易得由于x和θ都是均匀分布(通俗来讲就是针落在不同位置和不同角度的概率都一样),所以我们可以得到在两者各自的区间里,其概率密度函数(简单说就这个函数与x轴之间图形的面积就是概率 P)分别为由于x和θ二者是独立的(即针的角度和位置互不影响),所以两者的联合概率密度函数为二者的乘积,即接下来考察“针与平行线相交”的临界情形,即针的一段刚刚触碰的某一条平行线,那么我们有所以如果要让针和平行线进一步相交,我们需要有接下来...
具体来看一下学习过程是怎样的以深度学习课程中的「第5课:生成模型」PPT为例:在一开始列出了章节目录:课程划分为定义、密度估算、散度测度、生成式网络四个部分,每一部分又划分成不同小节。以散度测试中的K-L散度(相对熵)一节为例:首先说明了用相对熵来测量两种分布的差异,接着给出了相应的计算公式,并且还能一键直达图形计算器。...
莱布尼茨引入了dx和dy作为这些数列的连续值之间的差异,并且他知道通过dy/dx能得到正切。牛顿使用的是x''和y''来计算正切。他们二人都没有从函数的角度来思考微积分,而总是从图形的角度出发。对牛顿来说,微积分是几何的,而莱布尼茨则更倾向于将它用于分析。...
它反映系统误差和随机误差综合大小的程度。而测量中所得到的数据重复性的大小称为精密度,则反应了随机误差的大小,以打靶为例。图3-1表示弹着点密集而离靶心(真值)甚远,说明精密度高,随机误差小,但系统误差大;图3-1表示精密度低而正确度较高,即随机误差大,但系统误差较小;图3-1的系统误差与随机误差均小,精确度均高。...
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