第1章 贝叶斯定理贝叶斯思维：统计建模的Python学习法1.1 条件概率所有贝叶斯统计的方法都基于贝叶斯定理，如果有条件概率的学习基础，意识到这一点很自然。因此我们会从概率、条件概率开始，然后到贝叶斯定理，最后讨论贝叶斯统计的内容。概率表示为0和1之间的数字（包括0和1），含义是某一事件或者预测行为的可信程度，1值表示“事件为真”的情形肯定发生，或表述为预测成真；而0值则表示“事件为真”这一情形
最近在上一门stochastic calculus的课程，其中第一次碰到了概率空间上条件期望[conditional expectation, wikipedia]的概念，刚开始觉得有些难以理解和接受，仔细想了想有了一些心得体会，在这里分享一下。 首先是条件期望的定义： 这里的随机变量X是一个从概率空间\Omega到欧式空间R^n的可测函数，它的条件期望E[X|HH](我用HH表示花H)首
本科阶段，对离散型随机变量和连续型随机变量单独定义了数学期望和条件数学期望。注意到
原创
2022-11-22 10:37:34
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1.3 概率基础和R语言问题如何用R语言学习概率？引言R语言是统计语言，概率又是统计的基础，所以可以想到，R语言必然要从底层API上提供完整、方便、易用的概率计算的函数。下面就让R语言帮我们学好概率的基础课。1.3.1 随机变量介绍随机变量（random variable)表示随机现象各种结果的实值函数，定义在样本空间S上。由于它的自变量是随机试验的结果，而随机试验结果的出现具有随机性，因此，随机
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2023-09-27 12:10:03
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单个条件期望 (ICE) 图为每个实例显示一条线，显示当特征发生变化时实例的预测如何变化。特征平均效果的部分依赖图是一种全局方法，因为它不关注特定实例，而是关注整体平均值。 单个数据实例的 PDP 等效项称为单个条件期望 (ICE) 图
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2021-08-16 09:39:48
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单个条件期望 (ICE) 图为每个实例显示一条线，显示当特征发生变化时实例的预测如何变化。
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2022-01-27 10:00:06
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# 用R语言实现条件期望法
在数据科学和统计分析中，条件期望法（Conditional Expectation Method）是一种重要的工具。对于刚入行的小白，理解和实现条件期望法可能会有些困难。本文将带领你一步一步地使用R语言实现条件期望法的过程，包括如何准备数据、进行计算以及展示结果。
## 流程概述
在实现条件期望法时，我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
聚类FCM算法在科研生活中，学习算法的时间不是很多，毕竟不是主要搞算法的，但是作为读研狗毕竟还是要毕业写论文的，算法还是要慢慢积累。 学习算法的目的很清晰，主要分为三点：一是扩展知识面，在这个AI如此火爆的年代，搞技术的出去别人聊AI要能听得懂，明白一些算法的思路才可以和别人正常交流；二是活跃思维，学习算法的创新点，锻炼大脑；三是学习解决问题的方法，码农工作中有的问题也需要高逼格的算法。 在科
# R语言对数似然函数的条件期望及其应用
在统计学和机器学习中，对数似然函数（Log-Likelihood Function）是一个极其重要的概念。它通常用于评估模型参数的好坏，而条件期望则是理解和优化这些模型的重要工具。本文将介绍如何在R语言中进行对数似然函数的条件期望计算，并提供相关代码示例和可视化图形。
## 什么是对数似然函数？
对数似然函数是似然函数的对数形式。假设我们有一个数据集
EM 算法的工作原理说到 EM 算法，我们先来看一个概念“最大似然”，英文是 Maximum Likelihood，Likelihood 代表可能性，所以最大似然也就是最大可能性的意思。什么是最大似然呢？举个例子，有一男一女两个同学，现在要对他俩进行身高的比较，谁会更高呢？根据我们的经验，相同年龄下男性的平均身高比女性的高一些，所以男同学高的可能性会很大。这里运用的就是最大似然的概念。最大似然估计
宋浩《概率论与数理统计》笔记 4.1.5、条件期望 一、总结 一句话总结： 条件期望 就是如果有两个变量，一个变量取定了某个值的前提下，另一个变量的期望 二、内容在总结中 博客对应课程的视频位置：
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2020-11-03 22:19:00
