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k平均クラスタリング(k-means法)とは? [Day24]

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scikit-learn でクラスタ分析 (K-means 法)

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Python/k-means法で教師なし学習!クラスタリング概要

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k-means algorithm applied to image classification and processing¶

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教師なし学習の第一歩(クラスタリング)|Pythonで機械学習vol.6

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K-means法

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k-meansによるクラスタリング

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k-means on A3 data set

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【5分で分かりやすく解説】k-means法とは?RとPythonで実装してみよう!

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K-meansクラスタリング

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K Means法とk近傍法について Juki Note

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データ解析12 k平均法        データ解析12 k平均法

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化学基礎を確実に理解するための7つの勉強法

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機械学習			機械学習とは?

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ドルコスト平均法

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データ解析12 k平均法        データ解析12 k平均法

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クラスタリングについて        クラスタリングについて

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【概率】常见分布(离散/连续)、卷积公式(实际意义与作用、公式、记忆法)一、离散型变量的分布 1. 0—1分布(两点分布)X~B(1,p) 只进行一次事件试验,该事件发生的概率为p,不发生的概率为1-p。任何一个只有两种结果的随机事件都服从0-1分布。是n=1时的二项分布。 ,k=0,1。k=0时,表示某随机事件失败的概率;k=1,表示某随机事件成功的概率。 分布律(下表)。E(X)=p;D(X)=p(1-p)。 X01P(x)1-pp2. 二项分布(n重伯努利分布)X~B(n,p) 重复n次独立的伯努利实验(伯努利试验是在同样条件下重复、独立进行的一种随机试验,其特点是只有两种可能结果:发生或者不发生)。单个伯努利试验没有多大意义,反复进行时可以观察成功次数,此时的分析更有意义。 【例】某售货员电话推销n次中,成功k次的概率。,k=0,1,……n。在n次实验中成功次数为k时的概率。 E(X)=np;D(X)=np(1-p)。 记忆:二项分布就是n重伯努利分布,二项“伯”。 《二项分布(Binomial Distribution)》:https://blog.csdn.net/huangjx36/article/details/77990392 3. 泊松分布 X~P(λ) 描述单位时间内随机事件发生的次数。参数λ——单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 【例】某网站平均每分钟有2次访问,下一分钟内的访问量是λ的概率。  表示某单位时间内,随机事件发生k次的概率。 E(X)=D(X)=λ。 记忆:一天内停车场没“泊”几辆车,太轻“松”,是因为λ、e两个人都有帽子(都有指数)。 4. 几何分布 X~G(p) 在n次伯努利试验中,第k次才首次成功的概率。是前k-1次都失败,第k次成功的概率。 【例】某产品的不合格率为0.05,则首次查到不合格品时的检查次数X ~ G(0.05) 。 ,   记忆:首次成功做出几何题。 