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Shiny_APP_RStatProbML: 使用R进行统计、概率与机器学习的Shiny...

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简介：
Shiny_APP_RStatProbML是一款基于R语言开发的交互式应用程序，集成了统计分析、概率模型及机器学习算法工具，为用户提供直观的数据处理和建模环境。 使用R的Shiny软件包可以为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序。安装R Project以进行统计计算，并点击安装RStudio。在Shiny v1.5.0文档中查看目录结构，例如C：\ Users \ Desktop \ Shiny_APP> ls server.R ui.R .RData .RHistory。 应用实施包括技术短裤中的功能，如使用GUI导入数据、描述性分析、二项式概率模型、几何概率模型、泊松概率模型、决策树、简单线性回归和支持向量回归。该软件根据Apache许可版本2.0（“许可证”）进行分发；除非遵守许可证条款，否则不得使用此文件。您可以通过相关途径获得许可证的副本。 请注意，按照“许可”的规定，通过该协议分发的软件将按原样提供，并不附带任何形式的保证或条件。

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  • Shiny_APP_RStatProbML: 使用R进行统计、概率与机器学习的Shiny...
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    Shiny_APP_RStatProbML是一款基于R语言开发的交互式应用程序，集成了统计分析、概率模型及机器学习算法工具，为用户提供直观的数据处理和建模环境。 使用R的Shiny软件包可以为数据科学和机器学习操作创建基于交互式GUI的应用程序。安装R Project以进行统计计算，并点击安装RStudio。在Shiny v1.5.0文档中查看目录结构，例如C：\ Users \ Desktop \ Shiny_APP> ls server.R ui.R .RData .RHistory。 应用实施包括技术短裤中的功能，如使用GUI导入数据、描述性分析、二项式概率模型、几何概率模型、泊松概率模型、决策树、简单线性回归和支持向量回归。该软件根据Apache许可版本2.0（“许可证”）进行分发；除非遵守许可证条款，否则不得使用此文件。您可以通过相关途径获得许可证的副本。 请注意，按照“许可”的规定，通过该协议分发的软件将按原样提供，并不附带任何形式的保证或条件。
     
  • 机器学习的概率视角
    优质
    本书从概率论的角度探讨机器学习的核心概念与算法，深入浅出地介绍了如何利用统计模型解决实际问题，并涵盖贝叶斯理论及应用。适合数据科学家和相关专业读者研读。 《机器学习：概率视角》（自适应计算与机器学习系列）一书针对当今网络化数据洪流提出了自动化数据分析方法的需求，而机器学习正是提供这些方法的领域。本书为读者提供了基于统一的概率论角度对整个机器学习领域的全面介绍。 该教材涵盖了广泛的深度内容，并包括了必要的基础知识背景材料，如概率、优化和线性代数等主题的同时也讨论了最近在条件随机场、L1正则化以及深度学习方面的进展等内容。全书采用了一种非正式且易于理解的写作风格，并结合了大量的彩色图像与实际应用案例（例如生物信息学、文本处理、计算机视觉及机器人技术）来展示重要算法的伪代码。 本书强调基于模型的方法，而非提供各种启发式方法的食谱，在描述几乎所有所讨论到的模型时都使用了图论语言以简洁且直观的方式表达。此外，这些模型大多数已被实现为一个名为PMTK（概率建模工具包）的MATLAB软件库，并免费向公众开放。 本书适合具备大学本科水平数学基础的大四学生以及刚开始攻读研究生学位的学生阅读和学习。
     
  • 机器学习中的概率与统计：常用不等式的机械化证明
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    本研究探讨了在机器学习领域中概率与统计的重要性，并系统地介绍了常用不等式的机械化证明方法，为相关理论提供了坚实的数学支持。 本段落档介绍了统计机器学习领域常用的不等式及其证明过程，包括Chernoff不等式、Markov不等式、Chebyshev不等式、Hoeffding不等式以及大数定律和中心极限定理等内容。
     
