程序员经验分享-hwhale

边缘概率密度

2023-12-17

对于二维连续型随机变量 (X,Y) ，设它的概率密度为 f(x,y) ，则

称 f_{X}(x)=\int_{-\infty }^{\infty }f(x,y)dy 为 (X,Y) 关于 X 的边缘概率密度，

称 f_{Y}(y)=\int_{-\infty }^{\infty }f(x,y)dx 为 (X,Y) 关于 Y 的边缘概率密度

本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

概率论

边缘概率密度 的相关文章

  • 范数的数学意义

    L0 L1 L2范数的数学意义 如有不当 敬请斧正 Tips 范数所表示的一些数学意义 众数 中位数 均值 A mathcal A A L0范数 求L0范数最小时 表示的是数据中的众数modes 假设

  • np.argmax()

    np argmax 表示返回索引最大值 需要区分索引和元素值 先说结论 三维张量时 将张量看成正方体 axis 0时表示沿高度轴 深度方向 各元素最大值 返回结果形状与正方体顶面相同 axis 1时表示沿宽度轴 矩阵行方向 各元素最大值 返

  • 随机事件及其概率（一）：

    一 事件的关系和运算 事件的和 并 事件A 与事件B 中至少有一个事件发生 这个事件称为事件A与B 的和事件 记做 例如一件事 它发生有两种方案 就可以并起来 因为他们之和是发生这件事的总概率 事件的积 交 事件A和事件B同时发生 即事件A

  • 常用的概率分布：伯努利分布、二项分布、多项式分布、高斯分布、指数分布、拉普拉斯分布和Dirac-delta分布

    伯努利分布 Bernoulli distribution 伯努利分布 单个二值随机变量的分布 由单个参数 0 1 控制 例 抛硬币 正面朝上的概率 二项式分布 binomial distrubution 二项式分布 在n次试验中事件A恰好发

  • 概率论的几种常考分布总结

    两点分布 0 1分布 X b 1 p 二项分布 X b n p k 0 1 2 n 指数分布 参数为 线性分布 参数为a b 泊松分布 X k 0 1 2 n

  • 统计学学习笔记：L1-总体、样本、均值、方差

    目录 一 总体和样本 二 集中趋势分析 2 1 均值 2 1 1 样本均值 2 1 2 总体均值 2 2 众数 中位数 三 离散趋势分析 3 1 总体方差 3 2 样本方差 3 3 标准差 一 总体和样本 比如要计算全国男性的平均身高 但是

  • 统计学习系列之参数估计

    参数估计 1 什么是参数估计 简单来说是 参数估计是指使用样本统计量估计总体的参数的 百度百科的解释如下 参数估计 parameter estimation 统计推断的一种 根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程 从估计形

  • 抽样技术--不等概率抽样

    文章目录 不等概抽样 放回不等概抽样 只抽取一个样本单元的不等概抽样 估计量 有放回不等概整群抽样 两阶段有放回不等概抽样 多阶段有放回不等概抽样 不放回不等概抽样 两阶段不放回不等概抽样 不等概抽样 提高估计精度 放回的PPS抽样简化方差

  • 概率与统计——概率分布

    离散概率分布 一 伯努利分布 Bernoulli distribution 伯努利分布又称 0 1分布 两点分布 伯努利分布指的是对于随机变量X有 参数为p 0

  • 如何用硬币模拟1/3的概率，以及任意概率？

    突然想起一个挺有意思的事 如何用硬币模拟1 3的概率 甚至任意概率 之前和朋友偶然间谈到如何用硬币模拟任何概率 当时以为是不可能的 因为硬币有两面 模拟的结果底数一定是2 n 今天又回顾了某个经典的条件概率问题 突然想到用硬币模拟任意概率是

  • 【机器学习系列】变分推断第三讲：基于随机梯度上升法SGD的变分推断解法

    作者 CHEONG 公众号 AI机器学习与知识图谱 研究方向 自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前 首先注意以下两点 1 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明 为了更好理解 文章在最开始会给出本文的重要结论 方便最快速度理解本文核心 需要

  • 泊松分布的矩母函数与特征函数

    矩母函数与特征函数 矩 母 函 数 与 特 征 函 数

  • 蓝桥杯2021年第十二届真题第一场-砝码称重

    题目 题目链接 题解 动态规划 状态定义 dp i j 表示前i个砝码是否能称出重量为j的物品 状态转移 对于第i个砝码 选和不选两种情况 对于选又可以分为放在左边和放在右边 看样例 存在加和减的情况 也就是放在左边和右边的情况 我们规定放

