视频来自b站：StatQuest-Maximum Likelihood 一、maximum likelihood估计器的作用 下面是一群小白鼠的体重值，maximum likelihood可以用一种最优的方式找到一种分布曲线图，来表示这些1D的数据值分布，这是数据建模的一部分，也是进行数据分析非常重要的一步。 例如下图，我们想用某一种曲线来拟合下面一群小白鼠的体重分布，可以使用正态分布、指数分布或
参考链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/128809461 μ：均值/期望，指x的平均值 σ^2：方差，x的取值与μ的平方的和的平均数。均值和方差（正态分布记住这部分就行）1）概率密度曲线在均值处达到最大，并且对称； 2）一旦均值和方差确定，正态分布曲线也就确定； 3）当X的取值向横轴左右两个方向无限延伸时，曲线的两个尾端也无限渐近横轴，理论上永远不会与之相交； 4）
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2024-07-01 04:57:37
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# 正态曲线与 Python 的应用
在统计学和数据分析中，正态分布（Normal Distribution）是非常重要的概念。它在自然和社会科学中普遍出现，比如人类身高、考试成绩等。本文将介绍正态分布的基本概念，并通过 Python 实现一些相关的图表和计算。
## 正态分布的定义
正态分布又称为高斯分布（Gaussian Distribution），其概率密度函数（PDF）为：
\[
各位家长好，我是51学霸(51xueba.cn)专栏作者，甜老师全文共计758字，建议阅读2分钟拐点：二阶导数为零，且三阶导不以零；驻点：一阶导数为零或不会有。差别：可导涵数f(x)的极值点【必然】是它的驻点。驻点与拐点差别驻点只是是指一阶导数相当于0的点。拐点就是指凹凸性更改的点。涵数的一阶导数为0的点称之为涵数的驻点，驻点能够 区划涵数的单调区间。(驻点也称之为平稳点，零界点。拐点在数学课上指
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2023-11-03 22:22:26
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# Java 正态曲线：理解与实现
## 引言
在统计学中，正态分布（也称为高斯分布）是一种重要的连续概率分布，广泛应用于自然和社会科学领域。正态分布的图形是一条钟形曲线，通常称为“钟形曲线”。在 Java 编程中，我们可以使用一些数学函数来实现正态曲线的绘制以及相关的数据生成与分析。本文将介绍正态分布的概念，并通过 Java 代码示例演示如何实现这一过程。
## 正态分布基础
正态分布由
# 正态曲线与 Python 的应用
正态曲线，又称为高斯曲线，是一种在统计学中非常重要的概率分布。它形象地展示了事件发生频率的分布情况，其中大多数数据集中在中间值附近，而极端值的出现频率则大幅降低。在这篇文章中，我们将探讨正态曲线的核心概念，同时使用 Python 进行可视化和计算，并通过代码示例帮助加深理解。
## 正态分布的概念
正态分布的数学表达为：
\[
f(x) = \frac
# 如何使用Python计算正态曲线
## 一、流程概述
下面是实现Python计算正态曲线的整个流程，我们将通过一系列步骤来完成这个任务。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ------------- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 生成正态分布数据 |
| 3 | 绘制正态曲线 |
## 二、详细步骤及代码示例
###
原创
2024-06-29 06:22:15
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在处理“直方图拟合正态曲线 Java”的问题时，我们常常需要确保数据的可靠性与准确性。这不仅仅涉及算法的实现，还涉及如何有效地管理和恢复数据。以下是我整理的关于这个问题的全过程，包括备份策略、恢复流程、灾难场景等内容。
### 备份策略
为了确保直方图及其数据的安全性，我们需要制定切实可行的备份策略。这个策略可以通过思维导图的形式来展示，帮助我们更清晰地理解备份的各个方面。
```merma
在信息技术迅猛发展的今天，软件行业作为其中的重要支柱，对于专业人才的需求也日益增长。为了培养和选拔高素质的软件专业技术人才，我国设立了软件专业技术资格（水平）考试，简称软考。在软考的高级资格认证中，有一项备受关注的内容，那就是对正态曲线的理解和应用。本文将围绕“软考高项正态曲线”这一关键词，深入探讨其在软考中的重要性和应用。
首先，我们来了解一下什么是正态曲线。正态曲线，又称高斯曲线，是一种在概
原创
2024-02-19 15:19:42
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# 使用 Python 和 Seaborn 绘制正态分布曲线
在数据科学与统计学中，正态分布是一种非常重要的概率分布，它在多个领域（如心理学、生物统计、经济学等）都有广泛的应用。本文将介绍如何在密度图上绘制正态分布曲线，借助 Python 的 Seaborn 库进行可视化。
## 1. 安装必要的库
在开始之前，请确保您的 Python 环境中安装了必要的库：NumPy、Matplotlib
先看实现的效果，有一个形象的认识。这样一副图怎么画出来呢？用python将变得很简单，看代码吧！import math
import pylab as pl
import numpy as np
def gd(x,m,s):
left=1/(math.sqrt(2*math.pi)*s)
right=math.exp(-math.pow(x-m
