99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

<button id="mykvg"><nobr id="mykvg"></nobr></button>

熱線電話：13121318867

登錄

liting李

什么是期望值？

期望值是隨機(jī)試驗(yàn)在同樣的機(jī)會(huì)下重復(fù)多次的結(jié)果計(jì)算出的等同“期望”的平均值。需要注意的是，期望值并不一定等同于常識(shí)中的“期望”——“期望值”也許與每一個(gè)結(jié)果都不相等。（換句話說，期望值是該變量輸出值的平均數(shù)。期望值并不一定包含于變量的輸出值集合里。）

0.0000

0

3

0

關(guān)注作者

收藏

liting李

什么是中心極限定理？

中心極限定理，是指概率論中討論隨機(jī)變量序列部分和分布漸近于正態(tài)分布的一類定理。這組定理是數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)和誤差分析的理論基礎(chǔ)，指出了大量隨機(jī)變量近似服從正態(tài)分布的條件。它是概率論中最重要的一類定理，有廣泛的實(shí)際應(yīng)用背景。在自然界與生產(chǎn)中，一些現(xiàn)象受到許多相互獨(dú)立的隨機(jī)因素的影響，如果每個(gè)因素所產(chǎn)生的影響都很微小時(shí)，總的影響可以看作是服從正態(tài)分布的。中心極限定理就是從數(shù)學(xué)上證明了這一現(xiàn)象。最早的中心極限定

0.0000

0

2

0

關(guān)注作者

收藏

田齊齊

均值的幾何意義？

均值點(diǎn)是到所有點(diǎn)距離的和最小的點(diǎn)。

0.0000

0

6

0

關(guān)注作者

收藏

liting李

試求一點(diǎn)，使它與這 n 個(gè)點(diǎn)的距離的平方和最小

題目：答案：設(shè)所求點(diǎn)坐標(biāo)為（x,y）由此題可以得到，均值的幾何意義：均值點(diǎn)是到所有點(diǎn)距離的和最小的點(diǎn)

0.0000

0

3

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

相關(guān)分析與回歸分析有什么區(qū)別？

相關(guān)分析的目的在于檢驗(yàn)兩個(gè)隨機(jī)變量的共變趨勢(shì)（即共同變化的程度），回歸分析的目的則在于試圖用自變量來預(yù)測(cè)因變量的值。在相關(guān)分析中，兩個(gè)變量必須同時(shí)都是隨機(jī)變量，如果其中的一個(gè)變量不是隨機(jī)變量，就不能進(jìn)行相關(guān)分析。這是相關(guān)分析方法本身所決定的。對(duì)于回歸分析，其中的因變量肯定為隨機(jī)變量（這是回歸分析方法本身所決定的），而自變量則可以是普通變量（規(guī)范的叫法是“固定變量”，有確定的取值）也可以是隨機(jī)變

0.0000

0

3

0

關(guān)注作者

收藏

趙娜0418

1、能不能用回歸問題的解法去求解分類問題？

與回歸問題相比，分類問題的輸出不再是連續(xù)值，而是離散值，用來指定其屬于哪個(gè)類別。回歸問題中將損失函數(shù)定位為誤差函數(shù)是因?yàn)榛貧w的目標(biāo)是盡可能擬合樣本點(diǎn)，但分類問題的目標(biāo)是盡可能將樣本點(diǎn)分類到正確的類別中，仍然使用誤差函數(shù)作為損失函數(shù)顯然是不合適的。

0.9639

2

4

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

相關(guān)分析中應(yīng)該選擇哪種相關(guān)系數(shù)？

在相關(guān)分析中，常犯的錯(cuò)誤是簡(jiǎn)單地計(jì)算Pearson積矩相關(guān)系數(shù)，而且既不給出正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果，也往往不明確指出所計(jì)算的相關(guān)系數(shù)就是Pearson 積矩相關(guān)系數(shù)。常用的相關(guān)系數(shù)除有Pearson積矩相關(guān)系數(shù)外，還有Spearman秩相關(guān)系數(shù)和Kendall秩相關(guān)系數(shù)等。其中，Pearson 積矩相關(guān)系數(shù)可用于描述2個(gè)隨機(jī)變量的線性相關(guān)程度（相應(yīng)的相關(guān)分析方法稱為“參數(shù)相關(guān)分析”，該方法的檢驗(yàn)功效

