离散高斯分布

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mob604756e6f1ac 2021-09-08 16:41:00

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离散高斯分布

　　离散高斯分布是基于格的密码方案常用的一种概率分布。

高斯函数

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命题：称能判断真假的陈述句为命题。命题公式：若在复合命题中，p、q、r等不仅可以代表命题常项，还可以代表命题变项，这样的复合命题形式称为命题公式。命题的赋值：设A为一命题公式，p ,p ,…,p 为出现在A中的所有命题变项。给p ,p ,…,p 指定一组真值，称为对A的一个赋值或解释。若指定的一组值使A的值为真，则称成真赋值。真值表：含n（n≥1）个命题变项的命题公式，共有2^n组赋值。将命题公式

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统计学就是从世间许许多多的偶然中提炼出规律，并且利用这些规律推测出总体情况的一门学问。 01 n!（n的阶乘）的定义n! = n×（n-1）×（n-2）× ... ×3×2×1 02 排列考虑到顺序的时候，被称为排列。排列（从不同的n个单位中选出r个的排列）的一般式03 组合不考虑顺序时被称为组合。组合（从n个单位中选出r个的组合）的一般式 04 二项系数(a+b)n的展

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常用统计量：样本均值样本均值(sample mean)又叫样本均数。即为样本的均值。均值是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。样本方差先求出总体各单位变量值与其算术平均数的离差的平方，然后再对此变量取平均数，就叫做样本方差。样本方差用来表示一列数的变异程度。样本均值又叫样本均数。即为样本的均值。样本变异系数变异系数，又称“离

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背景很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征（在两个分类下的数据分布的差异应当比较大）。（例子：上图来自 OpenAI的 Radford A , Joze

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一、前言：什么是离散化在通俗意义上：是在不改变数据相对大小的前提下，将数据进行相应缩小二、目的：小编先以简单、常见的例子来解释一下?例：[520，13，14]-- 离散化后的映射结果为 [3,1,2]在机器学习中：针对每一个数字离散化是不常见的。因此我们希望，在面对庞大的数组中 -- 能够针对相应特征（或属性）范围内进行离散化，实现每个值的特征简单化。例：在班级内调查每一个同学的成绩是否及格时：

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1.（基本概念）闭包: 设R是集合A上的关系，若存在关系R的具有性质P的闭包，则此闭包是集合A上包含R的具有性质P的关系S，并且S是每个包含R的具有性质P的A X A的子集。拓展: （1）自反闭包: ①R⊆S。 ②S是自反的。③S最小。 ④r（R）=R∪IA [若R自反则r（R）=R]。（2）对称闭包: ①R⊆S。 ②S是对称的。 ③S最小。 ④若R是对称的则s（R）=R。（3）传递闭包: ①R*

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linux1.linux中删除一个文件删除文件夹实例： rm -rf /var/log/httpd/access 将会删除/var/log/httpd/access目录以及其下所有文件、文件夹 2 删除文件使用实例： rm -f /var/log/httpd/access.log 将会强制删除/var/log/httpd/access.log这个文件在linux终端中新建一个c文

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1、面向对象的特征有哪些方面 1.抽象：抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面，以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题，而只是选择其中的一部分，暂时不用部分细节。抽象包括两个方面，一是过程抽象，二是数据抽象。 2.继承：继承是一种联结类的层次模型，并且允许和鼓励类的重用，它提供了一种明确表述共性的方法。对象的一个新类可以从现有的类中派生，这个过程称为类继承。新

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