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概率密度是什么在线播放_概率密度是什么意思(2024年11月免费观看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

概率密度是什么

24张八（卷一）数学一：我的失误与反思分数：128 草稿纸：5/4页A4纸时间：167分钟选填：38分钟证明题：104分钟检查：10分钟 1. 把e的指数看错了，检查时也没仔细看题目。令x=0即可轻松算出，做的时候没想到直接硬展开只算常数项也很容易。等号右边是0，检查时改了。简单化一下凭感觉选了，应该用舒尔公式化成对角矩阵才能进行判断，做的时候草率了。一直纠结这个基到底是三个还是两个，后面觉得限定到一个平面内两个基就够了。题目理解错了，还以为y取在了x外的那一段上，不过条件概率密度也被忘的一干二净了。这题第二问只需要证两个端点收敛就行了吧，感觉这样没什么问题。注意斯托克斯的时候法向量方向右手法则确定。这个题第二问想了很久，最后做的这种方法也是错的，极限条件不能这么转化，极限只能趋近而不能等于，故此第二问用罗尔也是错：-12。评价：这张卷子难度很低，和奇数年的真题类似，不过证明题不好做。

数据科学家如何选择合适的机器学习模型？𐟤” 在实际工作中，很多数据科学家可能会发现，学校里学到的模型并不总是适用于特定的业务场景。而且，老师在课堂上举的例子往往更偏向学术研究或日常生活，很少有与企业业务相关的案例。因此，最近我整理了一些模型，希望通过分享这些内容，帮助大家了解在不同业务问题下如何选择合适的模型。（欢迎大家评论和吐槽𐟑𛯼‰ 聚类模型𐟓Š 问题：很多时候，我们需要了解用户的分类情况，以及不同类别用户的喜好。这就涉及到用户聚类模型的应用。 Kmeans - 基于距离的聚类模型这是我们最先尝试的一种方法。优点：可视化效果好，容易选择cluster。缺点：有时不容易找到最聚合的点，可能会不收敛。在可视化时，可以尝试选择本身不相关的维度，或者使用ploty包画一个3D图。 DBscan - 基于密度的聚类模型例如，当我们对地区进行聚类时，想要了解每个地区的用户活跃程度如何相似。优点：适用于地区聚类。缺点：可视化部分不太容易解释。 Gaussian Mixture - 基于概率密度分布的聚类模型这种方法适用于需要更复杂分布的情况。 NMF+TF-IDF（NLP迁移方法）这种方法适用于文本聚类。解释效果++模型𐟓ˆ 问题：一旦遇到需要定义阈值的问题，首先要想到的是决策树。当然，随机森林也可以用来挑选其中的一棵树。决策树优点：计算复杂性是线性的，修剪后的决策树对未来新事例的预测偏差较小。缺点：在数据量较少的情况下很少应用，因为REP方法容易过拟合。通过这些模型的介绍，希望能够帮助大家更好地理解和应用机器学习模型，解决实际业务问题。

高斯混合模型：理解复杂数据的强大工具 𐟌𑊩똦–醴𗥐ˆ模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种非常强大的统计方法，特别适合处理那些具有多个子群体的数据集。想象一下，你在一个公园里观察猫和狗的行为。每种动物都有自己的活动区域和行为模式，但这些区域可能会重叠。高斯混合模型就像是一个数学工具，能帮助我们理解和预测这些动物的分布，比如哪些区域更可能是猫的领地，哪些更可能是狗的领地。在这个模型中，每个子群体（比如猫和狗）都被建模为一个高斯分布，也就是我们常说的钟形曲线。每个分布由三个主要参数定义：均值（mean，𜉯𜌦述了该子群体的中心位置；协方差（covariance，𜉯𜌦述了数据点的分布范围和形状；以及混合权重（mixing weight，𜉯𜌥†𓥮š了各个子群体在整个数据集中所占的比例。通过这些参数，GMM 不仅能告诉我们猫和狗可能的活动范围，还能估算任一给定区域是由哪种动物占主导的概率。这使得高斯混合模型成为处理混合数据、进行聚类和概率密度估计等问题的理想选择。

