【原】概率论——第一章第3节

2018-04-01
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与事件$A$有关的随机现象可大量重复进行; 在$n$次重复试验中,记$n(A)$为事件$A$出现的次数,又称$n(A)$为事件$A$的频数,称$$f_n(A)=\frac{n(A)}{n}$$为事件$A$出现的频率; 随着$n$的增加,$f_n(A)$会稳定在某一常数$a$附近。

【原】概率论——第一章第2节

2018-03-29
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事件域的定义:设$\Omega$为一样本空间,$\mathcal{F}$为$\Omega$的某些子集所组成的集合类,如果$\mathcal{F}$满足:

【原】概率论——第一章第1节

2018-03-27
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例1 随机现象的例子: 抛一枚硬币,有可能正面朝上,也有可能反面朝上; 掷一颗骰子,出现的点数; 一天内进入某超市的顾客数; 某种型号电视机的寿命; 测量某物理量(长度,直径等)的误差。

【译】特征工程最佳实践

2017-08-06
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通过特征工程,可以区分出哪些是主要信息,突出特征模式,引进领域专业知识。毫无疑问,特征工程的无限制性使得特征工程构建者很容易陷入僵局。 接下来,我们将讨论几个常见的特征工程构建方法。什么是特征工程?特征工程是一个非正式的主题,业界也有许多有关它的定义。而我们对特征工程的定义——为了提高模型性能,从已...

【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(四)

2017-04-25
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本文是译文,可以转载,但需注明出处,点击这里可以获取原文,有删减。本系列博文包含四篇文章:【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(一)——Q1-Q15【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(二)——Q16-Q30【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(三)——Q31-Q45 【译】技能测试解决方案:Python中的数...

【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(三)

2017-04-25
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【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(二)

2017-04-25
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【译】技能测试解决方案:Python中的数据科学(一)

2017-04-24
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