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$ H = \frac{n}{\frac{1}{x_1} + \frac{1}{x_2} + ... + \frac{1}{x_n}} $			5588 公式 admin 2021-06-21 10:02:06 分数: 0 (0 次)

调和平均数是将所有数值取倒数并求其算术平均数后，再将此算术平均数取倒数而得			5587 调和平均数 admin 2021-06-21 10:00:58 分数: 0 (0 次)

基尼指数（基尼不纯度）= 样本被选中的概率 * 样本被分错的概率			5586 说明 admin 2019-08-30 09:00:12 分数: 0 (0 次)

基尼指数（基尼不纯度）表示在样本集合中一个随机选中的样本被分错的概率。			5585 说明 admin 2019-08-30 08:59:22 分数: 0 (0 次)

熵的定义熵是消除一个系统不确定性所需要的信息量的数学期望。也就是平均信息量。			5584 说明 admin 2019-08-29 23:16:41 分数: 0 (0 次)

由上面定义，我们可以定义如下公式来度量自信息量=log_2 (1/p)=- log_2 (p)			5583 定义 admin 2019-08-29 23:10:42 分数: 0 (0 次)

信息是不确定的消除。抛1个硬币有正反两面，如果是平均概率，也就是50%正面，50%反面。如果有个信息，消除它的不确定性（2=2^1个可能性）我们把它记作 1 抛2个硬币有正反两面，如果是平均概率，也就是25%概率分别为：正正，正反。反正，反反、如果有个信息，消除它的不确定性（4=2^2个可能性）我们把它记作 2			5582 定义 admin 2019-08-29 23:08:30 分数: 0 (0 次)

在统计学上，广义线性模型 (Generalized linear model (GLM)) 是一种应用灵活的线性回归模型，简称GLM。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。此模型假设实验者所量测的随机变量的分布函数与实验中系统性效应(即非随机的效应)可经由一链接函数(link function)建立起可资解释其相关性的函数。			5581 定义 admin 2019-05-12 10:35:49 分数: 0 (0 次)

K-S曲线，又称作洛伦兹曲线。实际上，K-S曲线的数据来源以及本质和ROC曲线是一致的，只是ROC曲线是把真正率（ TPR ）和假正率（ FPR ）当作横纵轴，而K-S曲线是把真正率（ TPR ）和假正率（ FPR ）都当作是纵轴，横轴则由选定的阈值来充当。			5580 定义 admin 2019-01-28 11:15:38 分数: 0 (0 次)

参考 https://zh.wikipedia.org/wiki/ROC%E6%9B%B2%E7%BA%BF			5579 说明 admin 2019-01-27 08:40:38 分数: 0 (0 次)

真阳性（TP 敏感性）：诊断为有，实际上也有高血压。伪阳性（FP）：诊断为有，实际却没有高血压。真阴性（TN 特异性）：诊断为没有，实际上也没有高血压。伪阴性（FN）：诊断为没有，实际却有高血压。			5578 TP FP TN FN 敏感性 admin 2019-01-22 21:59:23 分数: 0 (0 次)

ROC空间将伪阳性率（FPR）定义为 X 轴，真阳性率（TPR）定义为 Y 轴。 TPR：在所有实际为阳性的样本中，被正确地判断为阳性之比率。 FPR：在所有实际为阴性的样本中，被错误地判断为阳性之比率。给定一个二元分类模型和它的阈值，就能从所有样本的（阳性／阴性）真实值和预测值计算出一个 (X=FPR, Y=TPR) 座标点。			5577 定义 admin 2019-01-22 21:58:53 分数: 0 (0 次)

