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1 一维随机变量情形 以正态概率密度函数为例，其中位置参数为 μ mu μ ，尺度参数为 σ sigma σ ， f ( x ) = 1 2 π σ e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 , x ∈ R f(x) = dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma}e^{-dfrac{(x-mu)^2}{2sigma^2}},xin R f ( x ) = 2 π σ 1 e − 2 σ 2 ( x − μ ) 2 , x ∈ R 2 二维随机变量情形
大家好，在使用Pandas分析数据时，会使用Pandas函数来过滤和转换列，连接多个数据帧中的数据等操作。但是，生成图表将数据在数据帧中可视化 ， 通常比仅仅查看数字更有帮助。 Pandas具有几个绘图函数，可以使用它们快速轻松地实现数据可视化，文中将介绍这些函数。 首先
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一般来说，我们先用 pandas 分析数据，然后用 matplotlib 之类的可视化库来显示分析结果。 而 pandas 库中有一个强大的工具-- plot 函数，可以使数据可视化变得简单而高效。 plot 函数是 pandas 中用于数据可视化的一个重要工具， 通过 plot 函数，可以轻松地将 DataFrame 或 Series 对象
自相关是指同一时间序列在不同时间 t t t 上取值的相关程度，假设时间序列 { X t } t = 1 T {X_t}_{t=1}^{T} { X t } t = 1 T ,则在 t t t 与 t + n t+n t + n 时刻见的相关性为 acf n = r X t X t + n = ∑ ( X t − X t ‾ ) ( X t + n − X t + n ‾ ) ∑ ( X t − X t ‾ ) 2 ∑ ( X t + n − X t + n ‾ ) 2 o
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在 MATLAB 中, 我们可使用函数 surf 和 surfc 绘制三维曲面图. 调用格式如下: 以矩阵 ZZZ 所指定的参数创建一个渐变的三维曲面. 坐标 $x = 1:n, y = 1:m, $ 其中 [m,n]=size(Z)[m,n] = size(Z)[m,n]=size(Z) 以 ZZZ 确定的曲面高度和颜色, 按照 X,YX,YX,Y 形成的格点矩阵, 创建一个渐变的三维曲面. X,
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如今，LLM（大型语言模型的缩写）在全世界都很流行。没有一天不在宣布新的语言模型，这加剧了人们对错过人工智能领域的恐惧。然而，许多人仍在为 LLM 的基本概念而苦苦挣扎，这使他们难以跟上时代的进步。本文的目标读者是那些希望深入了解此类人工智能模型的内部
