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该项目为概率论课程的大型作业,文件名为“概率论大作业.zip”。

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简介:
XDU概率论课程的期末大作业文件,命名为“XDU概率论大作业.zip”。

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客服
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  • .zip
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    本资料为概率论课程作业集锦,包含各类经典题目及解答,旨在帮助学生深入理解和掌握概率论的基本概念与解题技巧。 XDU概率论大作业.zip
  • 哈尔滨工学-与数理统计
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    本作业为哈尔滨工业大学概率论与数理统计课程要求完成的任务,包括理论分析和实践应用两部分,旨在巩固学生对概率论及数理统计知识的理解。 这是我花了很长时间才完成的,确实很辛苦,所以这次自私一点,请同学们分担一下费用吧。
  • 连理工上机
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    本课程为大连理工大学概率论与数理统计课程配套实践环节,旨在通过编程实现概率模型和算法,加深学生对理论知识的理解,并培养解决实际问题的能力。 X = 3 * rand(1000); Y = X .* (-6) + 3; % 第一题 DX = var(X); DY = var(Y); CovXY = cov(X, Y); pXY = corrcoef(X, Y); % 第二题 Y1 = (-6) .* X.^0 + 3; CovXY1 = cov(X, Y1); pXY1 = corrcoef(X, Y1); % n=0 Y2 = (-6) .* X.^1 + 3; CovXY2 = cov(X, Y2); pXY2 = corrcoef(X, Y2); % n=1 Y3 = (-6) .* X.^10 + 3; CovXY3 = cov(X, Y3); pXY3 = corrcoef(X, Y3); % n=10 Y4 = (-6) .* X.^50 + 3; CovXY4 = cov(X, Y4); pXY4 = corrcoef(X, Y4); % n=50 Y5 = (-6) .* X.^100 + 3; CovXY5 = cov(X, Y5); pXY5 = corrcoef(X, Y5); %A=mvnrnd(0,1,1000); %C=[]; %D=[]; %f i r=1:1 0 0 0 % C(i)=i; D(i)=0.5 * exp((-0.5)*i); %B=no
  • .zip
    优质
    这段内容似乎指的是一个与《工程概论》课程相关的作业文件。该作业可能包含了学生对于工程基本概念、方法和实践的理解及应用,旨在帮助学生建立扎实的工程基础知识体系,并为后续深入学习打下良好基础。不过由于没有具体描述作业的内容细节,这里提供的简介较为概括。 XDU工程概论作业.zip
  • ——钟开莱著,经典之
    优质
    《概率论教程》是国际知名数学家钟开莱的经典著作,本书深入浅出地讲解了概率论的基本原理和高级理论,内容精炼,逻辑严谨,是概率论领域的权威教材。 《概率论教程》是钟开莱撰写的一本经典书籍,在概率论领域享有盛誉。
  • 与统计.docx
    优质
    这份文档《概率与统计课程作业》包含了学生在学习概率论和统计学原理后完成的一系列练习题及项目作业,旨在通过实践加深对相关理论的理解。 空气质量与人们的生活密切相关。本研究对上海从2013年12月至2020年6月每月的空气质量指数(AQI)进行了分析,旨在探讨不同季度间的空气质量变化规律,并进一步进行参数估计以揭示近年来上海市空气质量的发展趋势和总体水平。
  • 考研考试必备,笔记
    优质
    本资料汇集了考研概率论科目的核心知识点与解题技巧,提供全面系统的复习指导和精选例题解析,助考生高效备考。 大学数学概率论笔记复习资料适用于考研及平时课程考试使用。
  • 机器学习集.zip
    优质
    本资料包包含多份关于《机器学习概论》课程的作业及练习题解,内容涵盖监督学习、非监督学习和深度学习等主题。适合初学者深入理解机器学习理论与实践。 人工智能是当今最热门的话题之一,随着计算机技术和互联网技术的迅速发展,对这一领域的研究也达到了新的高度。作为一门新兴的技术科学,它专注于模拟与扩展人类智能的研究方法及应用。 机器学习是该领域中的一个核心分支,其目标在于使计算机系统具备类似人的学习能力以实现人工智能的目标。简而言之,机器学习是指从训练数据中获取模型参数,并利用这些参数对新数据进行预测和分析的过程。 在众多的行业与应用场景下,不同类型的机器学习算法展现出各自独特的性能优势: - 互联网领域:语音识别、搜索引擎优化、语言翻译工具以及垃圾邮件过滤器。 - 生物学研究:基因序列解码及蛋白质结构建模等任务中发挥重要作用。 - 自动化技术:人脸识别系统和无人驾驶汽车的研发。 - 金融行业:证券市场趋势分析与信用卡欺诈检测机制的建立。 - 医疗健康领域:疾病诊断、流行病爆发预测等方面的应用。 - 刑事侦查部门:犯罪行为模式识别及模拟人工智能侦探等创新应用。 - 新闻推荐引擎的设计开发,以实现个性化内容推送功能。 从以上列举的例子可以看出,在大数据时代背景下,各行各业都在积极利用机器学习技术来处理和分析海量信息。通过这种方式获取有价值的数据洞察力有助于更好地理解客户需求并指导企业的战略决策方向。
  • 郑州轻工学历年试卷.zip
    优质
    本资料包含了郑州轻工业大学历年的概率论课程考试试卷,适用于学生复习备考,帮助掌握考试重点和题型。 郑州轻工业大学往年概率论试卷——适用于总复习使用。