概率论与数理统计笔记总结 𐟓š 第一章：随机事件及其概率随机事件与运算定义：随机事件是样本空间的一个子集。包含关系：A发生必有B发生。等价关系：A发生当且仅当B发生。互不相容（互斥）：A与B不能同时发生。对立关系：A发生则B不发生，反之亦然。三大运算并：A∪B，至少有一个发生。交：A∩B，同时发生。差：A-B，A发生B不发生。运算规律交换律：A∪B = B∪A，A∩B = B∩A。结合律：(A∪B)∪C = A∪(B∪C)，(A∩B)∩C = A∩(B∩C)。分配律：A∪(B∩C) = (A∪B)∩(A∪C)，A∩(B∪C) = (A∩B)∪(A∩C)。德摩根定律：A-(B∪C) = A-B ∩ A-C，A-(B∩C) = A-B ∪ A-C。古典概型定义：只有有限个样本点，每个样本点发生的概率相等。例子：一批产品中有M件次品，不放回抽样n件，求次品数。 𐟓˜ 第二章：随机变量及其分布随机变量的定义变量X是定义在样本空间上的单值实值函数。分布函数定义：F(x) = P(X≤x)。性质：单调非减，0≤F(x)≤1，F(-∞) = 0，F(+∞) = 1。离散随机变量定义：只能取有限个或可列无穷多个值。性质：P(X=x) ≥ 0，且所有P(X=x)之和为1。常见分布：超几何分布、二项分布。连续随机变量定义：取值范围是某个实数区间，存在概率密度f(x)。性质：f(x) ≥ 0，且所有f(x)在(-∞,+∞)上的积分为1。常见分布：均匀分布、指数分布、正态分布。 𐟓Š 第三章：随机变量的数字特征期望（均值）定义：E(X)。性质：E(CX) = CE(X)，E(XY) = E(X)E(Y)（若X与Y独立）。方差定义：D(X) = E[(X-E(X))ⲝ。性质：D(CX) = CⲄ(X)，D(Xⱙ) = D(X) + D(Y)（若X与Y独立）。标准差：c() = sqrt{D(X)}。正态分布定义：N(𒩯𜌥𚦥‡𝦕𐦨x)。性质：曲线关于﹧簯𜌥𝓸=—𖥏–得最大值。中心极限定理定理：若X1, X2, ..., Xn相互独立且同分布，则Z = (X1 + X2 + ... + Xn)/n ~ N(𒯮)。 𐟓š 第四章：正态分布的应用正态分布与标准正态分布的关系定理：若X~N(𒩯𜌥ˆ™Y = (X - /~ N(0,1)。正态分布的数字特征期望E() = 𜌦–𙥷) = 𒣀‚ 线性性、可加性、线性组合性等性质。

方浩概率论强化：随机变量数字特征详解大家好，来给大家分享方浩概率论强化第四讲的内容啦！这一讲真的是满满干货，题目多又难，所以我决定分两天来分享。方浩老师的独创名词和解题方法真是太有趣了，比如“曹冲称象，浩哥称狗𐟐𖰟𖢀和“刚好遇见你”，大家一定要好好体会浩哥的高山看海感哦𐟌Š𐟌Š 注意事项： ❶ 曹冲称象，浩哥称狗法：这个方法特别适用于解决一些复杂的概率问题，比如例4.4和题22。 ❷ 二维随机变量降维：如果能降维就尽量降维，线性一次幂的用卷积公式，非线性的用定义。 ❸ 卷积公式降幂：找固定区间和可变区间，然后用“刚好遇见你”方法找关键点。 ❹ 求概率密度：可以用分布函数求导，这是通用方法；也可以用卷积公式，特别是X+Y和XY类型。 ❺ 函数合并：随机变量不能合并❗❗随机变量不可能一样，只可能是密度和分布一样。 ❻ 独立同分布：不相关等于协方差为0。 ❼ 计算期望：先用定义，其次是常见随机变量期望+曹冲称象。 ❽ 计算方差：先用性质，其次是常见随机变量方差+定义+期望。这一章结束后，后面的内容就少多了，大家一起加油加油加油！𐟒갟’갟’ꀀ