  • 【概率论】非连续型随机变量及概率分布

    非离散型随机变量 非离散型分布函数 设是一个随机变量 是任意实数 随机变量的分布函数 如果已知X的分布函数F x 就可以求出X落在任一区间 x1 x2 内的概率 分布函数的性质 1 2 是单调不减的 3 一维连续型随机变量概率密度 非负函数

  • 一.用matlab生成想要的分布数据——均匀分布

    给大家讲讲怎么用matlab生成想要分布的随机数吧 1 均匀分布 2 正态分布 3 对数正态分布 4 gumbel分布 5 weibull分布 6 指数分布 7 Raili分布 1 均匀分布 matlab的rand指令可以帮助我们生成0 1

  • 论文R语言复现

    高斯混合概率在众多领域都有重要应用 依据已知观测数据估计高斯模型中未知参数就显得尤为重要 由于观测值具体来自于高斯分布的哪个分模型是未知的 那么利用传统的极大似然 MLE 方法进行参数估计就变得十分困难 引入 EM 算法 该方法通过构造分布

  • Laplace smoothing in Naïve Bayes algorithm（拉普拉斯平滑）

    在这里转载只是为了让不能够科学搜索的同学们看到好文章而已 个人无收益只是分享知识 顺手做个记录罢了 原网址 https towardsdatascience com laplace smoothing in na C3 AFve bayes

  • 因果模型五：用因果的思想优化风控模型——因果正则化评分卡模型

    因果模型五 用因果的思想优化风控模型 因果正则化评分卡模型 一 模型中的因果和相关 二 不可知样本选择偏差 三 因果推断 四 因果与评分卡的融合 五 模型效果评估 5 1 人工合成数据效果测试 5 2 YFCC100M图像数据测试 5 3

  • 2021.9.5笔试题

    第一题 题目 找x y target 数字特别大 可能会溢出 代码 include

  • 边缘概率密度

    对于二维连续型随机变量 设它的概率密度为 则 称 为 关于 的边缘概率密度 称 为 关于 的边缘概率密度

随机推荐

  • 自信息量和一阶熵

    信息论中 自信息量和一阶熵是用来度量信息的重要概念 它们提供了一种方式来理解和量化信息的不确定性和平均量 对于解决信息传输 编码和存储等问题非常有用 首先 让我们来了解一下自信息量 自信息量是用来度量一个事件的信息量或不确定性的大小 假设有

  • 学 Linux 必会的 ARM 汇编指令

    学习 Linux 系统启动流程 必须熟悉几个汇编指令 总结给大家 这里不是最全的 只列出一些最常用的汇编指令 一 数据处理指令 1 数据传送指令 MOV指令 把一个寄存器的值 立即数 赋给另一个寄存器 或者将一个常量赋给寄存器 MOV指令的

  • lv12 uboot源码配置编译 8

    目录 1 uboot源码获取 2 uboot特定 3 uboot源码结构 3 1 平台相关代码 3 1 1 arch 3 1 2 board 3 2 平台无关代码 3 2 1 common下放的都是uboot的命令 3 3 配置文件 帮助文

  • DS八大排序之冒泡排序和快速排序

    前言 前两期我们已经对 插入排序 直接插入排序和希尔排序 和 选择排序 直接选择排序和堆排序 进行了详细的介绍 这一期我们再来详细介绍一组排序 交换排序 即耳熟能详的冒泡排序和赫赫有名的快速排序 本期内容介绍 冒泡排序 快速排序 Hoare

  • prometheus监控交换机

    本例以监控华为交换机为例 prometheus环境搭建见前面的文章 1 环境准备 yum install y gcc gcc g make net snmp net snmp utils net snmp libs net snmp dev

  • Java前言..

