摘要: 构建有效仪表板的10个最佳实践 精心设计的仪表板是数据驱动对话的强大启动点。 拥有相同的信息集合,企业可以根据单一事实来做出更快的决策。 一个伟大的仪表板的信息和指标是清晰的,它的颜色增强意义,它为阅读者提供最相关的信息。 那么,如何为组织构建符合此承诺的仪表板? 它实际上归结为三件事:周到的计划,明智的设计,以及改进仪表板的关键眼光 目录 构建有效仪表板的10个最佳实践1 周到的计... 阅读全文
posted @ 2019-07-24 17:42 binyang 阅读(16864) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 贝叶斯 算法 贝叶斯公式: B的条件下A发生的概率: A的条件下B发生的概率: 结合上式子可得到: A如果为发生的事件则不会为0, 两边同时除以P(A)则有: 贝叶斯解释 通常,事件 A 在事件 B 发生的条件下的概率,与事件 B 在事件 A 发生的条件下的概率是不一样的. 然而,这两者是有确定关系的,... 阅读全文
posted @ 2019-07-09 15:53 binyang 阅读(612) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 随机变量的分布 连续性随机变量 离散型随机变量 随机变量 实验中的各种统计的数值 离散型随机变量 随机变量并不是连续变化的 随机变量是有限个数的 连续型随机变量 随机变量是连续变化的 随机变量的个数是无限个的 概率函数 为离散型的随机变量定义的 本身为概率值, X是随机变量的取值,P为概率值 离散型随机变量的概率分布 找到的是离散... 阅读全文
posted @ 2019-07-08 23:56 binyang 阅读(1466) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 数学符号的读法α( 阿而法)β( 贝塔)γ(伽马)δ(德尔塔)ε(艾普西龙)ζ(截塔)η(艾塔) θ(西塔) ι约塔) κ(卡帕)λ(兰姆达) μ(米尤) ν(纽) ξ(可系) ο(奥密克戎)π (派)ρ (若)σ (西格马)τ (套)υ (英文或拉丁字母)φ(斐) χ(喜) ψ(普西)) ω(欧米伽)更全面:1 Α α alpha a:lf 阿尔法 角度;系数2 Β β beta bet 贝... 阅读全文
posted @ 2019-07-08 23:33 binyang 阅读(98096) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 中值定理 泰勒公式 第一中值定理 积分上限函数 牛顿-莱布尼茨公式 反推原函数求定积分值(面积) 牛顿-莱布尼茨公式几何意义 微积分基本公式 泰勒公式 使用简单的函数的组合,逐渐逼近复杂的函数 一阶导数是一阶函数的斜率 二阶导数是一阶函数的变化趋势 使用多项式来逼近函数 函数的阶数... 阅读全文
posted @ 2019-07-08 12:26 binyang 阅读(2272) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2019-07-08 11:59 binyang 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2019-07-08 11:58 binyang 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性代数基础 标量 scalar 单独的数,自然数,整数,实数、、、 斜体小写,表示 向量 vector 一组一维数组 有序的一列数,一般定义纵向量。 但是,书写不方便,多使用向量的转置的进行书写 通常用粗体的小写变量名称表示向量,如 x 向量的一组元素,定义集合S={1,3,6},然后写做 xs 向量的元素用带脚标的斜体表示,如向量 x的第1个元素为 x1,... 阅读全文
posted @ 2019-06-13 20:04 binyang 阅读(1051) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概率基础-随机试验-古典概型-几何概型 1 随机试验 对某种自然现象做一次观察或者进行一次科学实验 实验特点: 可以在相同的条件下进行 实验的结果可能不止一个,但是实验前知道所有的可能结果 实验前不知道哪个结果会出现,即实验结果等概率随机 随机实验示例: 2 样本空间 随机实验E所有的可能的结果组成的集合,称为E的样本空间... 阅读全文
posted @ 2019-06-12 16:31 binyang 阅读(1003) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概率基础 1 随机试验 对某种自然现象做一次观察或者进行一次科学实验 实验特点: 可以在相同的条件下进行 实验的结果可能不止一个,但是实验前知道所有的可能结果 实验前不知道哪个结果会出现,即实验结果等概率随机 随机实验示例: 2 样本空间 随机实验E所有的可能的结果组成的集合,称为E的样本空间,记为S。 其中,E... 阅读全文
posted @ 2019-06-12 16:28 binyang 阅读(436) 评论(0) 推荐(0) 编辑