数字特征

离散/连续均值

离散/连续方差

随机向量，协方差，相关系数（线性关系）

矩 偏度 峰度

多维均值 多维协方差 运算性质 条件数学期望

随机个 随机向量的和 正态中的条件期望是线性函数

【课本】【No.4】数字特征 离散/连续均值/方差 随机向量 协方差 相关系数 矩 偏度 峰度 多维均值/协方差 运算性质 条件期望 随机个随机向量的和 正态中的条件期望是线性函数相关推荐

1. 二维 均值方差高斯分布图 python_PRML笔记 第二章 (多维)高斯分布

   2.3 高斯分布 高斯分布,也叫正态分布,是广泛应用在连续性变量中的分布.它的形式是 而高维(多变量)正态分布的形式是 其中Σ表示协方差矩阵 不论是单变量还是多变量的情况,正态分布均为使熵最大的分布 ...

2. 使用Cplex求解均值方差模型

      在进行多目标进化算法求解投资组合问题时,由于多目标进化算法求得的是一组近似最优解,对于最大化收益和最小化风险的两目标M-V模型,需要找到一个基准,方便作为参考.这里利用Cplex工具求解均值-方 ...

3. 特征工程——连续特征与离散特征处理方法

   特征的标准化(归一化) 连续特征   z-score标准化:这是最常见的特征预处理方式,基本所有的线性模型在拟合的时候都会做 z-score标准化.具体的方法是求出样本特征x的均值mean和标准差st ...

4. AI基础：特征工程-数字特征处理

   0.导语 特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用. 在此之前,我已经写了以下几篇AI基础的快速入门,本篇文章讲解特征工程基础第二部 ...

5. 第三章 随机变量的数字特征

   数学期望 数学期望用来反映平均情况. 定义 设离散型随机变量X的分布律为P(X=xk)=pk,k=1,2,3...P(X=x_k)=p_k,\;k=1,2,3...,若级数∑+∞k=1xkpk\sum ...

6. 概率论与统计的基础知识（概率空间、最基本的分布、数字特征）

   了解最基础的概率论知识,参考来自<概率导论>和<波利亚罐子模型的相关分布> 1    样本空间与概率 1.2概率模型 1.2.1 样本空间和事件 每个概率模型对应一个试验,这个 ...

7. 概率论与数理统计 Chapter3. 随机变量的数字特征

   概率论与数理统计 Chapter3. 随机变量的数字特征 1. 重要定义 & 定理 1. 数学期望(均值) 1. 定义 2. 性质 2. 中位数 3. 方差 & 标准差 1. 定义 2 ...

8. 概率论笔记 第4章 随机变量的数字特征

   概率论 第4章 随机变量的数字特征 4.1 随机变量的数学期望 4.1.1 离散型随机变量的数学期望 4.1.2 连续型随机变量的数学期望 4.1.3 随机变量函数的数学期望 4.1.4 数学期望的性 ...

9. 对于数字特征的若干理解

   对于数字特征的若干理解 数字特征概述 随机变量 常见数字特征 数学期望均值 方差 标准差 协方差 相关系数 协方差矩阵 参考 数字特征概述 在我们学习概率论的时候,很多时候我们不能深刻理解概率论中的数 ...

10. 10.第三章 数字特征与特征函数(3)

    第三章 数字特征与特征函数(3) 1.矩 前面讨论的数学期望与方差,都反映了关于样本的一些性质,要么是样本本身的平均水平EξE\xiEξ,要么是样本关于平均水平偏差的平均水平E(ξ−Eξ)2E(\xi ...

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