一个标量函数的梯度 f(x₁, x₂, x₃, ..., x_n) 记作 ∇f or $\vec{\nabla} f$ 用微分算子符号 ∇ (nabla 符号) 来表示这个向量 differential operator , del . 符号 "grad(f)" 也经常用来表示梯度. f的梯度定义为唯一向量场的它是向量 Euclidean vector\|vector v 点积每个点x在f 沿着向量 v的偏导数. 也就是, $(\nabla f(x))\cdot \mathbf{v} = D_{\mathbf v}f(x).$ In a rectangular coordinate system, the gradient is the vector field whose components are the partial derivative s of f: $\nabla f = \frac{\partial f}{\partial x_1 }\mathbf{e}_1 + \cdots + \frac{\partial f}{\partial x_n }\mathbf{e}_n$ where the e_i are the orthogonal unit vectors pointing in the coordinate directions. When a function also depends on a parameter such as time, the gradient often refers simply to the vector of its spatial derivatives only. Cartesian coordinates In the three-dimensional Cartesian coordinate system , the gradient is given by: $\nabla f = \frac{\partial f}{\partial x} \mathbf{i} +$ \frac{\partial f}{\partial y} \mathbf{j} + \frac{\partial f}{\partial z} \mathbf{k} where i, j, k are the standard basis\|standard unit vector s. For example, the gradient of the function $f(x,y,z)= \ 2x+3y^2-\sin(z)$ is: $\nabla f=$ \frac{\partial f}{\partial x} \mathbf{i} + \frac{\partial f}{\partial y} \mathbf{j} + \frac{\partial f}{\partial z} \mathbf{k} = 2\mathbf{i}+ 6y\mathbf{j} -\cos(z)\mathbf{k}. In some applications it is customary to represent the gradient as a row vector or column vector of its components in a rectangular coordinate system. Cylindrical and spherical coordinates {{main\|Del in cylindrical and spherical coordinates}} In cylindrical coordinates , the gradient is given by:{{harvnb\|Schey\|1992\|pp=139–142}}. $\nabla f(\rho, \varphi, z) =$ \frac{\partial f}{\partial \rho}\mathbf{e}_\rho + \frac{1}{\rho}\frac{\partial f}{\partial \varphi}\mathbf{e}_\varphi + \frac{\partial f}{\partial z}\mathbf{e}_z where φ is the azimuthal or azmuth angle, z is the Lode_Coordinates#Axial_Coordinate_.7F.27.22.60UNIQ--postMath-0000001A-QINU.60.22.27.7F\|axial coordinate , and e_ρ, e_φ and e_z are unit vectors pointing along the coordinate directions. In spherical coordinates , the gradient is given by: $\nabla f(r, \theta, \varphi) =$ \frac{\partial f}{\partial r}\mathbf{e}_r+ \frac{1}{r}\frac{\partial f}{\partial \theta}\mathbf{e}_\theta+ \frac{1}{r \sin\theta}\frac{\partial f}{\partial \varphi}\mathbf{e}_\varphi where φ is the azimuth angle and θ is the zenith#Relevance and use\|zenith angle. For the gradient in other orthogonal coordinate system s, see Orthogonal coordinates#Differential operators in three dimensions\|Orthogonal coordinates (Differential operators in three dimensions) .			5576 定义梯度 admin 2016-08-30 10:29:42 分数: 0 (0 次)

在线公式输入			5575 在线公式输入 admin 2016-08-11 09:49:14 分数: 0 (0 次)

一个集合$ S \in R^n $ 称为凸集，若对任意的两个点$x,y \in S $,连接他们的两个点都在集合$ S $内。即， $ x,y \in S, \theta \in [0,1] \rightarrow \theta x + (1-\theta) y \in S $			5574 定义 admin 2016-08-11 09:29:24 分数: 0 (0 次)

设连续随机变量X的分布函数为F(X)，密度函数为p(x)。那么，对任意0			5573 定义 admin 2015-11-27 10:11:28 分数: 0 (0 次)

另一个例子，现分别有 A，B 两个容器，在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个白球，在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球，现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球，问这个红球是来自容器 A 的概率是多少? A代表选择A容器，R是红球红球概率： P(R)=8/(8+12)=8/20 A中红球概率：P(R\|A)=7/(3+7)=7/10 P(A)=1/2 P(A\|R) P(R)=P(R\|A) P(A)=7/10*1/2=7/20 P(A\|R)=7/20/(8/20)=7/8			5503 问这个红球是来自容器 A 的概率是多少? admin 2015-05-22 15:43:01 分数: 0 (0 次)

任意50个相同年份出生的人，同一天生日的概率有多大？很多人都会认为这个概率很低，可能低于10%。二实际上它的概率是非常高的。			5572 介绍 admin 2015-05-22 15:38:47 分数: 0 (0 次)

对数公式			5571 介绍 admin 2015-04-21 11:21:46 分数: 0 (0 次)

柯西不等式			5527 著名不等式 admin 2015-04-20 17:51:07 分数: 0 (0 次)

Cartesian coordinates

Cylindrical and spherical coordinates