一些低維很難解決的問題，切換到高維，可能會很簡單泊松分布就是把時間段分細，用二次分布來計算每個時間段事情是否發生，然後求極限就會得到泊松分布的式子 p(n(t)=n) = (λt)^n*e^(-λt)/n!p(n(t)=n) = (λt)^n*e^(-λt)/n! 影象有點像正態分佈p(n(2)=n) = (3*2)^0*e^(-3*2)/0! =0.0025
p(n(t)=n) = (λt)^n*e^(-λt)/n! 影象有點像正態分佈
若n個相互獨立的隨機變數ξ₁、ξ₂、……、ξn ，均服從標準正態分佈（也稱獨立同分布於標準正態分佈），則這n個服從標準正態分佈的隨機變數的平方和 就是卡方分布
n個符合正態分佈的隨機變數，他們的平方和就組成了卡方分布
卡方分布通俗的說就是通過小數量的樣本容量去預估總體容量的分布情況
卡方檢驗就是統計樣本的實際觀測值與理論推斷值之間的偏離程度beta分布可以看作乙個概率的概率分布，當你不知道乙個東西的具體概率是多少時，它可以給出了所有概率出現的可能性大小pdf：概率密度函式（probability density function）, 在數學中，連續型隨機變數的概率密度函式（在不至於混淆時可以簡稱為密度函式）是乙個描述這個隨機變數的輸出值，在某個確定的取值點附近的可能性的函式。
pmf：概率質量函式（probability mass function), 在概率論中，概率質量函式是離散隨機變數在各特定取值上的概率。
cdf：累積分布函式 (cumulative distribution function)，又叫分布函式，是概率密度函式的積分，能完整描述乙個實隨機變數x的概率分布。低維到高維：低維（比如我只知道乙個人的年齡，性別，那我能對她多了解嗎？）==>高維（比如我知道他從出生開始，做過哪些事，賺過哪些錢等）
更好了解資料：如果我們對資料更好的了解（是機器去了解他們，我們不需要認識啦）得到的結果不也會更好嘛。
人工智慧數學參考 8 常用啟用函式
sigmoid函式 f z 1 1 e z tanh函式 tanh x e x e x e x e x relu函式 relu max 0,x maxout函式 1 熵表示物體內部的混亂程度。一件事發生的不確定性 2 h x p x logp x 3 所有的概率值都是0 1之間，那麼最終的h x 必...
A 人工智慧 數學基礎
a.數學基礎 線性代數 基本概念 標量向量 矩陣範數 l1 向量絕對值之和 l2 向量的長度 lp p趨於無窮 向量中最大元素的取值 內積兩個向量之間的相對位置 余弦相似度 線性空間 內積空間 內積空間 正交基 標準正交基 特徵值和特徵向量 矩陣特徵值和特徵向量的動態意義在於表示了變化的速度和方向。...
人工智慧數學基礎 矩陣
人工智慧數學基礎系列文章 今天覆習矩陣，作為程式設計師，矩陣在程式中的應用想必或多或少都接觸過，特別是在影象變化演算法上的應用。1.定義 以上是乙個三元一次方程組，根據矩陣的 定義，有矩陣a如下圖 2.矩陣的運算 2.1.矩陣的加法 從上圖中我們可以看出，矩陣a和矩陣b相加，它們都是2 x 2的矩陣...