概率论

柯西定理:$f(x)=\frac {1}{\pi}\frac {\sigma}{(x-median)^2+\sigma^2}$

exponential_(lambd=1, *, generator=None) → Tensor

用从指数分布中绘制的元素填充self张量:

$$f(x)=\lambda e^{-\lambda x}$$

geometric_(p, *, generator=None) → Tensor

用从几何分布中绘制的元素填充self张量:

$$f(X=k)=p^{k-1}(1-p)$$

log_normal_(mean=1, std=2, *, generator=None)

用对数正态分布中由给定平均值和标准偏差参数化的数字样本填充self张量。 请注意, meanstd 是基础正态分布的均值和标准偏差,而不是返回的正态分布:
$$f(x)=\frac {1}{x\sigma \sqrt {2\pi}}e^{-\frac {(lnx - \mu)^2}{2\sigma^2}}$$


请多多指教。

文章标题:概率论

本文作者:顺强

发布时间:2018-03-23, 23:59:00

原始链接:http://shunqiang.ml/probability-theory-probability-theory/

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