当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

概率函数最新视觉报道_概率函数公式大全(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-29

概率函数

最新强烈推荐‼️太难了[捂脸][捂脸] 【2025届福建名校期中高三联考试题及详细答案】今天高三的题太优秀了，非常优质的【好卷】压轴题新定义概率函数导数解答题大综合[赞][赞]圆锥曲线和导数题都很棒非常新颖[赞][赞] 建议每位同学都认真的做一下！ #高考数学新挑战# #高考# #高考数学##数学高考秘籍# #挑战高三数学题# #高考数学新挑战#

经管专业真的没前途吗？别急着下结论最近在百度上看到一篇关于经管专业前景的笔记，评论区简直是炸锅了。很多人都说经管专业找不到工作，所以这个专业废了，让孩子学工科吧。说实话，这种观点让我有点无语。首先，中国人普遍有一种“决定论”的思维，认为只要努力读书、不早恋，就能考上好大学；考上好大学就能找到好工作，然后就能赚钱发大财、迎娶白富美。这种线性思维简直让人哭笑不得。现实世界哪有这么简单？大部分时候，人生就是个概率函数，输入相同的X，未必能有确定的Y。在这种急功近利的环境下，很多人信奉“三年努力要出成果，否则一切都是错的”。这种信念让经济学这门学科受到了冷落。其实，经济学并非没有用，而是很多人对它的期望过高。当年我填报经济学专业时，也是带着巨大的功利性。以全省680名的排名，家人都希望我去报考医学系，这符合大部分国人的认知。但在递交志愿表的那天，我在厕所碰到了一位已经保送浙大竺可桢学院的同学，她大声呵斥我，说我家境困难，应该去经济系，这是唯一可以逆天改命的机会。于是，我偷偷改成了经济系。然而，进入经济系后，我发现这门课和赚钱无关，它讨论的是如何选择。四年的本科加上两年的研究生学习，简直是地狱般的折磨。从数学分析到实变函数，从动态优化到高级微观经济学，简直让人怀疑人生。读研期间，我的导师极力推荐我去美国读博，因为他觉得我有芝加哥大学的加持，申请到好学校的机会很大。但戏剧性的一幕又发生了，还是在上厕所期间，我碰到了一位热心的教授，他激动地说我不能去读博，因为我不适合读博。他指出我虽然创新不行，但总结和归纳能力很强，适合在业界发展。参加工作后，我才发现这个世界是个复杂的概率函数。你的X未必能有任何确定的Y。但做正确的选择，是赚钱的必要条件，也是在社会上生存的重要技能。资产如何穿越周期是小事，更重要的是如何在人生的周期中平稳穿越。小到投资抉择，大到恋爱结婚，如何评估机会成本，抓大放小，有舍有得，这是微观经济学教你的。小到职场求生，大到人生规划，如何判断周期，抄底摸顶，乘风破浪，这是宏观经济学教你的。经济学确实没有一章教你怎么赚钱，《史记》也没有一章教你怎么做官，《论语》也没有一章教你怎么做人。求仁得仁，求义得义罢了。所以，别急着下结论，经管专业未必就没前途。关键在于如何看待这个世界和自己的定位。

斯坦福提出零样本LLM文本抄袭检测法斯坦福大学的研究团队提出了一种名为DetectGPT的零样本机器生成文本检测方法。该方法旨在解决二分类问题，即判断一段文本是否由特定的源模型生成。DetectGPT的核心思想是利用源模型pš„对数概率函数在机器生成文本附近的负曲率特性来检测文本。 DetectGPT方法的核心在于比较候选文本x在p𘋧š„对数概率与一些微小扰动x뜥œ谎𘤸‹的平均对数概率。如果差值较大，则说明x可能是由p”Ÿ成的。这种方法不需要训练一个单独的分类器，而是直接利用源模型本身来检测其生成的文本。实验结果表明，DetectGPT在多个数据集和模型上表现出色，能够更准确地检测机器生成文本，尤其是对于大型语言模型（如GPT-NeoX）生成的假新闻文章。作者还分析了DetectGPT的行为和局限性，并探讨了可能的改进方向。