0.0000

0

2

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

所有的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)都是正態(tài)分布的嗎？

并不完全如此，但大多數(shù)檢驗(yàn)都直接或間接與之有關(guān)，可以從正態(tài)分布中推導(dǎo)出來，如t檢驗(yàn)、f檢驗(yàn)或卡方檢驗(yàn)。這些檢驗(yàn)一般都要求：所分析變量在總體中呈正態(tài)分布，即滿足所謂的正態(tài)假設(shè)。許多觀察變量的確是呈正態(tài)分布的，這也是正態(tài)分布是現(xiàn)實(shí)世界的基本特征的原因。當(dāng)人們用在正態(tài)分布基礎(chǔ)上建立的檢驗(yàn)分析非正態(tài)分布變量的數(shù)據(jù)時(shí)問題就產(chǎn)生了，（參閱非參數(shù)和方差分析的正態(tài)性檢驗(yàn)）。這種條件下有兩種方法：一是用替代的非參數(shù)

0.0000

0

0

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

統(tǒng)計(jì)學(xué)中的p值有什么意義？

專業(yè)上，p值為結(jié)果可信程度的一個(gè)遞減指標(biāo)，p值越大，我們?cè)讲荒苷J(rèn)為樣本中變量的關(guān)聯(lián)是總體中各變量關(guān)聯(lián)的可靠指標(biāo)。p值是將觀察結(jié)果認(rèn)為有效即具有總體代表性的犯錯(cuò)概率。如p=0.05提示樣本中變量關(guān)聯(lián)有5%的可能是由于偶然性造成的。即假設(shè)總體中任意變量間均無關(guān)聯(lián)，我們重復(fù)類似實(shí)驗(yàn)，會(huì)發(fā)現(xiàn)約20個(gè)實(shí)驗(yàn)中有一個(gè)實(shí)驗(yàn)，我們所研究的變量關(guān)聯(lián)將等于或強(qiáng)于我們的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。（這并不是說如果變量間存在關(guān)聯(lián)，我們可得到

0.0000

0

1

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

箱線圖在數(shù)據(jù)預(yù)處理中有哪些作用？

箱線圖的主要作用是觀察數(shù)據(jù)的分布以及離群點(diǎn)數(shù)據(jù) 超過四分位差（上四分位數(shù)與下四分位數(shù)之差）1.5倍數(shù)值的點(diǎn)稱為離群點(diǎn)

0.0000

0

2

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

什么是結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)？

結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)通常分為三類：分類數(shù)據(jù) 只能歸于某一類別的非數(shù)值型數(shù)據(jù) 性別（男、女）、行業(yè)（零售業(yè)、旅游業(yè)……）順序數(shù)據(jù) 只能歸于某一有序類別的非數(shù)值型數(shù)據(jù) 班級(jí)（一班、二班、三班…）、產(chǎn)品等級(jí)（優(yōu)等品、良品、次品）數(shù)值數(shù)據(jù)按數(shù)字尺度測(cè)量的觀察值年齡（21歲）、身高（180cm）

0.0000

0

4

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

怎么通俗的理解主成分降維？

舉個(gè)例子：你正在拍攝一個(gè)水壺。水壺是三維的，但是照片是二維的，為了更全面的把水壺展示給客戶，你需要從不同角度拍幾張圖片。下圖是你從四個(gè)方向拍的照片：如果只能給客戶發(fā)一張照片，那么你會(huì)選擇哪張照片呢？相信大多數(shù)人都會(huì)選擇第四張，因?yàn)閺倪@張圖片能更好的想象出水壺的全貌，也就是說這個(gè)角度的照片包含的水壺的信息最多主成分降維也是如此，通過旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系，找尋一個(gè)方向（主成分），使這個(gè)方向上包含的

0.0000

0

2

0

關(guān)注作者

收藏

田齊齊

“預(yù)測(cè)變量間可能存在較嚴(yán)重的多重共線性”的論述中錯(cuò)誤的是？

A. 回歸系數(shù)的符號(hào)與專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)不符（對(duì)）B. 方差膨脹因子（VIF）=0.85（對(duì)）D. 變量重要性與專家經(jīng)驗(yàn)嚴(yán)重違背（對(duì)）