二、连续型变量的分布 1. 均匀分布 X~U(a, b) 表示区间 [a, b] 内任意等长度区间内事件出现的概率相同的分布。 【例】在一小时内,分针某时刻的角度值满足均匀分布,可研究该角度在40°~80°内的概率。  2. 指数分布 表示两次相继发生的随机事件的时间/空间间隔的概率。参数λ——单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 【例】电子元件的寿命为多少的概率;接电话的等待时间。 ,      (对期望的理解:如果平均每小时接到2个电话,则接一个电话的平均预期等待时间是半个小时。) 《泊松分布和指数分布:10分钟教程》:http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.html 《二项分布、指数分布与泊松分布的关系》:https://blog.csdn.net/u013164612/article/details/82596583 《泊松分布 & 指数分布》:https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6483335.html 三、卷积公式 1. 实际意义与作用 每年都向一个垃圾填埋场填埋垃圾,垃圾中有毒物质会被逐渐降解,求最终某天填埋场中有毒物质的残余量则是卷积。 每年连续存钱(存钱函数)情况下,经过复利(复利函数)作用,最终得到的钱。 一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。 一个持续的输入信号与自身延迟的部分的叠加。 信号函数,在系统对信号的响应(响应函数)下,得到的结果(输出)是过去产生的所有信号经过系统的处理(响应)后得到的结果的叠加。 “卷”是因为输入信号、输出信号坐标轴上下放置时,t=0的输入信号在输出的t=10处,而输入t=10的在输出的t=0处,所以需要翻转然后平移,相乘,求积。 卷积应用常被称作滤波,卷积核被称为滤波器。因为卷积可以平滑图像,如在研究服装款式时,可以去除商标、颜色等,即过滤图像中除了边缘外的所有信息,只保留衣服轮廓。卷积核不同,可以达到锐化或模糊图像的效果。 《卷积神经网络-基础》:https://mlnotebook.github.io/post/CNN1/ 写的很详细,推荐。 2. 公式(数学三范围)  设(X,Y)是二维连续型随机变量,具有概率密度 f(x, y),则 Z=X+Y 为连续型随机变量,且概率密度为   (ind是indenpendent的简写,表示条件 “X,Y独立”。)  2.1 推导 具体推导过程从 F 定义式入手,将二重积分拆成二次积分,然后求导得 f 是一次积分。(这里的x+y≤z不是下限,应该写在下面,表示在该区域和定义域的交集处做积分!)  注:这一思路也点出了卷积公式的作用。 即对于求两个连续型随机变量复合函数的密度函数,诸如 Z=X+Y,Z=Y/X,Z=XY 形式。 方法[1]是从分布函数定义出发,对满足 Z≤z 区域的 f(x, y) 积分,再求导得密度函数。方法[2]是用卷积函数,直接用一次积分求出密度函数。2.2 推广 求Z=Y/X,Z=XY的分布函数时,均可用类似的方法。如下。  相关链接:《利用推广的卷积公式解决二维连续型随机变量函数的分布》:https://kaoyan.wendu.com/shuxue/fuxi/115018.shtml 里面有对于定义法和卷积法求的具体例题,可参考。 3. 记忆 以对 dx 积分为例,卷积函数及推广式可统一定义为下式。观察发现,积分限是-∞到+∞;积分函数是两部分的乘积,一部分是密度函数,对 dx 积分,就不能出现 y,所以要把 y 换成 x、z 表达式 y=h(x,z),另一部分是表达式 y=h(x,z) 对 z 的偏导数的绝对值,这里是求偏导,也即认为 x 是常数。所以,对谁积分,就把其他变量换掉,再乘上换掉的变量表达式对 z 的偏导的绝对值。  (内容过零碎,没有小结。)二、连续型变量的分布 1. 均匀分布 X~U(a, b) 表示区间 [a, b] 内任意等长度区间内事件出现的概率相同的分布。 【例】在一小时内,分针某时刻的角度值满足均匀分布,可研究该角度在40°~80°内的概率。  2. 指数分布 表示两次相继发生的随机事件的时间/空间间隔的概率。参数λ——单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 【例】电子元件的寿命为多少的概率;接电话的等待时间。 ,      (对期望的理解:如果平均每小时接到2个电话,则接一个电话的平均预期等待时间是半个小时。) 《泊松分布和指数分布:10分钟教程》:http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.html 《二项分布、指数分布与泊松分布的关系》:https://blog.csdn.net/u013164612/article/details/82596583 《泊松分布 & 指数分布》:https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6483335.html 三、卷积公式 1. 实际意义与作用 每年都向一个垃圾填埋场填埋垃圾,垃圾中有毒物质会被逐渐降解,求最终某天填埋场中有毒物质的残余量则是卷积。 