  • R语言实验2：概率与分布（统计学）
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    本实验通过R语言探索基础的概率论和常见统计分布，包括随机变量、概率密度函数及累积分布函数等概念，并进行相关应用练习。 一、实验目的 1. 掌握离散型概率分布的相关概念。 2. 理解连续型概率分布的原理。 3. 了解R语言集成开发环境。 本实验旨在通过研究泊松分布（一种离散型概率分布）和正态分布（一种连续性概率模型），并运用R语言进行相关计算，来加深对这两种重要统计概念的理解。在具体操作中，学生将学习如何使用各种函数实现这些理论知识的应用： 对于泊松分布，在R语言中有以下几种功能强大的内置函数： - `dpois(x, lambda)`：用于求解给定次数`x`下发生事件的概率。 - `ppois(q, lambda)`：计算至多发生q次事件的累积概率。 - `qpois(p, lambda)`：根据某个累计概率p，确定对应的泊松分布值。 - `rpois(n, lambda)`：生成n组随机数以模拟实际场景中的事件。 在实验中，学生通过分析食品生产线故障频率（平均为1.5次/8小时）的实际案例来掌握这些函数的应用。例如，利用`dpois()`可以计算出特定时间段内发生两次或更少次数的设备故障的概率；而连续三班无故障情况下的概率则需要将三个独立泊松分布的结果相乘得到。 对于正态分布（又称高斯分布），R语言提供了类似的工具： - `dnorm(x, mean, sd)`：计算指定值x在均值mean和标准差sd条件下的密度。 - `pnorm(q, mean, sd)`：返回小于等于q的概率。 - `qnorm(p, mean, sd)`：给定概率p，求出对应的分位数。 - `rnorm(n, mean, sd)`：生成n个随机样本。 通过电池寿命的案例（即假设寿命遵循均值为200小时、标准差30小时的正态分布），学生能够应用`pnorm()`来确定合格率，并使用逆函数找到对应于90%概率水平的具体数值范围。 本次实验使学生们对离散型和连续性概率模型有了初步掌握，同时也熟悉了R语言在统计学中的基本操作。然而，为了进一步提升技能并灵活运用这些知识解决更复杂的问题，在未来的学习中还需要进行更多实践练习及理论研究。尽管已了解了基础函数的使用方法，但熟练度仍需加强，这是后续学习的重点方向之一。
     
  • 概率视角下的机器学习
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    《概率视角下的机器学习》一书从概率统计的角度出发，系统阐述了机器学习中的核心概念与算法，旨在帮助读者深入理解模型背后的原理及其应用。 机器学习是一门通过自动化的数据分析方法来探测数据中的模式，并使用这些模式对未来数据进行预测的学科，在当今电子数据泛滥的时代显得尤为重要。Kevin P. Murphy 所著的《机器学习——概率视角》（Machine Learning: A Probabilistic Perspective）一书，从概率的角度出发，详细介绍了当前主流的机器学习算法，并涵盖了近期非常热门的深度学习领域。 本书提供了必要的背景材料，包括概率、优化和线性代数等基础知识，并深入探讨了条件随机场（Conditional Random Fields）、L1 正则化（L1 Regularization）和深度学习在内的最新发展。作者采用了非正式且易于理解的写作风格，并通过伪代码描述重要的算法。此外，书中利用大量彩色图像以及来自生物学、文本处理、计算机视觉和机器人学等领域的实例来丰富内容。与传统的食谱式的方法不同，本书强调基于原则的模型方法，并常用图形模型的语言简洁直观地指定模型。 图形模型是一种使用图表示变量之间关系的概率模型，包括贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）。通过这种方法可以清晰表达复杂模型结构，在概率推断和学习方面都有很好的应用。条件随机场则是一种用于标注序列数据的判别式模型，例如自然语言处理中的词性标注问题；L1 正则化则是线性回归、逻辑回归等线性模型的一种正则化方法，能够使模型产生稀疏特性，并有助于特征选择和防止过拟合。 在深度学习方面，《机器学习——概率视角》探讨了通过构建多层神经网络来学习数据的高级特征表示的方法。这种方法对于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域来说是一个重要的突破，推动了人工智能的进步，使得机器能够处理更加复杂和抽象的任务。 该书适用于拥有大学数学背景的高年级本科生以及研究生，并且受到了来自多个研究机构专家学者的高度评价。他们认为这本书不仅直观易懂并且富有实例，读起来有趣、内容全面且深入。对于初学者来说是一个很好的起点，而对于专业人士而言则是一本必备参考书籍。书中包含的实践平台——概率模型工具包（PMTK），为学习者提供了理论与实际应用相结合的机会。 以上就是《机器学习——概率视角》一书的主要介绍，涵盖了有关机器学习的概率理论基础、不同算法的应用以及深度学习的知识点等内容。
     
  • Shiny-User-Management：展示R Shiny中的用户管理与身份验证系统
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    Shiny-User-Management是一款专为R Shiny应用程序设计的插件，用于实现强大的用户管理和安全的身份验证功能。它提供了一个简洁而全面的方式来保护和定制你的应用访问权限。 该演示展示了R Shiny中的用户管理和身份验证系统。 用户可以注册，并且他们的凭证会被存储在PostgreSQL数据库中。 登录后，每个用户只能访问到特定于他/她的内容（例如他们喜欢的颜色），其他用户无法查看这些信息。 作者：Yanir Mor 图标版权由 CC BY-SA 3.0 版权所有:copyright: Yanir Mor
     
