,Pseudoinverse ...
Abstract: 本篇有点长,内容及其丰富,包括线性变换的矩阵形式以及相关例子(导数和积分),然后详细的讲解了下怎么构造矩阵,也就是矩阵的来源,之后是矩阵相乘的原理,基的变换,最后一波大应用,小波变换和离散傅里叶变换 Keywords: Matrix,Matrix for the Derivate,Matrix for the Integral,Construction of the Matrix,$AB$ Match $TS$,Multiplication,Change of Basis Matrix,Wavelet Transform,Fourier Transform(DFT) ...
Abstract: 本篇介绍线性代数的另一个角度,就是线性变换思想 Keywords: Linear Transformation,Linear Combination,Kernel,Range ...
Abstract: 本文介绍SVD,奇异值分解,应该可以算是本章最后的高潮部分了,也是在机器学习中我们最常用的一种变换,我们经常需要求矩阵的特征值特征向量,比如联合贝叶斯,PCA等常规操作,本文还有两个线性代数的应用,在图像压缩上,以及互联网搜索上。 Keywords: Singular Value Decomposition,JPEG2000,Eigenvalues,Eigenvectors ...
Abstract: 本文主要介绍根据矩阵对角化以及特征值引出的相似矩阵的性质和特点 Keywords: Similar Matrices,Jordan Form,Eigenvalues,Eigenvectors ...