港中文西北DMDP面试全攻略𐟓–✨ 𐟓… 面试形式：线上面试，通过Zoom进行 𐟎젥𜀥œ𚥰插曲：我忘记了更换虚拟背景，请求调整时，老师幽默地回应：“我们更关心你，而不是你的背景，所以让我们开始吧！”𐟘„ 𐟎䠨‡ꦈ‘介绍：没有时间限制，我进行了简短的自我介绍。 𐟧⨯•问题： 1️⃣ 概率论问题：老师画了一个概率密度函数的图像，并在图中标注了参数，要求我求出值或关系（通过积分）。之后，老师标出一个位置的横纵坐标，询问求概率。我回答是0，老师反问后表示正确。 2️⃣ 矩阵问题：给定一个矩阵，要求我求出其秩。 3️⃣ 无差异曲线：老师画了几条无差异曲线，询问了一些微观经济学的概念辨析，以及MRS（边际替代率）的解释和应用。 𐟓š 交换课程问题：第二位老师主要询问了我在交换期间的主要课程和成绩情况。 𐟎𒠦问环节：在提问环节中，老师对我进行了进一步的了解，包括对Game Theory中Nash Equilibrium的浅显解释。 𐟓 总结：整个面试过程较为顺利，老师对我的回答给予了积极的反馈。通过这次面试，我更加自信地面对未来的挑战。

分子动力学模拟全攻略：从基础到进阶 𐟎“ 博士研究课题涉及小分子在纳米孔隙中的吸附扩散，因此采用了分子模拟和分子动力学模拟。以下是详细的理论与实操内容： 1️⃣ 无定型模型构建：能量优化、退火、淬火等操作； 2️⃣ 分子吸附：密度分布、吸附等温线、相互作用能等； 3️⃣ 分子扩散：概率密度函数、MSD计算扩散系数、RDF径向分布函数等； 4️⃣ 可视化：分子三维轨迹追踪、势能图等； 5️⃣ 理论进阶：自扩散、互扩散、输运扩散、多组分等。有志同道合的同学可以多多交流，需要帮助的同学可留言，大家共同进步𐟌𙀀

𐟆š监督学习与无监督学习差异 𐟤”你是否好奇监督学习与无监督学习之间的区别？今天就来一探究竟！ 𐟔监督学习，顾名思义，需要已知的数据及其对应的输出进行训练。想象一下，你有一个小朋友，通过父母的手把手教导，学会了如何识别不同的动物。这就是监督学习的过程，已知的输入和输出数据训练出一个最佳模型，从而能够准确分类未知数据。 𐟔相比之下，无监督学习则更加自主。它使用未标记的数据进行训练，就像小朋友在看电影时，能够自发地识别出喜剧和悲剧的不同。这种学习方式无需人工标注，机器能够自行发现数据中的规律和模式。 𐟓Œ属于监督学习的模型包括逻辑回归、线性回归、决策树和神经网络等。而属于无监督学习的模型则有聚类、关联规则学习、概率密度和降维等。 𐟒᧎𐥜诼Œ你是否对这两种学习方式有了更清晰的认识呢？

