PS
Sergey Salnikov
что в ней не так?
Как минимум сочетание знаков эквивалентности и примерного равенства
Size: a a a
2021 January 09
SS
это вроде объяснялось на лекции, типа это означает "имеет распределение, похожее на"
SS
это не строгое мат.обозначение
i
мю + название распределения
i
это типа 3+Собака
i
Что такое 3+собака?
PS
мю + название распределения
Кажется, чтобы понять смысл суммы константы и распределения, не нужно много усилий
PS
Могу написать мю+кси и уточнить распределение кси
BA
Первая формула имеет вполне понятный смысл (опуская все вводные для неё). А от второй начинает глаз дёргаться.
BA
Если убрать ни имеющее никакого смысла ≈ и вместо нуля написать мю, то еще куда ни шло. Ну и еще под иксом n написать для порядку и сказать, что n>>1. Собсно так её и надо понимать.
R
Думаю, что авторы имели в виду аппроксимацию среднего, полученную из цпт, и понимать её стоит так, что среднее выборки это априорное среднее плюс шум, который очень похож на нормальное распределение с маленькой дисперсией
Выглядит будто автор картинки совсем забыл, что сигма и в экспоненте тоже есть(
E
Выглядит будто автор картинки совсем забыл, что сигма и в экспоненте тоже есть(
привет, мой злобный брат-близнец
R
Добрый день
i
Кажется, чтобы понять смысл суммы константы и распределения, не нужно много усилий
i
Думаю, что авторы имели в виду аппроксимацию среднего, полученную из цпт, и понимать её стоит так, что среднее выборки это априорное среднее плюс шум, который очень похож на нормальное распределение с маленькой дисперсией
можно и такой пример построить он разрушает вторую непонятную формулу
PS
Специально для тех, кто собрался писать учебник
i
Это ещё больше лишено смысла
i
Зачем выдумывать если известно как правильно?
i
Мне кажется, если написать верно то тот кому не понятно, сможет разобраться если захочет. А если написать неверно, то разобратся будет нереально.
ML
c2w1 - простой вопрос.
в задании есть комментарий: "Обратите внимание, что в numpy вызов функции .mean() без параметров возвращает среднее по всем элементам массива, а не по столбцам, как в pandas. "
я использую numpy без параметров и мне выдает среднее по столбцам.
в задании есть комментарий: "Обратите внимание, что в numpy вызов функции .mean() без параметров возвращает среднее по всем элементам массива, а не по столбцам, как в pandas. "
я использую numpy без параметров и мне выдает среднее по столбцам.