    1 软件开发的分类 软件开发我们可以将其分成三类 移动开发 Android iOS 前端开发 HTML CSS JavaScript 后台开发 Java Python C 2 软件开发的分工 其中移动开发负责开发一些移动设备上的应用 前端开

  • 计算机网络---vlan、单臂路由、静态路由综合案例配置（命令版）

    基础命令 1 检查设备是否连通 ping lt 目标主机 gt 例 ping 192 168 1 1 拓展 ping t lt 目标主机 gt 将不断发送ping请求 直至手动中断该命令 ctrl c ping c 4 lt 目标主机 gt

  • 牛客小白月赛83

    A 小天的金银铜铁 牛客小白月赛83 nowcoder com AC代码 include

  • C语言之变量的存储方式和生存周期

    一 变量的存储方式 C语言变量的存储有两种方式 静态存储方式和动态存储方式 相应的生产期也有两种 静态生存期和自动生存期 静态存储方式 在程序运行前为变量内存分配内存 在程序结束后回收变量的内存 静态生存期 动态存储方式 在程序运行过程中

  • 网格布局 Grid

    网格布局 网格布局的API grid 布局将网页划分成一个个网格 可以任意组合不同的网格成 行和列 可以定义这些网格的大小 位置 层次等关系 从而实现各种各样的布局 Grid 布局远比 Flex 布局强大 弹性布局 flex 和 网格布局

  • 10个 Python 脚本来自动化你的日常任务

    在这个自动化时代 我们有很多重复无聊的工作要做 想想这些你不再需要一次又一次地做的无聊的事情 让它自动化 让你的生活更轻松 那么在本文中 我将向您介绍 10 个 Python 自动化脚本 以使你的工作更加自动化 生活更加轻松 因此 没有更多

  • 自动化生成测试脚本，点点点搞定性能测试！

    性能测试基于jmeter引擎 目前版本暂时没有设计存储于数据库 因此测试过程和结果数据都是属于实时一次性的 需要手动监控和保存数据 环境需要安装jdk1 8版本 当前Jmeter版本是5 6 2 把文件以及包含的报告汉化包放到Autotes

  • 【计算机毕设文章】微信小程序教师管理系统

    摘 要 随着我国经济迅速发展 人们对手机的需求越来越大 各种手机软件也都在被广泛应用 但是对于手机进行数据信息管理 对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱 微信被用户普遍使用 为方便用户能够可以随时教师管理系统信息管理 特开发了基于微信小程序

  • Swift 响应式编程：简化 KVO 观察与 UI 事件处理 | 开源日报 No.110

    ReactiveX RxSwift Stars 23 8k License MIT RxSwift 是 Reactive Extensions 标准的 Swift 特定实现 它提供了 Observable 接口来表达计算的通用抽象 该项目旨

  • 离散数学知识点-期末复习

    目录 一 利用真值表求主析取范式 主合取范式 1 例题 二 推理证明 1 推理规则 2 例题 三 符号化命题 四 有穷集的计数 1 包含互斥原理 2 例题 1 文氏图法 2 包含互斥原理法 五 关系的闭包 1 三种闭包 2 Warshall

  • 【计算机毕设文章】实习记录小程序

    实习记录 摘 要 随着社会的发展 社会的方方面面都在利用信息化时代的优势 互联网的优势和普及使得各种系统的开发成为必需 本文以实际运用为开发背景 运用软件工程原理和开发方法 它主要是采用java语言技术和mysql数据库来完成对系统的设计

  • 走进暄桐教室 一起观看暄桐同学作品及感受

    暄桐是一间传统美学教育教室 创办于2011年 林曦是创办人和授课老师 教授以书法为主的传统文化和技艺 旨在以书法为起点 亲近中国传统之美 以实践和所得 滋养当下生活 其实 暄桐教室的写字画画课 不仅是林曦老师单方面的输出 而是有分享 也有回

  • 高频Postman接口测试面试题

    一 Postman在工作中使用流程是什么样的 新建集合管理 根据接口所属的模块 在集合中不同模块下编写接口测试用例 处理接口之间的数据关联操作 添加环境变量 在tests tab下中增加断言 调试接口 确保接口能被正常调用 批量运行用例或者

  • 【RBF分类】基于蜣螂算法优化径向基神经网络DBO-RBF实现故障诊断附matlab代码

    作者简介 热爱科研的Matlab仿真开发者 修心和技术同步精进 代码获取 论文复现及科研仿真合作可私信 个人主页 Matlab科研工作室 个人信条 格物致知 更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信

  • 边缘概率密度

    对于二维连续型随机变量 设它的概率密度为 则 称 为 关于 的边缘概率密度 称 为 关于 的边缘概率密度

热门标签