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

高职高考备考指南：最后百天冲刺技巧距离高职高考只剩下百来天了，现在才搞清楚这些重点是不是有点晚？别担心，这里整理了一些重点内容，希望能帮到你们！有不懂的随时问我哦~ 什么是高职高考？高职高考也叫3+证书考试，是春季高考的一种。广东教育考试院统一组织报名和考试。简单来说，这是中职生的“普通高考”，属于全日制统招学历，性质和普通高考一样，含金量也相同。各科复习重点语文：基础知识与应用：字音、字形、标点符号、词语、辨析并修改病句、常见修辞手法、语言表达简明、连贯、得体。古代诗文阅读：文言文阅读、古诗词鉴赏、古诗文背诵篇目、古诗文中的文学常识。现代文阅读：论述类作品阅读、文学类作品阅读。语言表达与应用：语言表达、应用文写作、作文写作。数学：集合与数理逻辑：基础知识、集合、数理逻辑。不等式：基础知识、不等式的解法及其应用。函数：基础知识、函数的性质、常用函数的图像和性质。指数函数与对数函数：指数函数、对数函数、反函数。三角函数：角、三角函数、解三角形。数列：平面向量：基础知识、平面向量的坐标表示及其运算。平面解析几何：曲线方程与曲线的交点、直线、圆、圆锥曲线。概率与统计初步：排列、组合、概率初步、统计初步。英语：词法知识：名词、代词、数词、介词、冠词、连词、形容词、副词、动词、构词法。句法知识：句子种类、简单句和并列句、复合句、虚拟语气、主谓一致、强调句、倒装句。专项知识：补全对话、词汇与语法、完形填空、阅读理解、语法填空、完成句子、应用写作。最后，祝大家都能安心备考，顺利上岸！加油！𐟒갟“š

通胀预测的概率密度函数变化，曲线不断左移，结构性的地心引力。

IB数学备考攻略：成为数学大佬的秘诀！想要在IB数学考试中拿到高分？以下是一些实用的备考策略和建议： 1️⃣ 制定学习计划：合理分配时间，确保每个知识点都得到充分的复习。 2️⃣ 多做题、多总结、多思考：通过大量的练习题来提高解题能力，并总结常见的解题方法。 3️⃣ 注重细节：仔细注意符号、单位等细节，避免因为这些小错误而丢分。 4️⃣ 多与同学交流：与同学互相交流学习，共同进步，你会发现这个过程非常有帮助。 𐟎똩⑨€ƒ点：函数与微积分：导数、极值、曲线图像等；概率与统计：期望、方差、正态分布等；三角函数：正弦定理、余弦定理、解三角形等；向量与矩阵：向量的加减、数量积、矩阵的运算等。 𐟓š IB数学选课：数学分析与处理：适合对数学有一定兴趣和天赋的学生；数学应用与解释：适合对数学应用有兴趣的学生。 𐟙‹‍♂️ 附赠IB数学原版电子教材（高清）：提供高质量的教材以帮助你备考IB数学考试！ 𐟑‰ 总结：备考IB数学考试需要制定学习计划、多做题、注重细节和与同学交流。高频考点包括函数与微积分、概率与统计、三角函数、向量与矩阵。选课建议根据个人兴趣和天赋进行选择。附赠高质量的电子教材，助你备考成功！

