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RSS订阅转载 如何理解概率论中的除法？
作者：GimmeMana链接：https://www.zhihu.com/question/264828351/answer/285694092条件概率是啥意思呢，就是说先给你个条件，这个事件发生了，在这个事件发生了的条件下，发生另一件事件的概率是多少。与其说是除法，不如理解成分数。“在C发生的条件下，发生A的概率是多少”，这个概率就是说在符合条件所有的可能情况下，有A发生的占了多少比重。分母就应...
2018-05-02 16:06:41
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转载 大数定律具体是个什么概念？
大数定律具体是个什么概念？ - 猴子的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/19911209/answer/245487255
2018-05-02 15:58:13
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转载 不懂小数定律，是产生偏见的根本原因
有这方面传言的，是因为大部分人不懂统计概率的常识：小数定律。 1 巴西队的礼物 喜欢总结规律是人类的天性。 例如人们抱着游戏或者认真的态度总结了世界杯足球赛的各种“定律”。 “巴西队的礼物”就是其中最著名的定律之一。 “巴西队的礼物”是指：只要巴西夺冠，下一届的冠军就将是主办大赛的东道主，除非巴西队自己夺冠。 我们看下数据：1962年，巴西夺冠，4年后英格兰本土称雄。1970年巴西三夺金杯，1...
2018-05-02 15:08:59
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原创 人工智能时代，用概率思维发现人生机会（知乎live）
live 简介谁适合本课程？谷歌公司首席经济学家哈尔·瓦里安说过 “统计学是我们在大数据时代读懂、听懂和看懂一切事实真相的基础。”如果你想在信息时代，抓住那些隐藏的机会，概率是你不得不学习的知识。统计概率是人工智能的基础知识，如果你想成为数据分析、大数据、机器学习、人工智能领域的稀缺人才，零基础即可加入。你将从本次课程中学到什么？什么是概率，对你有什么用？如何通俗易懂地计算出概率？什么是赌徒谬论？...
2018-05-02 15:03:29
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转载 如何理解条件概率，概率相除的导出
一切概率，都是条件概率。例如p（x）实际是p（x|a）a代表全局空间，x|a就是x在a中的“比例”。p（x）等于p（x and a）/p（a）。p（a）为1，p（x and a）等于p（x）。所以p（x）等于p（x）。结论：p（x）也是条件概率，是全局条件a情况下x的概率，也就是“比例”。条件概率就是“条件到结果，结果在条件中的比例”。如果你是人，那么你是男人（50%）如果你是男人，那么你是人（1...
2018-05-02 14:55:59
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转载 如何理解条件概率？
如何理解条件概率？ - 猴子的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/27462939/answer/232983694
2018-05-01 13:38:18
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转载 如何更好地理解「选择比努力更重要」？
如何更好地理解「选择比努力更重要」？ - 猴子的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/20169510/answer/232054680
2018-05-01 13:37:02
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转载 怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理（Bayes's theorem）？
怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理（Bayes's theorem）？ - 猴子的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/19725590/answer/241988854https://www.zhihu.com/question/19725590/answer/241988854...
2018-04-30 22:07:04
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转载 概率（Probability）的本质是什么？
概率（Probability）的本质是什么？ - 猴子的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/26895086/answer/224503078
2018-04-30 22:02:53
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转载 R语言数据分析系列之一
R语言数据分析系列之一—— by comaple.zhang 写在前面：关于R的优势网上已经很多了，略去不表，这里只表干货。这是我第一篇关于R的博客，打算写个系列教程，带领你一步一步进入R的神奇世界，最后用一个例子做实战讲解，希望能够分享给您，也为您的工作带来某些益处，您的支持是我的动力，谢谢。数据类型numeric 数值型> x <- c(1:10)> x [1] 1 2 ...
2018-04-28 10:51:01
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转载 R中面向对象编程方法(泛型、类解释)
R主要面向统计计算，似乎很少会用到面向对象的编程方法。但在统计计算中，在下列情形中使用面向对象的编程方法可以编程更有效率。1）当需要用一种新的方式来表示数据，该方式与已有的数据类型有区别的时候。2）当需要一个新的函数，该函数可以根据不同的参数类型做出不同的反应的时候。在R中，经常需要定义一个新的函数，并且定义一个新的函数也是一项繁重的工作。相反，较少去定义一个新的类...
2018-04-28 10:46:36
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转载 R语言系列—回归分析
一元线形回归模型：有变量x,y。假设有关系y=c+bx+e,其中c+bx 是y随x变化的部分，e是随机误差。可以很容易的用函数lm()求出回归参数b,c并作相应的假设检验，如：x<-c(0.10, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23)y<-c(42.0, 43.5, 45.0, 45.5, 45...
2018-04-28 10:09:52
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转载 四分位数的位置计算原理？
四分位数的位置计算原理？ - 猴子的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/54858749/answer/202280013
2018-04-28 09:27:54
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转载 为什么官方平均工资出来，很多人高呼被平均；而网上晒工资却动辄很高？
为什么官方平均工资出来，很多人高呼被平均；而网上晒工资却动辄很高？ - 猴子的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/46475418/answer/202268429
2018-04-28 09:26:55
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转载 有了方差为什么还要标准差？？
有了方差为什么需要标准差？ - 猴子的回答 - 知乎https://www.zhihu.com/question/20534502/answer/202286999
2018-04-28 00:17:29
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转载 方差、标准差、均方差、均方误差区别总结
一、百度百科上方差是这样定义的： （variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕，那就先从公式入手， 对于一组随机变量或...
