异常检测(2)——基于概率统计的异常检测（1）
摘要：某个工厂生产了一批手机屏幕，为了评判手机屏幕的质量是否达到标准，质检员需要收集每个样本的若干项指标，比如大小、质量、光泽度等，根据这些指标进行打分，最后判断是否合格。现在为了提高效率，工厂决定使用智能检测进行第一步筛选，质检员只需要重点检测被系统判定为“不合格”的样本。 智能检测程序需要根据大量样本
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posted @ 2019-08-29 19:01
08 2019 档案
Java 并发（1）——线程安全
摘要：我们对并发一词并不陌生，它通常指多个任务同时执行。实际上这不完全对，“并行”才是真正意义上的同时执行，而“并发”则更偏重于多个任务交替执行。有时候我们会看见一些人一边嘴里嚼着东西一边讲话，这是并行；当然，更文明礼貌的方式是讲话前先把嘴里的东西咽下去，这是并发。并发早期被用来提高单处理器的性能，比如I
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posted @ 2019-08-26 11:23
概率笔记12——多维正态分布的最大似然估计
摘要：我们在前面的章节中见识过二维正态分布，(X,Y)服从参数为μ1, μ2, σ1, σ2, ρ的二维正态分布，记作(X, Y)~N(μ1, μ2, σ1, σ2, ρ)，它的密度函数： 其中μ1是第1维度的均值，σ12是第1维度的方差，ρ是将两个维度的相关性规范到-1到+1之间的统计量，称为样本的相关
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posted @ 2019-08-19 19:34
概率笔记11——一维正态分布的最大似然估计
摘要：正态分布密度函数是： 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。当μ=0，σ2=1是，称为标准正态分布。不需要记住这个复杂的公式，知道它的意义即可，在使用时可以随时查阅。 在研究正态分布时，我们认为每个样本都是等权的，因此μ是随机变量的均值，控制了曲线的位置，σ2控
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posted @ 2019-08-14 17:52
最小二乘法（2）——多项式函数能够拟合非线性问题原理
摘要：一个复杂的多项式可以“过拟合”任意数据，言外之意是多项式函数可以接近于任何函数，这是什么道理呢？ 泰勒公式 欲理解多项式函数的过拟合，必先理解泰勒公式。 泰勒公式是一种计算近似值的方法，它是一个用函数某点的信息描述在该点附近取值的公式。已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下，泰勒公式可以用这些导数值
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posted @ 2019-08-07 15:58
最小二乘法（1）——线性问题
摘要：远处有一座大楼，小明想要测量大楼的高度，他想到了一个好办法： 小明找到一根长度是y1的木棍插在地上，当他趴在 A点时，木棍的顶端正好遮住楼顶，此时他记录下自己的观察点到木棍的距离x1 。之后小明又找到另一个长度是y2的木棍，用同样的方法再观察一次，这次记录的数值是 x2。由于测量时存在误差，因此 x
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posted @ 2019-08-05 19:31