每年连续存钱(存钱函数)情况下,经过复利(复利函数)作用,最终得到的钱。 一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。 一个持续的输入信号与自身延迟的部分的叠加。 信号函数,在系统对信号的响应(响应函数)下,得到的结果(输出)是过去产生的所有信号经过系统的处理(响应)后得到的结果的叠加。 “卷”是因为输入信号、输出信号坐标轴上下放置时,t=0的输入信号在输出的t=10处,而输入t=10的在输出的t=0处,所以需要翻转然后平移,相乘,求积。 卷积应用常被称作滤波,卷积核被称为滤波器。因为卷积可以平滑图像,如在研究服装款式时,可以去除商标、颜色等,即过滤图像中除了边缘外的所有信息,只保留衣服轮廓。卷积核不同,可以达到锐化或模糊图像的效果。 《卷积神经网络-基础》:https://mlnotebook.github.io/post/CNN1/ 写的很详细,推荐。 2. 公式(数学三范围)  设(X,Y)是二维连续型随机变量,具有概率密度 f(x, y),则 Z=X+Y 为连续型随机变量,且概率密度为   (ind是indenpendent的简写,表示条件 “X,Y独立”。)  2.1 推导 具体推导过程从 F 定义式入手,将二重积分拆成二次积分,然后求导得 f 是一次积分。(这里的x+y≤z不是下限,应该写在下面,表示在该区域和定义域的交集处做积分!)  注:这一思路也点出了卷积公式的作用。 即对于求两个连续型随机变量复合函数的密度函数,诸如 Z=X+Y,Z=Y/X,Z=XY 形式。 方法[1]是从分布函数定义出发,对满足 Z≤z 区域的 f(x, y) 积分,再求导得密度函数。方法[2]是用卷积函数,直接用一次积分求出密度函数。2.2 推广 求Z=Y/X,Z=XY的分布函数时,均可用类似的方法。如下。  相关链接:《利用推广的卷积公式解决二维连续型随机变量函数的分布》:https://kaoyan.wendu.com/shuxue/fuxi/115018.shtml 里面有对于定义法和卷积法求的具体例题,可参考。 3. 记忆 以对 dx 积分为例,卷积函数及推广式可统一定义为下式。观察发现,积分限是-∞到+∞;积分函数是两部分的乘积,一部分是密度函数,对 dx 积分,就不能出现 y,所以要把 y 换成 x、z 表达式 y=h(x,z),另一部分是表达式 y=h(x,z) 对 z 的偏导数的绝对值,这里是求偏导,也即认为 x 是常数。所以,对谁积分,就把其他变量换掉,再乘上换掉的变量表达式对 z 的偏导的绝对值。  (内容过零碎,没有小结。)三、卷积公式 1. 实际意义与作用 每年都向一个垃圾填埋场填埋垃圾,垃圾中有毒物质会被逐渐降解,求最终某天填埋场中有毒物质的残余量则是卷积。 每年连续存钱(存钱函数)情况下,经过复利(复利函数)作用,最终得到的钱。 一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。 一个持续的输入信号与自身延迟的部分的叠加。 信号函数,在系统对信号的响应(响应函数)下,得到的结果(输出)是过去产生的所有信号经过系统的处理(响应)后得到的结果的叠加。 “卷”是因为输入信号、输出信号坐标轴上下放置时,t=0的输入信号在输出的t=10处,而输入t=10的在输出的t=0处,所以需要翻转然后平移,相乘,求积。 卷积应用常被称作滤波,卷积核被称为滤波器。因为卷积可以平滑图像,如在研究服装款式时,可以去除商标、颜色等,即过滤图像中除了边缘外的所有信息,只保留衣服轮廓。卷积核不同,可以达到锐化或模糊图像的效果。 《卷积神经网络-基础》:https://mlnotebook.github.io/post/CNN1/ 写的很详细,推荐。 2. 公式(数学三范围)  设(X,Y)是二维连续型随机变量,具有概率密度 f(x, y),则 Z=X+Y 为连续型随机变量,且概率密度为   (ind是indenpendent的简写,表示条件 “X,Y独立”。)  2.1 推导 具体推导过程从 F 定义式入手,将二重积分拆成二次积分,然后求导得 f 是一次积分。(这里的x+y≤z不是下限,应该写在下面,表示在该区域和定义域的交集处做积分!)  注:这一思路也点出了卷积公式的作用。 即对于求两个连续型随机变量复合函数的密度函数,诸如 Z=X+Y,Z=Y/X,Z=XY 形式。 方法[1]是从分布函数定义出发,对满足 Z≤z 区域的 f(x, y) 积分,再求导得密度函数。方法[2]是用卷积函数,直接用一次积分求出密度函数。2.2 推广 求Z=Y/X,Z=XY的分布函数时,均可用类似的方法。如下。  相关链接:《利用推广的卷积公式解决二维连续型随机变量函数的分布》:https://kaoyan.wendu.com/shuxue/fuxi/115018.shtml 里面有对于定义法和卷积法求的具体例题,可参考。 3. 记忆 以对 dx 积分为例,卷积函数及推广式可统一定义为下式。观察发现,积分限是-∞到+∞;积分函数是两部分的乘积,一部分是密度函数,对 dx 积分,就不能出现 y,所以要把 y 换成 x、z 表达式 y=h(x,z),另一部分是表达式 y=h(x,z) 对 z 的偏导数的绝对值,这里是求偏导,也即认为 x 是常数。所以,对谁积分,就把其他变量换掉,再乘上换掉的变量表达式对 z 的偏导的绝对值。  (内容过零碎,没有小结。)