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文章目录第三章：学习参数通过推断学习极大似然法经验分布和模型分布是怎么关联的？最大似然法R语言实现 第三章：学习参数本章的所有例子基于条件独立假设（iid） 构建概率图模型大致需要3个步骤：定义随机变量，即图中节点定义图的结构定义每个局部分布的数值参数设D为数据集，θ为图模型的参数，似然函数为，即给定参数下观测数据集的概率，那么最大似然估计就是要找出参数θ。可以写作 如果想要更准确地刻画θ，
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2023-09-03 16:41:38
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部分依赖图 (PDP) 和个体条件期望 (ICE) 图可用于可视化和分析训练目标与一组输入特征之间的交互关系。部分依赖图（Partial
Paper：《Peeking Inside the Black Box: Visualizing Statistical Learning with Plots of Individ
原创
2022-12-14 00:36:52
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这个东西好玄啊 从考试题说起 有一张有向图，每次可以删掉一个点极其所有可以到达的点，问期望多少次删完整张图 我直接爆零，为啥因为每一种方案不是等概率的，所以我爆零了 正解必须是期望线性性啊 我们删掉的次数就相当于我们删掉的点数（注意不是n，是你选择的点数） 如果想删掉当前的点，那么之前不能删掉能到达 ...
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2021-10-18 11:58:00
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题意 题解 刚接触期望问题，很容易想到 \(f(i,j)\) 表示前 \(i\) 个字符，最后有 \(j\) 个连续的 o 的期望得分。 不过这样还要记录 \(p_j\) 表示当前末尾出现连续 \(j\) 个字符的概率，且 \(f\) 为两维显然空间不足。 所以要充分利用期望的性质：可加性，可乘性。 ...
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2021-09-18 14:11:00
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2011上班了，对自已提出几点要求,工作上要做到胆大心细，工作日志要记录详细，也许有些事情微不足道，但记录下来以备查询。杰克·坎菲尔德(Jack Canfield)曾经说过：“If you want to distance yourself from the masses and enj
原创
2011-02-10 01:01:00
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把原来一些关于软件工程，教学，和程序设计相关的博客搬过来。[http://yishan.cc/blogs/xin/archive/2009/04/12/1058.aspx]学校的期望 我在BBS 看到有人感慨说-有家长让小孩在大学里专心学习，不要想别的。等到一毕业，就希望小孩马上能找到门当户对的对象，并有房结婚。如果没有的话，就每个星期打电话关怀。在学校的时候，老师对学生的期望是 “好好
原创
2010-11-27 19:52:00
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比较简单的期望题 百事世界杯之旅 期望简单题。主要就是输出分数上面需要动那么一丢丢脑筋。 当然你要打表也可以哈【滑稽】。 考虑当前拥有的不同的瓶盖作为阶段划分，假如当前有 \(n\) 个不同的瓶盖，总共需要 \(m\) 个不同的瓶盖，那么很明显，下一次选中一个原来没有的瓶盖概率是 \(\dfrac{ ...
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2021-08-25 16:50:00
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期望： 符号/定义： 概率： \(P(A)\) 表示事件 \(A\) 发生的概率： 对于离散的情况，假设一共有 \(n\) 种情况均匀随机，其中 \(m\) 种使得事件 \(A\) 成立，那么 \(P(A)=\frac{m}{n}\) 。 因此，概率在很多情况下可以看成是计数。 直接考虑概率也有优点 ...
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2021-10-09 20:10:00
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