高考数学必考考点及命题考什么…… 前面文章强调多次，不同地区高考数学卷仅仅有19至22道题，不可能面面俱到的考察所有900多个知识点。但是核心知识点还是要考的，只不过这些核心考点与基本考点组合的方式一定会有变化，值得考的考点也不是很多，所以高考数学的考点就必然存在轮番考的情况，同一个考点可能隔几年考，也可能出现在不同的地区。所以要想高考数学考得好，就必须将至少10年内的高考数学真题做一遍，总结一下命题的考点，以及归纳一下命题人从什么角度考察的，知识点之间的联系也就更能深刻的领悟到，做起题，特别是难题也就能迎刃而解了。下面就以值域问题为例，来做个简单的总结归纳。值域问题从基本不等式、函数及三角函数和数列、圆锥曲线的优化问题、立体几何的优化问题、甚至概率统计的优化问题统统都有所涉及。而相关的转化处理方法，也是令大家十分之头痛。值域问题依附的题目形式主要有：复合函数问题（包含指对形式与三角函数形式，或者与之结合的形式），基本不等式问题，max或min函数问题，含绝对值函数问题，含根号问题等等。基本不等式里重点关注分式结构：如一次/一次，二次/一次，一次/二次，二次/二次，通过换元大部分可以转化成基本不等式，有一部分再验证取等号不能成立时，要考虑对勾函数。在配凑的时候，有时需要待定系数进行逆推等等。对于次数相同的分子、分母要考虑分离常数。有时可以考虑其几何意义（如b=(a2+4）/(a+1），a看做x，则a2可以看做是y，就可以转化成直线的斜率了，想不明白的留言吧。）对于求最大（小）函数，通常进行数形结合，直观的进行判断，出错的概率就很低。函数的本质是谁大娶谁（谁小娶谁）。为了产生迷惑性，通常特别喜欢与绝对值结合在一起，如2 m（x）=f(x)+g(x)-|f(x)-g(x)|，这也是求最大（最小）函数的一个变形情况。绝对值函数，想一下初中常用到的数轴问题。想一下三角形三边最简单的关系式。想一下向量。想一下函数性质（对称性）。想一下分类讨论。含根号问题，简单的就是开方处理，或换元开方向二次函数转换。或三角换元（特别是圆锥曲线部分非常常用——辅助角公式）。或利用几何性质【数形结合】，根据加减的不同，可以看成点间的距离（+），有的可以看成直角三角形勾股定理（-）。（如若a2+ab+b2=1，求m=（3a+b）/√(a2+b2)），与向量联系起来，大家能看出什么，怎么进行转换吗，看不出的感兴趣的可以进我主页专栏找高考数学答疑系列或压轴题突破系列）经过同构、换元最终得到的题目类型——二次函数。哪些函数能够转化处理成二次函数的形式呢？思考一下，之间做过的导数题目。只要能转化成二次函数的而形式，都可以是吧。如含根式是一类吧（根号下的那一大坨可以换元吧），指数（对数）函数是一类吧（指数的次数是2的倍数关系），幂函数是一类吧（幂是2的倍数关系），三角函数是一类吧（cosx->cos2x/2）没有真正掌握的，本篇看的会是云里雾里。真正看懂了的，这块基本上掌握的应付高考是差不多了。本文没有给出详尽的例子，也是让大家平时多积累，见到相关的题目，能想到本节的方法，这样有助于深入的理解和消化。个人观点，仅供参考 #一年一度开学季#

北京初三数学期末练习题解析𐟓š 𐟔 26题：这道题的关键在于抓住二次函数的坐标点特征和图形的几何变换。特别是第一大问的第二小问，通过两点纵坐标相等可以得出对称轴方程。 𐟓 27题：这道题考察了直角三角形的三角函数，关键在于正确画出辅助线。需要对p点和m点重合与非重合的情况进行分类讨论。虽然涉及到的结论类型和条件类型的习题已经做了很多，但整体难度适中，不会拉开太大差距。 𐟔„ 28题：这道题考察的是对称旋转类问题，需要灵活运用对称工具库中的知识。对称轴两侧的边角相等，旋转和对称的可逆性是这类题目的常考知识点。 𐟓ˆ 近期，一些家长询问24年中考新定义的命题趋势，王老师统一解答：今年大概率会将一问取消，这意味着帮助考生理解定义的“送分题”不再存在，因此找到定义背后对应的轨迹变得更加重要。

考研倒计时141天：数学英语统计复习计划 𐟓š数学复习：高数严选题：完成第一章函数极限连续的1-40题。高数强化：重点攻克中值定理部分的例题，并观看相关网课。 𐟓–英语复习：单词复习：背诵547个单词。 2006年阅读Text3复盘：深入分析并总结。 𐟓ˆ统计学复习：茆4.1：完成依概率收敛和依分布收敛的习题（部分）。茆4.3：精读大数定律部分，并观看相关网课。 𐟓总结：茆书4.3中的辛钦大数定律证明涉及特征函数知识，考纲未涉及，暂时跳过，等完成4.1和4.3全部习题后再回头复习。高数严选题：做过张宇1000题和880题，数列极限（夹逼准则类题目）还需多练习，容易遗漏。明天计划：利用零碎时间复习马原知识点。