2018-04-28 00:10:19
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转载 为什么机器学习中, 要假设我们的数据是独立同分布的?
最近在复读李航的统计学方法，又看到了“独立同分布”，觉得好奇，就开始了这个知识点的整理；首先看看百度百科对于独立同分布的解释：独立同分布independent and identically distributed (i.i.d.)在概率统计理论中，指随机过程中，任何时刻的取值都为随机变量，如果这些随机变量服从同一分布，并且互相独立，那么这些随机变量是独立同分布。如果随机变量X1和X2独立，是指X...
2018-04-27 23:45:40
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转载 方差为什么用平方，而不是绝对值？
问题一：如果要从甲、乙两名选手中选拔一名参加射击比赛？你将设计什么方案？ S：总分高的。 T：若有一名选手射击5次，总分30；而另一名选手射击10次，总分50分，你又会选择谁？ S：看来还是算平均分合适。 问题二：你选择谁？ 甲：3、5、6、7、9 乙：4、5、6、7、8 从数据中，可以看出用...
2018-04-27 23:25:54
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原创 方差为什么叫方差，不叫差方，不是差的平方吗?
方差按照字面的意思是先平方再求差，也就是x2i−x2xi2−x2x_{i}^{2}-x^{2} 而(xi−x)2/(n−1)(xi−x)2/(n−1)(x_{i}-x)^{2}/(n-1)应该叫差方。可能有人有这样的理解，但是我的理解是从方差的作用去理解。 方：就是平方的意思 差：比较难理解，者先要从方差的含义说起。方差（Variance），应用数学里的专有名词。在概率论和统计学中，一个...
2018-04-27 22:39:53
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原创 如何理解线性回归中的“回归”，回归到哪里？
如何理解线性回归中的“回归”，回归到哪里？先看看线性回归的英文regression towards the mean。mean在英文中是平均值的意思。 那么平均值又怎么理解呢？个人觉得如果能和另外几个值联合起来思考更有助于理解。它们是——真实值、测量值。真实值就是一个物体的真实的值。比如桌面的长度的真实值。真实值有什么特点呢？ 1、真实值确定存在，比如桌子的长度一定存在一个值。 ...
2018-04-26 22:08:49
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原创 目标函数/损失函数 Loss Function（最小二乘法与最小一乘法）
线性回归这篇文章最后讲到当有多个“学历-工资”数据无法穿过同一条直线的时候，我们最直观的想法就是『折衷』一下，在这三个数据，三条线中间取得某种平衡作为我们的最终结果，类似于图中的红线这样： 那怎么取平衡呢？那我们现在必须引入误差的存在，也就是我们要承认观测到的数据中有一些因素是不可知的，不能完全的被学历所解释。而这个不能解释的程度，自然就是每个点到红线在Y轴的距离。但是我们尽管痛苦的承...
2018-04-26 17:52:35
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原创 线性回归
线性回归（regression to the mean）线性回归称作广义线性回归（GLM generalized linear model），广义线性回归包括多元线性回归、逻辑回归（Logistic regression）、泊松回归（Poisson regression）回归 regression回归指的是回归到平均值mean，通过大量的数据进行计算，得到平均值，得到模型，然后使用...
2018-04-26 17:05:27
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原创 期望、均值、拟合
均值和期望的差别：1、均值是对已经观测到的数据的计算，例如已经掷骰子6次，2，2，2，4，4，4，那么计算他的均值就是(2+2+2+4+4+4)/6=3；而数学期望是对未来数据（或者叫还未观测到的数据，或者叫还未带入模型计算的数据）的计算。例如假设还要掷骰子100次，那么这100次投掷骰子的均值就是期望，如何计算呢？因为已知每投掷骰子一次，每个数字出现的概率是1/6，那么投掷骰子100次每个数字出...
2018-04-24 23:52:04
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转载 线性回归中“回归”的含义
今天我就简单谈谈自己的一些新想法。我们从最基本的容易引起歧义的地方出发。很多人问我，回归（regression）和拟合（fitting）有什么不同？其实如果你想从数学的角度去区分它们，你就出不来了。知识往往都有“先入为主”的那种影响。我们接触的第一类回归问题，就是简单线性回归，或者多项式回归，而这恰恰和我们接触的拟合问题“天然地相似”：最小二乘法求解参数。因此，那些数学出身的学生，就始终很难将这两...
2018-04-24 23:27:22
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原创 机器学习概念
使用已有数据训练某种模型利用此模型预测未来1 机器学习是什么数据-->训练，带入算法计算-->模型将数据带入公式进行计算（训练），得出的最终公式即是模型。（算法就是公式）2 如何使得模型更好2.1 增加数据2.2 调整算法...
2018-04-24 22:21:26
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空空如也
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