证明：(p->q)^(q->p) <=> (¬pvq)^(¬qvp) // 蕴含律<=>( ¬p^(¬qvp)) v (q^(¬qvp)) // 分配率<=>(¬p^¬q) v (¬p^p) v ((q^¬q)v(q^p)) // 分配率<=>(¬p^¬q) v F v (F v (q^p)) // 同一律<
原创
2022-07-07 16:07:23
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原创
2022-12-08 13:49:57
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R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言。它提供了丰富的数据处理和可视化工具，使得用户可以更加方便地处理和分析数据。在R语言中，数组是一种常用的数据结构，它可以用于存储和操作多个相同类型的数据。而数组的二阶矩则是对数组的全局统计特征进行描述和分析的重要工具。
在R语言中，我们可以使用多种方式创建和操作数组。下面是一个创建数组的示例代码：
```R
# 创建一个包含5个元素的数组
my_ar
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2023-12-04 11:41:16
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KL(q||p) 重视local的 big p(z), 不重视global，q(z)的z subspace 都对应p(z)的big probability m
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2023-06-29 10:03:58
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一. QQ图 分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。首先选好分位数间隔。图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分
原创
2021-07-08 16:00:59
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目录0.前言1.自回归模型(Autoregressive model,简称AR)2.移动平均模型(Moving Average model,简称MA)3.自回归滑动平均模型(Autoregressive moving average model,简称ARMA)4.Note about the error terms 注意误差术语5.Specification in terms of la
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2024-05-10 10:14:42
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求3阶中心矩在Python中的实现
求3阶中心矩是统计学中的一个重要概念，通常用于描述数据分布的偏度。在Python中，利用numpy库可以方便地计算3阶中心矩。本文将详细记录如何在Python中实现这一过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等方面。
## 版本对比
在使用numpy进行3阶中心矩的计算时，不同版本的numpy可能会影响性能和功能。
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作者：石川，北京量信投资管理有限公司创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；精通各种概率模型和统计方法，擅长不确定性随机系统的建模及优化。摘要：Fergis et al. (2019) 提出防御性因子择时，使用三个维度的择时指标，有效降低因子投资组合在极端市场环境下的风险。1、引言因子择时（factor timing）是进行因子投资的人绕不过的课题，但如何择时才能在样本外取得更好的效果尚
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2023-10-23 15:43:03
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在机器学习领域，尤其是在深度学习中，"二阶矩表示符号"扮演着重要的角色。这个概念不仅影响到模型的训练过程，也为优化算法的设计提供了基础。本文将会深入探讨二阶矩表示符号的问题，逐步引导您了解如何解决这一挑战。
## 背景描述
在过去的几年里，随着计算能力的增强和数据量的激增，机器学习得到了快速发展。特别是在2010年至今，许多新的算法和框架的提出，让我们可以更好地处理复杂的任务。然而，如何有效地
虽然非计算机专业，但因为一些原因打算学习西瓜书，可由于长时间没有碰过概率统计的知识，有所遗忘。所以特意重新复习了一遍类似的知识，写在这里权当总结。主要参考《概率论与数理统计》(陈希孺)。参数估计就是根据样本推断总体的均值或者方差、或者总体分布的其他参数。可以分两种，一种是点估计(估计一个参数的值)，另一种是区间估计(估计一个参数的区间)。参数估计的方法有多种，各种估计方法得出的结果不一定相同，很难
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2024-08-23 13:27:01
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一次二阶矩法非线性功能函数g(x)展开成泰勒级数保留一次项，按照可靠指标形成求解方程，可以得到求解可靠度的一次二阶矩法。此方法简单、常用、易于掌握。 一次二阶矩法分中心点法和设计验算点法。中心点法不考虑随机变量的概率密度分布（不足）。设计验算点法原理设独立正态分布变量组合为结构极限状态方程及极限状态面上的一点，在该点按泰勒级数展开保留一次项，得 同时可以得到的均值以及标准差 结构可靠性指标为 令
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2023-10-11 17:23:08