【概率】常见分布(离散/连续)、卷积公式(实际意义与作用、公式、记忆法)一、离散型变量的分布 1. 0—1分布(两点分布)X~B(1,p) 只进行一次事件试验,该事件发生的概率为p,不发生的概率为1-p。任何一个只有两种结果的随机事件都服从0-1分布。是n=1时的二项分布。 ,k=0,1。k=0时,表示某随机事件失败的概率;k=1,表示某随机事件成功的概率。 分布律(下表)。E(X)=p;D(X)=p(1-p)。 X01P(x)1-pp2. 二项分布(n重伯努利分布)X~B(n,p) 重复n次独立的伯努利实验(伯努利试验是在同样条件下重复、独立进行的一种随机试验,其特点是只有两种可能结果:发生或者不发生)。单个伯努利试验没有多大意义,反复进行时可以观察成功次数,此时的分析更有意义。 【例】某售货员电话推销n次中,成功k次的概率。,k=0,1,……n。在n次实验中成功次数为k时的概率。 E(X)=np;D(X)=np(1-p)。 记忆:二项分布就是n重伯努利分布,二项“伯”。 《二项分布(Binomial Distribution)》:https://blog.csdn.net/huangjx36/article/details/77990392 3. 泊松分布 X~P(λ) 描述单位时间内随机事件发生的次数。参数λ——单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 【例】某网站平均每分钟有2次访问,下一分钟内的访问量是λ的概率。  表示某单位时间内,随机事件发生k次的概率。 E(X)=D(X)=λ。 记忆:一天内停车场没“泊”几辆车,太轻“松”,是因为λ、e两个人都有帽子(都有指数)。 4. 几何分布 X~G(p) 在n次伯努利试验中,第k次才首次成功的概率。是前k-1次都失败,第k次成功的概率。 【例】某产品的不合格率为0.05,则首次查到不合格品时的检查次数X ~ G(0.05) 。 ,   记忆:首次成功做出几何题。 二、连续型变量的分布 1. 均匀分布 X~U(a, b) 表示区间 [a, b] 内任意等长度区间内事件出现的概率相同的分布。 【例】在一小时内,分针某时刻的角度值满足均匀分布,可研究该角度在40°~80°内的概率。 2. 指数分布 表示两次相继发生的随机事件的时间/空间间隔的概率。参数λ——单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 【例】电子元件的寿命为多少的概率;接电话的等待时间。 ,      (对期望的理解:如果平均每小时接到2个电话,则接一个电话的平均预期等待时间是半个小时。) 《泊松分布和指数分布:10分钟教程》:http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.html 《二项分布、指数分布与泊松分布的关系》:https://blog.csdn.net/u013164612/article/details/82596583 《泊松分布 & 指数分布》:https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6483335.html 三、卷积公式 1. 实际意义与作用 每年都向一个垃圾填埋场填埋垃圾,垃圾中有毒物质会被逐渐降解,求最终某天填埋场中有毒物质的残余量则是卷积。 每年连续存钱(存钱函数)情况下,经过复利(复利函数)作用,最终得到的钱。 一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。 一个持续的输入信号与自身延迟的部分的叠加。 信号函数,在系统对信号的响应(响应函数)下,得到的结果(输出)是过去产生的所有信号经过系统的处理(响应)后得到的结果的叠加。 “卷”是因为输入信号、输出信号坐标轴上下放置时,t=0的输入信号在输出的t=10处,而输入t=10的在输出的t=0处,所以需要翻转然后平移,相乘,求积。 卷积应用常被称作滤波,卷积核被称为滤波器。因为卷积可以平滑图像,如在研究服装款式时,可以去除商标、颜色等,即过滤图像中除了边缘外的所有信息,只保留衣服轮廓。卷积核不同,可以达到锐化或模糊图像的效果。 