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虽然非计算机专业，但因为一些原因打算学习西瓜书，可由于长时间没有碰过概率统计的知识，有所遗忘。所以特意重新复习了一遍类似的知识，写在这里权当总结。主要参考《概率论与数理统计》(陈希孺)。参数估计就是根据样本推断总体的均值或者方差、或者总体分布的其他参数。
3.问题定义以抛为例，假设我们有一枚，现在要估计其正面朝上的概率。为了对进行估计，我们进行了10次实验（同分布，i.i.d.），这组实验记为，其中正面朝上的次数为6次，反面朝上的次数为4次，结果为。4.最大似然估计(MLE)最大似然估计，英文为MaximumLikelihoodEstimation，简写为MLE...
那么单目深度估计不仅需要从二维图像中学会客观的深度信息，而且需要提取一些经验信息，后者则对于数据集中相机和场景会比较敏感。.通过阅读文献，可以将基于深度学习的单目深度估计算法大致分为以下几类：.监督算法.顾名思义，直接以2维图像作为...
浅谈贝叶斯公式及其应用贝叶斯公式是概率论屮很重耍的公式，在概率论的计算屮起到很重要的作用。.本文通理以及T厂产品检查等方面的一些实例，阐述了贝叶斯公式在医学、市场、信号估计、推理以及产胡检查中的应用。.为了解决更多的实际问题，我们对...
在这篇论文中，他为了解决一个“逆概率”问题，而提出了贝叶斯定理。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”。什么是正向概率呢？举个例子，杜蕾斯举办了一个抽奖，抽奖桶里有10个球，其中2个白球，8个黑球，抽到白球...
1分布密度函数给定一个样本集，怎么得到该样本集的分布密度函数，解决这一问题有两个方法：1.1参数估计方法简单来讲，即假定样本集符合某一概率分布，然后根据样本集拟合该分布中的参数，例如：似然估计，混合高斯等，由于参数估计方法中需要加入主观的先验知识，往往很难拟合出与...
这个“概率”的概念用在这里是不合适的：总体平均分是一个确定的数字而不是一个随机变量，一个确定的数字只有在和不在70到90之间两种情况，不存在“95%的概率”。
前言本文所涉是笔者模式识别课的第一次大作业——用朴素贝叶斯来做nemo鱼图像分割。它是用贝叶斯来做二元分类的简单实践，适合用来做贝叶斯算法入门，现将简要理论和笔者所写代码放在这里，供大家参考。不知道有没有朋友有疑问，…
大数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤，这些看起来彼此不相关的领域之间有什么联系？答案是，它们都会用到同一个数学公式——贝叶斯公式。它虽然看起来很简单、很不起眼，但却有着深刻的内涵。那么贝叶斯公式是如何从默默无闻到现在广泛应用、无所不能的呢？
虽然非计算机专业，但因为一些原因打算学习西瓜书，可由于长时间没有碰过概率统计的知识，有所遗忘。所以特意重新复习了一遍类似的知识，写在这里权当总结。主要参考《概率论与数理统计》(陈希孺)。参数估计就是根据样本推断总体的均值或者方差、或者总体分布的其他参数。
3.问题定义以抛为例，假设我们有一枚，现在要估计其正面朝上的概率。为了对进行估计，我们进行了10次实验（同分布，i.i.d.），这组实验记为，其中正面朝上的次数为6次，反面朝上的次数为4次，结果为。4.最大似然估计(MLE)最大似然估计，英文为MaximumLikelihoodEstimation，简写为MLE...
那么单目深度估计不仅需要从二维图像中学会客观的深度信息，而且需要提取一些经验信息，后者则对于数据集中相机和场景会比较敏感。.通过阅读文献，可以将基于深度学习的单目深度估计算法大致分为以下几类：.监督算法.顾名思义，直接以2维图像作为...
浅谈贝叶斯公式及其应用贝叶斯公式是概率论屮很重耍的公式，在概率论的计算屮起到很重要的作用。.本文通理以及T厂产品检查等方面的一些实例，阐述了贝叶斯公式在医学、市场、信号估计、推理以及产胡检查中的应用。.为了解决更多的实际问题，我们对...
在这篇论文中，他为了解决一个“逆概率”问题，而提出了贝叶斯定理。在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”。什么是正向概率呢？举个例子，杜蕾斯举办了一个抽奖，抽奖桶里有10个球，其中2个白球，8个黑球，抽到白球...
1分布密度函数给定一个样本集，怎么得到该样本集的分布密度函数，解决这一问题有两个方法：1.1参数估计方法简单来讲，即假定样本集符合某一概率分布，然后根据样本集拟合该分布中的参数，例如：似然估计，混合高斯等，由于参数估计方法中需要加入主观的先验知识，往往很难拟合出与...
这个“概率”的概念用在这里是不合适的：总体平均分是一个确定的数字而不是一个随机变量，一个确定的数字只有在和不在70到90之间两种情况，不存在“95%的概率”。
前言本文所涉是笔者模式识别课的第一次大作业——用朴素贝叶斯来做nemo鱼图像分割。它是用贝叶斯来做二元分类的简单实践，适合用来做贝叶斯算法入门，现将简要理论和笔者所写代码放在这里，供大家参考。不知道有没有朋友有疑问，…
大数据、人工智能、海难搜救、生物医学、邮件过滤，这些看起来彼此不相关的领域之间有什么联系？答案是，它们都会用到同一个数学公式——贝叶斯公式。它虽然看起来很简单、很不起眼，但却有着深刻的内涵。那么贝叶斯公式是如何从默默无闻到现在广泛应用、无所不能的呢？
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