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# Docker中的Ctrl + P + Q操作实现
## 引言
Docker是一种常用的容器化技术，可以用于快速构建、部署和运行应用程序。在使用Docker时，经常会遇到需要退出Docker容器但保持容器的运行状态的情况。这时，可以使用Ctrl + P + Q操作来实现。本文将向你展示如何使用这一操作。
## 操作流程
下面是使用Ctrl + P + Q操作的步骤：
```mermaid
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2023-11-30 10:14:09
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利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的时最优化算法。优点：计算代价不高，利于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。适用数据类型：数值型和标称型数据。 最优化算法：1基本的梯度上升法 2改进的梯度上升法海维塞德阶跃函数=单位阶跃函数（该函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1），这个顺
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2024-09-05 21:44:27
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# 实现“Android P 和 Q”的教程
## 流程步骤
通过以下表格展示整个过程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装Android Studio |
| 2 | 创建一个新的Android项目 |
| 3 | 更新项目的build.gradle文件 |
| 4 | 添加必要的依赖库 |
| 5 | 修改项目的minSdkVersion
原创
2024-02-18 07:12:45
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1 . Arima时序分析模型1.1 基础知识： 1.2 Arima模型原理：ARIMA模型是时间序列分析中应用最广泛的模型之一，ARIMA(p,d,q)由三个部分组成- AR(p):AR是autoregressive的缩写，表示自回归模型。含义是当前时间点的值等于过去若干个时间点的回归——因为不依赖与别的解释变量，只依赖于自己过去的历史值，故称为自回归；如果依赖过去最近的p个历史值，称
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2023-08-01 15:07:47
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# Python求二阶中心矩实现教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何在Python中求二阶中心矩。首先我会展示整个流程的步骤，然后详细说明每一步需要做什么，包括使用的代码和注释。
## 流程步骤
下面是实现求二阶中心矩的步骤表：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | -------- |
| 1 | 计算数据的均值 |
| 2 | 计算数据的二阶中心矩 |
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2024-03-03 06:09:17
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文章目录二阶矩期望常用性质第一个红框第二个红框第三个红框复二阶矩相关定理 （数字特征函数）二阶矩的模和空间定义模距离和内积随机变量的模 实际上就是自相关函数均方收敛定义均方极限和均方收敛的关系证明均方收敛的两个法则柯西准则洛维准则常见性质 （用的不多）【？？】例题 利用两个准则证明均方收敛定理均方连续还不知道怎么用的推论均方导数高阶均方导数广义二阶可导普通二元函数随机过程随机过程可导的性质往常都
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2024-05-08 19:47:03
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目录第一步 底面第二步 顶面(OLL)第三步 整体换角(XLL)一般常见的二阶魔方还原方法是根据三阶的还原方法再加以简化改良而成。因为二阶可以理解为三阶的8个角块，所以可以这样说：只要会还原三阶，就一定会还原二阶。科学计算证明，一个随意打乱的二阶魔方，即使是最复杂的状态，仍可以在14步之内（180°旋转的情况当作两步的前提下）就可以还原。也就是说，如果我们知道每一种打乱状态的排列组合情形的最短路径
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2023-12-15 05:22:31
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# 改进的一次二阶矩法在Python中的应用
## 引言
在机器学习优化算法中，一次二阶矩法（Adagrad、RMSprop、Adam等）在参数更新上表现优异。本文将介绍改进的一次二阶矩法，并展示如何在Python中实现。通过对比真实数据集，读者将了解该方法的高效性。
## 一、改进的一次二阶矩法概述
一次二阶矩法的基本思想是利用梯度的均值和方差来动态调整学习率。改进的二阶矩法，如Adam
# Python改进的一次二阶矩法
在机器学习和优化中，一次二阶矩法（Momentum Method）是一种常用的梯度下降算法，它通过结合当前梯度和以前的梯度来加速收敛。近年来，改进的一次二阶矩法（如Adam）因其效果显著而受到了广泛关注。本文将介绍这种算法的基本原理，并通过Python代码示例来阐明其应用。
## 算法原理
改进的一次二阶矩法结合了一阶矩（即梯度的指数加权平均）和二阶矩（即
