随笔分类 - Mathmatics
摘要：https://math.stackexchange.com/questions/1917647/proving-ex4-3%CF%834
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摘要：mark: https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/3805594.html
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摘要：无偏估计是参数的样本估计量的期望值等于参数的真实值。 一个简单的例子（https://www.zhihu.com/question/22983179/answer/23470969）： 比如我要对某个学校一个年级的上千个学生估计他们的平均水平（真实值，上帝才知道的数字），那么我决定抽样来计算。 我抽
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摘要：百度百科的解释： 常用核函数： 1.线性核（Linear Kernel）： 2.多项式核（Polynomial Kernel）： 3.径向基核函数（Radial Basis Function），也叫高斯核（Gaussian Kernel）： 还有其他一些偏门核函数：http://blog.csdn.
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摘要：指数族分布是一大类分布，基本形式为： T(x)是x的充分统计量（能为相应分布提供足够信息的统计量） 为了满足归一化条件，有： 可以看出，当T(x)=x时，e^A(theta)是h(x)的拉普拉斯变换。 指数族分布的例子： 伯努利分布转换成指数族分布形式： 单变量高斯分布的： 多变量高斯分布的： A（
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摘要：参考：https://wenku.baidu.com/view/ed38304a2e3f5727a5e96211.html 傅里叶变换的限制： 拉普拉斯变换形式： 拉普拉斯变换存在定理： 周期函数的拉普拉斯变换： 拉普拉斯变换的性质： 上面这个性质可用于微分方程的求解，即通过等式两边取拉普拉斯变换，
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摘要：参考资料：http://www.cnblogs.com/dreamvibe/p/4349886.html 为什么转换成对偶问题： 首先是我们有不等式约束方程，这就需要我们写成min max的形式来得到最优解。而这种写成这种形式对x不能求导，所以我们需要转换成max min的形式，这时候，x就在里面了
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摘要：见: http://wenku.baidu.com/view/273fbab5b0717fd5360cdcd3 以及： http://wenku.baidu.com/view/48e26322a32d7375a41780dd
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摘要：转自：https://cos.name/2011/01/different-ways-to-solve-a-tossing-problem/
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摘要：拉格朗日乘子法： KKT条件：
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摘要：转自：http://wenku.baidu.com/link?url=_vFz9Cfb4VbYVQ-CuS_C7sYRVNMsHGY9VdHrAfQpWO7zopAZv_LpAvia8GUQopM2J7qO-oEgphQzHJRYERYHh1IGwhXUZtrDs9qUgLvZyh_ 一个简单例子：
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摘要：n相同球放入m个相同盒子，允许空盒的情况。这个问题和分拆函数（partition function）有关，似乎没有解析解。可以通过递归求解，代码为： #include <iostream> using namespace std; int f(int n, int m){if(m == 1 || n
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