我们进入统计分布的第一部分,从最基本简单的伯努利(Bernoulli)和二项分布(Binomial)开始聊起.
Bernoulli为什么发明了Bernoulli分布?目的就是描述一件事情发生或者不发生的概率(或者称为yes-no问题),发生为1不发生为0,分别对应概率P和1-P.
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数据挖掘或深度学习的材料中经常会看到各种各样的分布,但是即便我们看到对应的公式也通常搞得人一头雾水.因为自己学物理出身,总希望理解各种数学公式背后所对应的物理或现实概念是什么,这个系列便是希望通过相对细致的介绍了解各种分布背后所表达的应用场景以及各个分布之间的关系来加深我们的理解.
在进入后续的介绍之前,这里先简单的理清几个最基本的概念.
选择与谁同行,比要去的地方更重要.
当下的我总是有点迷茫,在尴尬的年龄却不能坚定地知道自己应该去向何方.最近读起高瓴资本张磊新撰写的"价值"这本书,似乎从另一个角度回答了我的困惑.他讲到"选择和谁同行,比要去的地方更重要",换而言之其实选择的方向并没有那么重要,而选择和谁同行才应该是真正的问题.
高瓴资本的骄人战绩也让张磊被誉为中国的巴菲特,主张价值投资理念的他所写的这本新书系统性地介绍了多年来的投资和管理思路.我一直抱有一个理念,人生和投资没有本质的区别,无非一个投钱,一个投资的是时间.所以多理解投资也可以一定程度上帮助自己适当地选择人生.
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