Preliminaries Knowledge of Probability Theory

随机变量   给定样本空间 ${\displaystyle (S,\mathbb {F} )}$,如果其上的实值函数 ${\displaystyle X:S\to \mathbb {R} }$ 是 ${\displaystyle \mathbb {F} }$ (实值)可测函数,则称 ${\displaystyle X}$ 为(实值)随机变量。初等概率论中通常不涉及到可测性的概念,而直接把任何 ${\displaystyle X:S\to \mathbb {R} }$ 的函数称为随机变量。

Maximum Likelihood Estimation

最大似然估计

  给定一个概率分布 $D$,已知其概率密度函数(连续分布)或概率质量函数(离散分布)为 $f_D$,已知一个分布参数 $\theta$,我们可以从这个分布中抽出一个具有 $n$ 个值的采样 ${\displaystyle x_{1}, x_{2},\ldots ,x_{n}}$,利用 $f_D$ 计算出其似然函数(给定联合样本值 $\textbf{x}$ 下关于(未知)参数 $\theta$ 的函数): [Read More]

Recursion

递归

  递归方法是分治策略这种解决问题的思想的一种具体实现手段,递归算法是一种直接或间接调用自身函数或者方法的算法。通俗来说,递归算法的实质是把问题分解成规模缩小的同类问题的子问题,然后递归调用方法来表示问题的解。它有如下特点: [Read More]

046. 求 1+2+···+n

  题目描述:求 1+2+3+…+n,要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case 等关键字及条件判断语句(A?B:C)。 [Read More]
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