0.0000

0

2

0

關(guān)注作者

收藏

liting李

洛必達(dá)法則的概念

洛必達(dá)法則是在一定條件下通過分子分母分別求導(dǎo)再求極限來確定未定式值的方法。眾所周知，兩個(gè)無窮小之比或兩個(gè)無窮大之比的極限可能存在，也可能不存在。因此，求這類極限時(shí)往往需要適當(dāng)?shù)淖冃?，轉(zhuǎn)化成可利用極限運(yùn)算法則或重要極限的形式進(jìn)行計(jì)算。洛必達(dá)法則便是應(yīng)用于這類極限計(jì)算的通用方法。

0.0000

0

0

0

關(guān)注作者

收藏

liting李

初等函數(shù)有哪些？

以下六類函數(shù)稱為基本初等函數(shù)：(1)常量函數(shù)y=c(c為常數(shù));(2)冪函數(shù)y=xa (a為實(shí)數(shù));(3)指數(shù)函數(shù)y=ax (a> 0,a≠1);(4)對(duì)數(shù)函數(shù)y= logax (a> 0,a≠1);(5)三角函數(shù)y=sinx, y = cos x,y=tanx, y = cotx;(6)反三角函數(shù)y= arcsinx, y = arccosx, y=arctanx，y=arc

0.0000

0

1

0

關(guān)注作者

收藏

shauna570392

如何理解高斯分布

高斯分布（Gaussian Distribution）也稱為正態(tài)分布（Normal Distribution），是?然界最常?的?種概率密度函數(shù)。?的身?滿??斯分布，特別?和特別矮的?出現(xiàn)的相對(duì)概率都?較低。?的智商也符合?斯分布，特別聰明的天才和特別笨的?出現(xiàn)的相對(duì)概率都?較低。

0.9994

1

2

0

關(guān)注作者

收藏

shauna570392

標(biāo)準(zhǔn)差歸一化

經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，即均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，其轉(zhuǎn)化函數(shù)為：a　　其中μ為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

0.9994

1

3

0

關(guān)注作者

收藏

讀童話的狼

主成分分析（PCA）有哪些優(yōu)缺點(diǎn)？

主成分分析法的優(yōu)劣優(yōu)勢(shì)：l得到的主成分之間是不相關(guān)的l用較少綜合變量保留盡可能多的原始信息l簡(jiǎn)化計(jì)算過程劣勢(shì)：l所提取的前幾個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率要達(dá)到一個(gè)較高水平l主成分的解釋不像原始變量的含義那么清楚、確切l(wèi)主成分分析法只能應(yīng)用于數(shù)據(jù)的線性降維

0.0000

0

3

0

關(guān)注作者

收藏

田齊齊

協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)的區(qū)別和聯(lián)系

協(xié)方差：協(xié)方差表示的是兩個(gè)變量的總體的誤差，這與只表示一個(gè)變量誤差的方差不同。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)一致，也就是說如果其中一個(gè)大于自身的期望值，另外一個(gè)也大于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是正值。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)相反，即其中一個(gè)大于自身的期望值，另外一個(gè)卻小于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是負(fù)值。相關(guān)系數(shù)：研究變量之間線性相關(guān)程度的量，取值范圍是[-1,1]。相關(guān)系

0.0000

0

10

0

關(guān)注作者

收藏

liting李

什么是支持向量機(jī)（SVM）以及它的用途？

百度解釋：支持向量機(jī)（Support Vector Machine, SVM）是一類按監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning）方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二元分類（binary classification）的廣義線性分類器（generalized linear classifier），其決策邊界是對(duì)學(xué)習(xí)樣本求解的最大邊距超平面（maximum-margin hyperplane）支持向量機(jī)將向量映

27.2492

1

1

0

關(guān)注作者

收藏

<1…323334…55>

CDA考試動(dòng)態(tài)

考試內(nèi)容

考試地點(diǎn)

CDA報(bào)考指南

報(bào)考流程

考試時(shí)間

報(bào)名費(fèi)用

聯(lián)系我們

<center id="eyocj"><video id="eyocj"></video></center>

<samp id="eyocj"></samp>