均值回归理论，均值回归法则是指万物最终都将回归于其长期的均值均值回归（reversiontothemean)法则是指万物最终都将回归于其长期的均值。当事物发展严重偏离其长期均值时，总有内在力量令其回归，所谓盛极必衰，否极泰来，而且，这种现象周而复始。均值回归理论是金融学的一个重要概念，属于数学定量分析方法。...

---恢复内容开始---生物统计学古典概型：理论上，在未得到试验结果之前可以根据实验条件，预先估计出来的所有可能结果称为样本空间，即为集合Ω。样本点w是Ω的一个元素。这是概率的古典定义，即依据事件本身特性，直接得到概率。这里得到的往往是先验概率。   随机事件是一个...

一句话总结：技能的主要作用是增强游戏玩法，技能的主要特点是独立性，表现为某些角色所独有。 1、技能分为哪三类？技能可以分为被动技能，状态技能，主动技能三类。状态技能主要就是我们通常说的buff技能，还有切换姿态的技能的统称状态技能和主动技能要有消耗，没有消耗的话游戏就没意思了 2、技能的主要作用是什...

朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型，它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设，所有特征需要相互独立，即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好满足，甚至是不成立的。但这种简化的贝叶斯分类器在许多实际应用中还是得到了较好的分类精...

注：很久以前就知道这两个公式，但一直仅限于了解。直到最近学习edx上的课程，才对这两个公式有了新的理解，记录于此。  设A,B是两个事件，且P(B)>0，则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率(conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)条件概率是...

什么是短板理论？短板理论也就是我们经常所说的主要矛盾。只有明白事物的薄弱环节，抓住问题的关键所在，抓住问题的主要矛盾，才能抓住解决问题的关键，以获得最大限度的成功。日常生活中也是这个道理，克服“短板”的过程其实就是找到事物发展过程中的关键薄弱环节，并加以克服，使事物更好的发展。创业成功到底需要多...

对于n次独立同分布随机事件实验，我们如何计算随机事件概率？举个例子，我们抛同一枚硬币100次，出现正面52次，反面48次，那抛硬币正面的概率是多少？频率派认为事件A的概率（如例子中抛硬币出现正面的概率）是确定的，只是我们不知道，当进行大量重复实验后，事件A发生的概率大致上等于实验中A发生的频率，这也是大数定律的思想。如...

在黑盒用例设计方法中有一个大家耳熟能详的正交分析法，却鲜有人知“Pairwise”设计理念。设想一种常见的场景，工期很紧的项目，原定的测试时间被“无理”地压缩之后，如何能用极少的时间去保证更高的质量呢？举个例子，如果让你测试一下word字体效果，你会整理出多少个用例呢？答...

1、在搜索引擎中输入汉字就可以解析到对应的域名，请问如何用LoadRunner进行测试？建立测试计划，确定测试标准和测试范围。设计典型场景的测试用例，覆盖常用业务流程和不常用的业务流程等。根据测试用例，开发自动测试脚本和场景：录制测试脚本：新建一个脚本（Web/HTML协议）；点击录制按钮，在弹出的对话框的URL中输入...

很多人都听说过贝叶斯原理，在哪听说过？基本上是在学概率统计的时候知道的。有些人可能会说，我记不住这些概率论的公式，没关系，我尽量用通俗易懂的语言进行讲解。/*请尊重作者劳动成果，转载请标明原文链接：*//* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11069659.html&nb...

信息加工理论（informationprocessingtheory）认知心理学基本理论。从机能上，即从行为水平上将人脑与计算机进行类比，把人脑看作类似于计算机的信息加工系统。认为人的认知过程就是对信息的加工过程，力图建立心理活动的计算机模型；涉及人如何注意、选择和接收信息，如何对信息进行编码、内在化和组织，以及如何利...

 一、什么是卡尔曼滤波　　在雷达目标跟踪中，通常会用到Kalman滤波来形成航迹，以前没有学过机器学习相关知识，学习Kalman时，总感觉公式看完就忘，而且很多东西云里雾里并不能深入理解，最后也就直接套那几个递推公式了。通过上一篇CRF，我们可以顺便回顾一下HMM，事实上，这几种算法和Kalman之间是有联系...

　　概率图模型（PGM）是一种对现实情况进行描述的模型。其核心是条件概率，本质上是利用先验知识，确立一个随机变量之间的关联约束关系，最终达成方便求取条件概率的目的。　　这个世界都是随机变量。　　第一，世界是未知的，是有多种可能性的。　　第二，世界上一切都是相互联系的。　　第三，随机变量是一种映射，把观测到的样本映射成数...

析构函数是“反向”的构造函数。它们在对象被撤消(回收)时调用。析构函数的名称除了最前面的“～”符号外，与类的名称相同。例如，类String的析构函数是～string()。析构函数通常用于当一个对象不再需要时，完成“消除”功能。  ...

通过对原始数据的处理挖掘系统变动规律，建立相应微分方程，从而预测事物未来发展状况。 优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小； 缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。灰色预测模型在多种因素共同影响且内部因素难以全部划定，因素间关系复杂隐蔽，可利用的数据...