传统的概率论主要研究在低维空间(如一维、二维或三维)中的随机变量和随机过程。而高维概率论则涉及到更高维度的随机变量和随机过程,其中维度可能是任意的。 在高维概率论中,一些重要的概念和问题包括: 1. 高维随机变量:高维随机变量是指包含多个分量或维度的随机向量。高维随机变量的性质和分布可以与低维情况有所不...
在高维领域中,这种测量现象并不只存在于n维立方中原点与随机点之间的距离。尽管技术细节会因我们所研究的形状类型而有所不同,但这些都是概率论和更高维度空间之间深层次的神秘联系的表现。我们只是触及了一些惊人和奇妙的概念。我们发现我们在高维空间中遇到的一些奇怪现象与概率论有关。简而言之,我们在高维空间中...
sparse, d=o(logn) (little o, loose upper bound), hasavertex degree 10d; d=O(1), G has a vertrx with degree\Omega(\frac{logn}{loglogn}). 大 Omega lower bound 高维向量: 高维向量几乎正交, isotropic\sum(X)=\mathbb{E} XX^T=I_nand independent X\mathbb{R}^nisotropic,\mathbb{E} ...
(Why concentration inequalities?) 《高维概率论》(High-dimensional probability) 1.3 极限定理 (Limit theorems) Review three types of convergences: Let X_n be as sequences of IID random variables. Recall that each random variable is in fact a measure function . We say alm…...
【导读】大数据的爆发式增长,催生了对高维数据分析的需求。围绕高维机器学习,有三部经典书籍包括加州大学欧文分校Roman Vershynin教授的《高维概率论》、伯克利Martin Wainwright教授《高维统计学》、哥伦比亚大学John Wright教授与伯克利马毅教授《高维数据分析》,非常值得收藏! 高维概率论 《高维概率》提供了对随机向量、随...
随机变量的概率是相互影响的,可用概率论与统计推断(一) ---概率论的基本概念中学习的条件概率公式进行计算 6.边缘分布函数和边缘概率密度函数 案例 : 三.相互独立的随机变量随机变量的分布函数...一.多维随机变量实际中,只用一个随机变量无法描述关心事物的数字特征,因此出现了多维随机变量离散型二维随机变量与非离散...
高维概率论 讨论班第一周 concentration of independent random variables 小鱼丸叔叔 · 2021-3-7 1439 0 13:22 高维概率论 lec1 basic defs and ineqs buddybg · 2022-7-21 7106 2 43:40:17 【proof-trivial】 高维概率 及其在数据科学中的应用 (hdp) - roman vershynin proof-trivial · 3-29 78...
【导读】大数据的爆发式增长,催生了对高维数据分析的需求。围绕高维机器学习,有三部经典书籍包括加州大学欧文分校Roman Vershynin教授的《高维概率论》、伯克利Martin Wainwright教授《高维统计学》、哥伦比亚大学John Wright教授与伯克利马毅教授《高维数据分析》,非常值得收藏!
高维概率论高维概率论课程详细信息 课程号 00137290 学分 3 英文名称 High-Dimensional Probability 先修课程 概率论,线性代数,数学分析,机器学习导论 中文简介 数据科学和人工智能在应用领域取得了巨大的成功,它们同时也带来了新的基础理论问题。一些高等的概率统计知识对研究这些基础问题是必要的。这门课主要目的是提供...
高维概率论lec41 statistical dimension BuddyBG 73 0 19:35 高维概率论lec54 matrix recovery BuddyBG 73 0 17:03 高维概率论lec11 frames BuddyBG 153 0 17:29 高维概率论lec36 Slepian ineq BuddyBG 103 0 25:48 高维概率论lec40 gaussian width BuddyBG 92 0 36:22 统计推断 14-4 ...