《卷积神经网络-基础》:https://mlnotebook.github.io/post/CNN1/ 写的很详细,推荐。 2. 公式(数学三范围) 设(X,Y)是二维连续型随机变量,具有概率密度 f(x, y),则 Z=X+Y 为连续型随机变量,且概率密度为 (ind是indenpendent的简写,表示条件 “X,Y独立”。) 2.1 推导 具体推导过程从 F 定义式入手,将二重积分拆成二次积分,然后求导得 f 是一次积分。(这里的x+y≤z不是下限,应该写在下面,表示在该区域和定义域的交集处做积分!) 注:这一思路也点出了卷积公式的作用。 即对于求两个连续型随机变量复合函数的密度函数,诸如 Z=X+Y,Z=Y/X,Z=XY 形式。 方法[1]是从分布函数定义出发,对满足 Z≤z 区域的 f(x, y) 积分,再求导得密度函数。方法[2]是用卷积函数,直接用一次积分求出密度函数。2.2 推广 求Z=Y/X,Z=XY的分布函数时,均可用类似的方法。如下。 相关链接:《利用推广的卷积公式解决二维连续型随机变量函数的分布》:https://kaoyan.wendu.com/shuxue/fuxi/115018.shtml 里面有对于定义法和卷积法求的具体例题,可参考。 3. 记忆 以对 dx 积分为例,卷积函数及推广式可统一定义为下式。观察发现,积分限是-∞到+∞;积分函数是两部分的乘积,一部分是密度函数,对 dx 积分,就不能出现 y,所以要把 y 换成 x、z 表达式 y=h(x,z),另一部分是表达式 y=h(x,z) 对 z 的偏导数的绝对值,这里是求偏导,也即认为 x 是常数。所以,对谁积分,就把其他变量换掉,再乘上换掉的变量表达式对 z 的偏导的绝对值。 (内容过零碎,没有小结。)二、连续型变量的分布 1. 均匀分布 X~U(a, b) 表示区间 [a, b] 内任意等长度区间内事件出现的概率相同的分布。 【例】在一小时内,分针某时刻的角度值满足均匀分布,可研究该角度在40°~80°内的概率。 2. 指数分布 表示两次相继发生的随机事件的时间/空间间隔的概率。参数λ——单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。 【例】电子元件的寿命为多少的概率;接电话的等待时间。 ,      (对期望的理解:如果平均每小时接到2个电话,则接一个电话的平均预期等待时间是半个小时。) 《泊松分布和指数分布:10分钟教程》:http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.html 《二项分布、指数分布与泊松分布的关系》:https://blog.csdn.net/u013164612/article/details/82596583 《泊松分布 & 指数分布》:https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6483335.html 三、卷积公式 1. 实际意义与作用 每年都向一个垃圾填埋场填埋垃圾,垃圾中有毒物质会被逐渐降解,求最终某天填埋场中有毒物质的残余量则是卷积。 每年连续存钱(存钱函数)情况下,经过复利(复利函数)作用,最终得到的钱。 一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。 一个持续的输入信号与自身延迟的部分的叠加。 信号函数,在系统对信号的响应(响应函数)下,得到的结果(输出)是过去产生的所有信号经过系统的处理(响应)后得到的结果的叠加。 “卷”是因为输入信号、输出信号坐标轴上下放置时,t=0的输入信号在输出的t=10处,而输入t=10的在输出的t=0处,所以需要翻转然后平移,相乘,求积。 卷积应用常被称作滤波,卷积核被称为滤波器。因为卷积可以平滑图像,如在研究服装款式时,可以去除商标、颜色等,即过滤图像中除了边缘外的所有信息,只保留衣服轮廓。卷积核不同,可以达到锐化或模糊图像的效果。 《卷积神经网络-基础》:https://mlnotebook.github.io/post/CNN1/ 写的很详细,推荐。 2. 公式(数学三范围) 设(X,Y)是二维连续型随机变量,具有概率密度 f(x, y),则 Z=X+Y 为连续型随机变量,且概率密度为 (ind是indenpendent的简写,表示条件 “X,Y独立”。) 