肺结节患者如何选择保险？核保指南详解肺结节患者购买保险时，可能会遇到一些挑战。大多数保险公司对肺结节的审核非常严格，主要是因为肺癌是死亡率最高的癌症之一，而肺结节发展成肺癌的概率虽然低，但并非不可能。 𐟔 肺结节的类型肺结节根据密度可以分为三种类型：实性结节：高密度均匀的结节影，能完全遮盖正常肺组织。部分实性结节：又称混合实性结节，既有实性密度又有磨玻璃样密度。磨玻璃结节：肺内模糊的不完全遮盖肺组织的类似磨玻璃的结节影。 𐟔 核保难度核保难度从高到低依次为：磨玻璃结节 > 部分实性结节 > 实性结节。 𐟔 初次确诊时间与核保易度初次确诊时间距今越久，核保越容易。具体来说，三年 > 两年 > 一年 > 半年内。定期复查显示结节越稳定，越有利于核保。 𐟔 已手术的情况如果肺结节已手术，病理显示良性，那么有不少保险公司可以标准承保。 𐟔 重疾险线下产品：目前有两家保险公司有机会标准承保。若肺结节小于4mm，单发，年龄在35周岁内，不抽烟，无家族史，无其他不良描述（最好有复查报告，结节较初次发现时无变化或缩小），可以尝试标准承保。线上产品：目前也有两家保险公司有机会标准承保，具体条件请参考详细内容。 𐟔 百万医疗险「瑞华医保加」：若未进行活检或手术治疗，发现超过3年且随访无大小、边界、钙化改变，如果肺结节直径≤4mm，可正常承保；如≥4mm，则除外承保。「平安e生保」：若未进行活检或手术治疗，且满足（发现超过1年、直径小于6mm、单个结节、随访无增大）这些条件，可除外承保，即除外肺部疾病及其并发症和后遗症。「太保蓝医保」：若未进行活检或手术治疗，且满足（发现时间超过2年，定期随访无增大，结节直径小于6mm，无磨玻璃样，无边界不清、轮廓不规则、分叶、毛刺边缘描述）这些条件，可除外承保，即除外肺部疾病及其并发症。建议配置当地惠民保做补充，无既往症要求。 𐟔 定期寿险「华贵大麦2022/甜蜜家」：若肺结节分级为1-3级或没有被明确分级为Lung RADS 0/4/5/6级，则可以正常投保。「长生一号」：健康告知没有问询肺结节，可以正常投保。 𐟔 意外险意外险对职业要求较高，对肺结节没有限制。即使产品有健康告知，一般也不会问询到结节。只要满足其他条件，挑选心仪的意外险即可。希望这些信息能帮助到有肺结节的患者更好地选择适合自己的保险产品。

科研人必备！SCI论文配图神器大揭秘𐟔劰Ÿ˜你是不是也有过这样的困扰：手头数据一堆，却不知道该画什么图？多个变量、多个维度，画在一起简直一团糟？别担心，今天我来分享几款超级吸睛的SCI论文配图，让你的数据活起来！四象限图 𐟓Š 四象限图简直是科研神器！比如，你有三块不同的土地，分别标记为ABC。现在你要分析这三块土地的土壤镉污染和水稻镉含量。四象限图可以一次性把这些内容全部包含进去，无论你的样品量有多少，只要你的影响因子是2个，一张图就搞定！是不是很方便？小提琴图 𐟎𛊥𐏦琴图（Violin Plot）用来展示多组数据的分布状态和概率密度。它结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。前提是你的数据量要足够多，这样才能画出漂亮的小提琴图。森林图 𐟌𒊦㮦ž—图（Forest Plot）在Meta分析中超级常用。它一般在平面直角坐标系中，以一条垂直于X轴的无效线（通常坐标X=1或0）为中心，用若干条平行于X轴的线段来表示每个研究的效应量大小及其95%可信区间。这样一张图就能清晰地展示多个研究的结果。气泡图 𐟌 气泡图也是一个非常有趣的选择。比如，X轴代表人均GDP，Y轴代表出生时的平均预期寿命，不同颜色的圆点代表不同的大陆。这张图中包含了多个维度的内容，除了人均GDP是自变量外，平均预期寿命、地区和人口都是维度。当你想要一张图包含多个因素时，不妨试一下这个图。小贴士 𐟓 好看的图离不开以下几点：对比度不要太接近：这样图看起来更有层次感。多尝试组合图：有时候把不同类型的图组合在一起，效果会更好。适量的文字描述、箭头等符号：可以让整幅图更多元、更高级。希望这些配图能给你的科研工作带来帮助！如果你有其他好用的配图方法，欢迎分享哦！𐟒쀀

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