连续型专题
概率论(二)-随机变量及其分布：分布函数F(x)、离散型随机变量【分布律：(0-1)分布、二项分布、泊松分布】、连续型随机变量【概率密度：均匀分布、指数分布、正态/高斯分布】、3σ法则、偏度、峰度
1 随机变量 2 离散型随机变量及其分布律 3 随机变量的分布函数 4 连续型随机变量及其概率密度 5 随机变量的函数的分布
概率统计Python计算：连续型随机变量分布（norm）
scipy.stats的norm对象表示正态分布，下表说明norm的几个常用函数。 函数名参数功能rvs(loc, scale, size)loc，scale：分布参数 μ \mu μ和 σ \sigma σ，缺省值分别为0和1，size：产生的随机数个数，缺省值为1产生size个随机数pdf(x, loc, scale)x：自变量取值，loc，scale：与上同概率密度函数 f ( x )
概率统计Python计算：连续型随机变量分布（uniform expon）
1. uniform分布（均匀分布） Python的scipy.stats包中的对象uniform表示连续型的均匀分布。下表展示了uniform分布的几个常用函数。 函数名参数功能rvs(loc, scale, size)loc：分布参数 a a a，缺省值为0， scale：分布参数差 b − a b-a b−a，缺省值为1，size：产生的随机数个数，缺省值为1产生size个随机数pd
概率统计Python计算：连续型自定义分布数学期望的计算（一）
对自定义的连续型随机变量 X X X，设其概率密度函数为 f ( x ) f(x) f(x)，我们可以定义一个概率密度为 f ( x ) f(x) f(x)的rv_continuos的子类（详见博文《自定义连续型分布》）然后调用该子类对象的expect函数计算指定函数 g ( X ) g(X) g(X)的数学期望 E ( g ( X ) ) E(g(X)) E(g(X))。 例1 设在某一规定的
引入分布函数和概率密度函数解释：三种常见连续型随机变量的分布（均匀、指数、正态）
连续性随机变量及其分布 在概率论和统计学中，我们常常会接触到连续性随机变量及其分布。连续性随机变量的一个显著特征是其取值可以在一个连续的范围内变化，比如温度、身高、体重等。为了更好地理解和分析这些随机变量，我们需要使用分布函数和概率密度函数。 分布函数和概率密度函数 **分布函数（Cumulative Distribution Function, CDF）**是描述一个随机变量取值小于或等于
连续型三种典型概率分布(概率密度)
一,均匀分布 二,指数分布 三,正态分布 参考博客:https://blog.csdn.net/u010916338/article/details/81331862
【找子序列“happy”，可不连续型，双指针】
不是每段相遇都有个美好的结局，阿米娅。有很多故事戛然而止，有很多故事让人辗转反侧，另一些......最后只能变成一声长长的叹息。在没有尽头的荒原上，人们相逢，然后走散，但在错身而过的那个瞬间......没有人知道，我们是否该郑重地道出再见”给你若干段相遇，请找出其中美好的结局 输入 第一行包含一个整数n，表示一共有n段相遇 之后n行每行一个只包含小写字母的字符串，表示一段相遇。 一个存在子
AI笔记: 数学基础之连续型与均匀分布、指数分布、正态分布等
连续型随机变量及其概率密度 1 ) 连续型随机变量的概念与性质 如果对于随机变量X的分布函数F(x)，存在非函数f(x), 使得对于任意实数x, 有 F ( x ) = ∫ − ∞ x f ( t ) d t F(x) = \int_{-\infty}^x f(t)dt
朴素贝叶斯（离散型+连续型）
讲道理上次写完离散性朴素贝叶斯的实现，这次得写连续型的了，考虑到还有离散性+连续型（考虑到我懒），即数据集里的特征既有离散的特征又有连续的特征这样，就一并一起洗写了吧o(*￣▽￣*)ブ 上次讲到了朴素贝叶斯的思想，本质上就是假设数据特征的条件概率是无关的，然后我们通过正态分布去假设每个特征条件概率的分布； 于是乎对于连续型的特征我们可以通过它们在训练集上的均值和方差去估算新来样本的条件概
概率论基础 —— 7.连续型二维随机函数的分布
对于连续型随机变量，经常考察的一个知识点是其函数的分布，以及变换函数后的分布。例如，考察形如 Z = X + Y Z = X + Y Z=X+Y 的变换。在浙大版的《概率论与数理统计》教材中，主要重点考察了几类函数的分布，包括 Z = X + Y Z = X + Y Z=X+Y， Z = X Y Z = XY Z=XY， Z = X / Y Z = X/Y Z=X/Y，以及 Z = min
概率论(二)随机变量及其概率分布——离散和连续型随机变量及其分布函数
本节知识点 1.随机变量及其分布函数的定义 2.离散型随机变量 定义：随机变量可能取得的值是有限个或者可列无限个 概率分布列 分布函数 常见的离散性随机变量：0-1分布、二项分布和泊松分布 3.连续型随机变量 定义 分布函数和概率密度函数 常见的连续型随机变量：均匀分布、正态分布和标准正态分布、指数分布
连续型概率分布——正态分布（一维）
今天想总结一下正太分布，但是如果按照维基百科上面的讲法，就太过复杂了，所以这里着重讲正态分布在实际生活中的作用以及简单的计算方法，也就是高中所学过的关于正态分布的知识。 在正式开始之前，还是把维基百科上面的科普拎出来过一遍 正态分布又名高斯分布，是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 1. 正态分布的定义 如果对于任何实数a<b，随机变量X