大数定律具体是个什么概念?
好吧,学概率的时候,我们总有一种潜在的潜在的观念
——当数很大的时候平均值,就是期望值。
比如,我们投骰子,如果我们投100次,求出现的数的平均,我们觉得会差不多是(1+6)/2=3.5 因为我们按照期望计算,算出来就是3.5。
但是,这是我们一个假定,我们还需要论证,为什么当数很大的时候,平均值就是期望值呢?
啊,这就是大数定理证明了的了。
如@陈浩PhD所说
其实就证明了一个你懂的并且习以为常的道理。
但是,作为数学严谨推理必不可少的一步是一定要理解的。
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马上计算机研一,想问一下机器学习、深度学习…大家都是怎么入门的?
机器学习入门真的好难,我也经常被问到这个问题,但是我并没有特别好的回答。 对于新手而言,有四座大山:数学基础、算法模型、机器学习应用、常见工具。市面上常见教材都主要关注算法模型,而很难兼顾另外几个方面,所以学习的过程中最常见的问题就是这公式是咋推的?我学这个有啥用?模型懂了咋实现? 一本教材解决不了所有问题,机器学习的...
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有哪些比较好的机器学习、数据挖掘、计算机视觉的订阅号、微博或者是论坛?
谢邀 Data science blogs: GitHub - rushter/data-science-blogs: A curated list of data science blogs 是一个比较长的数据科学、机器学习等内容的博客列表,给了rss,会不断增加。
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高考分数线可不可以通过一些神经网络算法预测得出一个可信的范围?
Machine Learning大多数时候不解决是否可信的问题 只关注在测试集上的误差 所以能否预测一个可信的范围?不知道 但是可以通过模型训练出一个在现有数据集上误差不大的模型 这又怎么样呢?本质上跟自己估算也没有区别