2.1 推导 具体推导过程从 F 定义式入手,将二重积分拆成二次积分,然后求导得 f 是一次积分。(这里的x+y≤z不是下限,应该写在下面,表示在该区域和定义域的交集处做积分!) 注:这一思路也点出了卷积公式的作用。 即对于求两个连续型随机变量复合函数的密度函数,诸如 Z=X+Y,Z=Y/X,Z=XY 形式。 方法[1]是从分布函数定义出发,对满足 Z≤z 区域的 f(x, y) 积分,再求导得密度函数。方法[2]是用卷积函数,直接用一次积分求出密度函数。2.2 推广 求Z=Y/X,Z=XY的分布函数时,均可用类似的方法。如下。 相关链接:《利用推广的卷积公式解决二维连续型随机变量函数的分布》:https://kaoyan.wendu.com/shuxue/fuxi/115018.shtml 里面有对于定义法和卷积法求的具体例题,可参考。 3. 记忆 以对 dx 积分为例,卷积函数及推广式可统一定义为下式。观察发现,积分限是-∞到+∞;积分函数是两部分的乘积,一部分是密度函数,对 dx 积分,就不能出现 y,所以要把 y 换成 x、z 表达式 y=h(x,z),另一部分是表达式 y=h(x,z) 对 z 的偏导数的绝对值,这里是求偏导,也即认为 x 是常数。所以,对谁积分,就把其他变量换掉,再乘上换掉的变量表达式对 z 的偏导的绝对值。 (内容过零碎,没有小结。)三、卷积公式 1. 实际意义与作用 每年都向一个垃圾填埋场填埋垃圾,垃圾中有毒物质会被逐渐降解,求最终某天填埋场中有毒物质的残余量则是卷积。 每年连续存钱(存钱函数)情况下,经过复利(复利函数)作用,最终得到的钱。 一个函数(如:单位响应)在另一个函数(如:输入信号)上的加权叠加。 一个持续的输入信号与自身延迟的部分的叠加。 信号函数,在系统对信号的响应(响应函数)下,得到的结果(输出)是过去产生的所有信号经过系统的处理(响应)后得到的结果的叠加。 “卷”是因为输入信号、输出信号坐标轴上下放置时,t=0的输入信号在输出的t=10处,而输入t=10的在输出的t=0处,所以需要翻转然后平移,相乘,求积。 卷积应用常被称作滤波,卷积核被称为滤波器。因为卷积可以平滑图像,如在研究服装款式时,可以去除商标、颜色等,即过滤图像中除了边缘外的所有信息,只保留衣服轮廓。卷积核不同,可以达到锐化或模糊图像的效果。 《卷积神经网络-基础》:https://mlnotebook.github.io/post/CNN1/ 写的很详细,推荐。 2. 公式(数学三范围) 设(X,Y)是二维连续型随机变量,具有概率密度 f(x, y),则 Z=X+Y 为连续型随机变量,且概率密度为 (ind是indenpendent的简写,表示条件 “X,Y独立”。) 2.1 推导 具体推导过程从 F 定义式入手,将二重积分拆成二次积分,然后求导得 f 是一次积分。(这里的x+y≤z不是下限,应该写在下面,表示在该区域和定义域的交集处做积分!) 注:这一思路也点出了卷积公式的作用。 即对于求两个连续型随机变量复合函数的密度函数,诸如 Z=X+Y,Z=Y/X,Z=XY 形式。 方法[1]是从分布函数定义出发,对满足 Z≤z 区域的 f(x, y) 积分,再求导得密度函数。方法[2]是用卷积函数,直接用一次积分求出密度函数。2.2 推广 求Z=Y/X,Z=XY的分布函数时,均可用类似的方法。如下。 相关链接:《利用推广的卷积公式解决二维连续型随机变量函数的分布》:https://kaoyan.wendu.com/shuxue/fuxi/115018.shtml 里面有对于定义法和卷积法求的具体例题,可参考。 3. 记忆 以对 dx 积分为例,卷积函数及推广式可统一定义为下式。观察发现,积分限是-∞到+∞;积分函数是两部分的乘积,一部分是密度函数,对 dx 积分,就不能出现 y,所以要把 y 换成 x、z 表达式 y=h(x,z),另一部分是表达式 y=h(x,z) 对 z 的偏导数的绝对值,这里是求偏导,也即认为 x 是常数。所以,对谁积分,就把其他变量换掉,再乘上换掉的变量表达式对 z 的偏导的绝对值。 (内容过零碎,没有小结。)

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