专栏内容推荐

GIF
484 x 382 · animatedgif
概率密度函数与累积分布函数（连续）-图解概率 05|指数分布|概率|分布_新浪新闻
素材来自:k.sina.com.cn
1323 x 887 · png
概率论——随机变量、概率分布函数、概率密度函数、联合概率密度_随机变量的分布函数(分布率)、(联合、边缘)概率密度(分布律)和特征函数的定义 ...
素材来自:blog.csdn.net

1873 x 1199 · png
概率临界值表
素材来自:ks-st.com
1332 x 529 · png
二、Poisson分布的概率函数及累积概率-预防医学-医学
素材来自:zsbeike.com

720 x 597 · jpeg
【数学与算法】如何通俗的理解概率密度函数_对概率密度函数求积分得到什么-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1671 x 804 · jpeg
概率论2.2-离散型随机变量及其概率分布 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

696 x 476 · png
概率函数P(x)、概率分布函数F(x)、概率密度函数f(x)_概率分布函数的物理意义-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1304 x 750 · png
matlab计算概率密度函数pdf，使用ksdensity histcounts区别_matlab画概率密度曲线pdf-程序员宅基地 - 程序员宅基地
素材来自:4k8k.xyz

1596 x 1006 · png
5.正态分布( Normal distribution/ Gaussian distribution) - Sam' Note
素材来自:mail.qinqianshan.com
1200 x 1062 · jpeg
4.累积分布函数CDF
素材来自:ppmy.cn

GIF
522 x 516 · animatedgif
概率密度函数与累积分布函数（连续）-图解概率 05|指数分布|概率|分布_新浪新闻
素材来自:k.sina.com.cn
1280 x 720 · png
多元/多维高斯/正态分布概率密度函数推导 (Derivation of the Multivariate/Multidimensional ...
素材来自:cnblogs.com

640 x 272 · gif
概率密度函数与累积分布函数（连续）-图解概率 05|指数分布|概率|分布_新浪新闻
素材来自:k.sina.com.cn

2008 x 1184 · png
标准正态分布函数表-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
2100 x 1590 · jpeg
随机变量概率密度函数和概率分布函数相关总结 - 平和少年 - 博客园
素材来自:cnblogs.com

1000 x 750 · png
从概率分布函数中抽取随机数 | COMSOL 博客
素材来自:cn.comsol.com
875 x 656 · jpeg
十大概率密度函数_qq-120的博客-程序员秘密_概率密度函数 - 程序员秘密
素材来自:cxymm.net

723 x 1021 · png
一张图弄明白概率函数，概率分布函数（累积概率函数），概率密度函数_累积逻辑概率函数-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
255 x 34 · png
使用Excel绘制F分布概率密度函数图表-CDA数据分析师官网
素材来自:cda.cn

600 x 274 · jpeg
概率生成函数 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

870 x 1500 · jpeg
概率统计思维——几种概率分布函数 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 415 · png
条件概率 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1300 x 975 · png
常见概率分布的案例、实例、直觉与联系 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1024 x 819 · png
2020-01-07 常见分布及概率函数 | 码农家园
素材来自:codenong.com

968 x 661 · jpeg
概率基础概念本质的辨析理解 | Wang Junheng
素材来自:junheng-wang.github.io
632 x 127 · png
《概率论与数理统计》之概率函数、概率分布函数与概率密度函数理解_数理统计概率密度-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

572 x 498 · png
python绘制正态分布及三大抽样分布的概率密度图像_python t分布密度函数图-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
720 x 360 · jpeg
在标准正态分布中，与Z分数为1对应的百分等级是多少？ - 知乎
素材来自:zhihu.com

4933 x 1260 · png
【概率论】概率论总览 | 谭升的博客
素材来自:face2ai.com

600 x 600 · png
概率论与数理统计 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 375 · jpeg
概率公式理解（5） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

3884 x 2760 · jpeg
典型概率分布（pdf公式和图示）_典型分布-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
640 x 400 · jpeg
几分钟搞懂统计概率中的几个经典分布 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

771 x 771 · jpeg
概率計算_百度百科
素材来自:baike.baidu.hk
1620 x 1245 · jpeg
概率论·专题1：事件的运算、六大公式、贝叶斯、全概率公式 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)