原创
2013-08-06 22:55:57
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可视化图表的选择分布型图表1. 直方图对数据分组后，统计每个分组的数据量 注意：与柱状图区分2. 概率密度图通过核密度估计方法（KDE），估计出数据的概率分布情况每个样本点，会对总体的概率分布，产生同昂的影响，也就是“核（Kernel)”。 经常使用的是高斯核，正态分布这些“核”叠加起来，就成为了数据总体的分布。注意：每个核的大小选择，会强烈地影响从KDE获得地估计概率密度图（二维）一维地曲线，扩
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2023-11-16 05:29:17
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更多商业数据分析案例(原理，完整代码，数据集)、统计学、SQL、网络爬虫详见公众号 " 数据分析与商业实践 " 这是一个自写库系列，底部还有相关的骚操作快捷绘图的链接。不多说，已知 mu 和 sigma，一行代码实现复杂绘图，各种细节配置尽在不言中。PS：这个图的具体用法在下面这个链接统计学(一)： Z 分数 & 正态分布 (附 Pytho
原创
2021-11-24 11:34:30
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源宝导读：在前端的开发中我们经常会遇到利用贝塞尔曲线帮助我们完成前端的动画和图形绘制，但是对其中的一些参数配置是一头雾水。本文将从贝塞尔曲线的原理讲起，由浅入深剖析一阶到多阶贝塞尔的实现原理，最后从三个方向来介绍它的实际应用。一、IOS图标莫名的舒适感先来对比下面两张图：如果你用过苹果手机就都会有一种感觉，很多安卓手机的图标都会像左侧图标这样——倒角和直线的过渡处有些许不自然；而现在流行的IOS系
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2024-01-16 17:44:22
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在 .NET 中加载椭圆曲线 (EC) 密钥本文将讨论在.NET 中解析和加载EC 密钥的不同方式。在本文中，您将了解 EC 密钥的构成，然后了解如何以四种不同的方式使用这些知识ECDsa在 .NET 中加载或创建对象。到本文结束时，您应该能够加载 EC 密钥，无论格式如何。本文针对 .NET Core 3.1 及更高版本。椭圆曲线 (EC) 密钥的参数加载 EC 密钥时，您将需要了解三件事：1.
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2024-04-24 15:20:14
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C# 曲线控件 曲线绘制 实时曲线 多曲线控件 开发
Prepare 本文将使用一个NuGet公开的组件来实现曲线的显示，包含了多种显示的模式和配置来满足各种不同的应用场景，方便大家进行快速的开发系统。在Visual Studio 中的NuGet管理器中可以下载安装，也可以直接在NuGet控制台输入下面的指令安装：1Install-Package HslCommu
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2021-05-07 15:54:09
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昨天过完了“软件生日”日，在自己公众号上发过的文章转给一
原创
2022-11-21 08:34:35
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目录[1] 样条的种类1. 插值样条2. 逼近样条[2] 参数连续性条件[2] 几何连续性条件[3] 样条描述1. 列出一组施加在样条上的边界条件2. 列出描述样条特征的行列式3. 列出一组混合函数或基函数[4] 三次样条插值方法1. 自然三次样条 Natural Cubic Spline2. Hermite 插值3. Cardinal 样条4. Kochanek-Bartels 样条 样条：通过
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2024-08-13 11:21:01
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在ELISA实验结束后，我们得到的是经酶标仪得e5a48de588b662616964757a686964616f31333361316664出的标准品以及样本的OD值。其中，标准品的浓度已知，我们可以利用标准品的OD值及其相对应的浓度，以OD值为横坐标，浓度为纵坐标，做一条标准曲线，并用公式表示出来。这样，我们把样本的OD值以X值代入，便可求出Y值，即样本浓度。下面我们就一步步来实现这个目标：1
PR曲线和ROC曲线比较 ROC曲线特点： （1）优点：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。因为TPR聚焦于正例，FPR聚焦于与负例，使其成为一个比较均衡的评估方法。 在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反），而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。 （2）缺点：上文提到ROC曲线
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2023-12-15 11:10:05
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