  • 《概率论与数理统计》学习记录
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    本记录旨在分享和总结《概率论与数理统计》课程的学习心得与重要知识点，包括概念解析、例题讲解及常见考点梳理。 这份《概率论与数理统计》学习笔记涵盖了概率论和数理统计的核心概念、方法及应用。内容包括基础概率理论、随机变量的概率分布、大数定律与中心极限定理，以及参数估计和假设检验等重要主题。每个部分都通过清晰的解释、推导过程和实例分析来帮助读者理解并掌握数学统计在现实世界中的应用场景。 该笔记适合于数学、统计学、工程学及经济学等相关领域的学生、研究人员和从业者使用。无论是为了打下坚实的理论基础，还是希望在实际研究或工作中应用统计方法的专业人士，都能从中获得有价值的指导和支持。 ### 《概率论与数理统计》学习笔记知识点解析 #### 第一部分：概率论基本概念 **1.1 随机试验和随机事件** - **定义**: 指任何一种带有不确定性的活动或过程。 - **特点**: 可重复性、结果不确定性及条件相同性。 - **分类**: 包括基本事件（不可再分的最简单形式）、复合事件（由多个基本事件组成）以及必然和不可能发生的特殊情形。 **1.2 样本空间与集合表示** - **样本空间**: 所有可能实验结果组成的全集，分为有限或可列无限两种。 - **关系**: 介绍包含、并集、交集等概念，并讨论对立事件及互斥性的重要性。 **1.3 初级概率理论** - **古典概型**: 在所有可能的结果数量有限且每个结果出现的概率相同时计算概率的方法，涉及排列组合技术的应用。 - **几何模型**: 当样本空间无限时，通过几何图形来描述概率问题的解决方式。 #### 第二部分：随机变量及其分布 **2.1 随机变量** - 定义及分类（离散型和连续型）。 **2.2 离散型随机变量的概率函数图与性质** - **定义**: 描述特定值概率的分布律，以及其图像表示方法。 **2.3 连续型随机变量及其密度** - 概率密度函数介绍、特性说明及特别案例讨论（如概率为0或1的情况）。 **2.4 分布函数与常见分布类型** - **离散和连续**: 详细解释二项式、泊松等离散分布，以及正态分布的性质。 以上内容提供了《概率论与数理统计》学习笔记的核心知识点概览。通过这些知识的学习，读者可以为深入研究该领域打下坚实的基础，并能在实际问题中有效应用所学理论和方法。
     
  • 微积分与概率论在机器学习数学基础中的作用
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    本文章探讨了微积分和概率论作为机器学习数学基石的重要性，分析它们如何支撑算法设计、模型优化及预测评估。 机器学习数学基础包括微积分与概率论两大部分。 1. 导数与梯度下降 1.1 方向导数：方向导数的概念是理解多元函数变化率的关键，它描述了函数在特定方向上的瞬时变化速率。 1.2 在机器学习中的应用： - 初始化一个权重值w； - 通过数据集调整这个权重值； - 最终输出优化后的权值w以解决识别任务（但可能存在局部最优解的问题）。 2. 基本概率论 人工智能在处理问题时，常常需要对结果进行概率分析。这包括了以下几个方面： 2.1 条件概率：描述事件A发生的情况下，另一事件B发生的可能性。 2.2 全概率公式：用于计算复杂情况下某个特定结果的概率。 2.3 贝叶斯公式：提供了一种从已知条件下的先验知识推导出后验结论的方法，在机器学习中广泛应用于分类问题和模型选择等场景。 2.4 随机变量：定义了可以取不同数值的量，这些值代表随机试验的结果。 2.5 期望：是概率论中的一个重要概念，表示所有可能结果与其对应概率乘积之总和，在机器学习中用于预测未来数据的趋势或平均行为。 2.6 方差：衡量一组数字与它们平均水平之间的偏差程度。在模型评估过程中非常重要。 3. 分布 不同类型的分布能够帮助我们更好地理解随机事件的特性： 3.1 伯努利分布：描述单次试验只有两种可能结果（成功/失败）的概率。 3.2 二项分布：当重复进行n次独立且具有相同成功的概率p实验时，恰好取得k次成功的可能性大小。 3.3 高斯分布（正态分布）: 描述了大量随机变量的值聚集在平均数附近的情况，在实际应用中非常常见。 3.4 泊松分布：适用于描述单位时间内发生某事件次数的概率。
     
  • 概率论与数理统计学习心得.pdf
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    《概率论与数理统计学习心得》是一篇总结性文档，分享了作者在学习概率论和数理统计过程中的体会、方法及遇到的问题，旨在帮助其他学生更有效地掌握这两门课程的核心概念和应用技巧。 概率论与数理统计学习总结.pdf这份文档是对概率论与数理统计课程的学习心得和知识点的归纳整理。通过该文件，读者可以回顾并巩固相关理论知识，并了解一些解题技巧和应用实例。文档内容详尽且结构清晰，适合需要复习或深入理解概率论与数理统计的学生参考使用。
     
  • 以概率论角度解析机器学习
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    本文章从概率论的角度出发，深入浅出地探讨和解析了机器学习的核心概念与算法原理，为读者提供了一种全新的理解和研究视角。 此书的作者是谷歌的研究员，曾任英属哥伦比亚大学计算机与统计系的副教授。这本书从概率论的角度为读者提供了一个关于机器学习的全面介绍，在深度和广度上都很好地兼顾了。此外，书中还附有重要算法的伪代码供读者参考学习。