统计概率
统计学大佬的派系之争，极大似然估计与最大后验概率
作者 | 梁唐大家好，我是梁唐。我们今天继续来聊聊概率，今天来聊聊两个非常容易混淆的概念——极大似然估计和最大后验概率。本来这两个概念都不是非常直观，加上这两个概念看起来又非常相似。这就更增加了理解的难度，为了把这两个概念说清楚，我也查阅了非常多的资料，甚至把概率论都翻出来重新看了一遍。希望今天这篇文章能够帮助同样困惑的小伙伴解开迷茫。两大学派对于概率这个东西，学界其实是有分歧的，并不是统一的。两
日期 2023-06-12 10:48:40
图解统计学 10 | 贝叶斯公式与全概率公式
文章目录概率联合概率条件概率全概率公式贝叶斯公式 过年了，作为水果店老板的我们，一共进了三种水果，其中： 西瓜：50个香蕉：30个橙子：20个为了方便顾客挑选，放在如下的格子里，每个格子放一个水果，总共 100 个概率现在有一人前来买水果，那么可以算出他买某种水果的概率：西瓜：P(A_1) = 50/100 = 0.5香蕉：P(A_2) = 30/100 = 0.3橙子：P(A_3) = 2
日期 2023-06-12 10:48:40
统计系列（二）常见的概率分布
统计系列（二）常见的概率分布离散概率分布伯努利分布背景：抛一次硬币，正面朝上的概率定义：一次试验中，只有两种结果，成功（X=1）概率为p，失败（X=0）概率为1-p。定义为伯努利试验。数学描述二项分布背景扔10次硬币，有3次正面朝上的概率上了一学期的课，有10次迟到的概率定义：n次伯努利试验中，成功k次的概率数学描述多项分布背景掷10次骰子，有3次6的概率踢10场足球，A球队赢7负1平2的概率定义
日期 2023-06-12 10:48:40程序员眼中的统计学（3）】概率计算：把握机会
概率计算：把握机会 作者 白宁超 2015年10月14日18:35:23 摘要：程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理。首先提到统计学，很多人认为是经济学或者数学的专利，与计算机并没有交集。诚然在传统学科中，其在以上学科发挥作用很大。然而随着科学技术的发展和机器智能的普及，统计学在机器智能中的作用越来越重要。本系列统计学的学习基于《深入浅出统计学》一书（偏向代码实现，需要读者有
日期 2023-06-12 10:48:40
【程序员眼中的统计学（4）】离散概率分布的运用：善用期望
离散概率分布的运用：善用期望 作者 白宁超 2015年10月15日0:37:02 摘要：程序员眼中的统计学系列是作者和团队共同学习笔记的整理。首先提到统计学，很多人认为是经济学或者数学的专利，与计算机并没有交集。诚然在传统学科中，其在以上学科发挥作用很大。然而随着科学技术的发展和机器智能的普及，统计学在机器智能中的作用越来越重要。本系列统计学的学习基于《深入浅出统计学》一书（偏向代码实现，
日期 2023-06-12 10:48:40考研：研究生考试(七天学完)之《概率与统计》研究生学霸重点知识点总结之考试内容各科占比及常考知识重点梳理(随机事件和概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心
考研：研究生考试(七天学完)之《概率与统计》研究生学霸重点知识点总结之考试内容各科占比及常考知识重点梳理(随机事件和概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计基本概念、参数估计与假设检验) 目录
日期 2023-06-12 10:48:40NLP：N-Gram(gram窗口分段再统计)基于概率统计语言模型的简介(包括马尔可夫假设概述)、使用方法、案例应用之详细攻略
NLP：N-Gram(gram窗口分段再统计)基于概率统计语言模型的简介(包括马尔可夫假设概述)、案例应用之详细攻略 目录 N-Gram的简介(马尔科夫假设，文本稀疏性/不能长期记忆/泛化能力差/效率高/仍是基础主流)
日期 2023-06-12 10:48:40NLP：N-Gram(gram窗口分段再统计)基于概率统计语言模型的简介(包括马尔可夫假设概述)、使用方法、案例应用之详细攻略
NLP：N-Gram(gram窗口分段再统计)基于概率统计语言模型的简介(包括马尔可夫假设概述)、案例应用之详细攻略 目录 N-Gram的简介(马尔科夫假设，文本稀疏性/不能长期记忆/泛化能力差/效率高/仍是基础主流)
日期 2023-06-12 10:48:40
考研：研究生考试(七天学完)之《概率与统计》研究生学霸重点知识点总结之考试内容各科占比及常考知识重点梳理(随机事件和概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心
考研：研究生考试(七天学完)之《概率与统计》研究生学霸重点知识点总结之考试内容各科占比及常考知识重点梳理(随机事件和概率、一维随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计基本概念、参数估计与假设检验) 目录
日期 2023-06-12 10:48:40【统计模型】概率分布方法 之 事件与概率
目录 1、排列 2、组合 3、随机试验与事件 4、事件间的关系与事件的运算
日期 2023-06-12 10:48:40在统计模式识分类问题中，当先验概率未知时，可以使用
在统计模式识分类问题中，当先验概率未知时，可以使用？ 提示： 文章目录 在统计模式识分类问题中，当先验概率未知时
日期 2023-06-12 10:48:40《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一第1章 贝叶斯定理1.1 条件概率
本节书摘来自异步社区《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一书中的第1章，第1.1节，作者【美】Allen B. Downey，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 第1章 贝叶斯定理 贝叶斯思维：统计建模的Python学习法 1.1 条件概率 所有贝叶斯统计的方法都基于贝叶斯定理，如果有条件概率的学习基础，意识到这一点很自然。因此我们会从概率、条件概率开始，然后到贝叶
日期 2023-06-12 10:48:40《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一1.2 联合概率
本节书摘来自异步社区《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》一书中的第1章，第1.2节，作者【美】Allen B. Downey，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 1.2 联合概率 联合概率：是指两个事件同时发生的概率。p（A和B）是A和B事件的发生都为真的概率。 如果你已经理解了投骰例子和它的背景，我们开始学习下面的公式： 例如，如果我投掷两个硬币，A表示第
日期 2023-06-12 10:48:40