probability distributions câu

• Probability Distributions > Cumulative Distribution Function
  Hàm phân phối tích lũy (Cumulative Distribution Function)
• Probability distributions, implied volatility, and the Greeks
  Nó tính giá, implied volatilities, và người hy lạp.
• Discrete Probability Distributions and Time Series (from 2008 to 2013)
  Giai đoạn mở rộng và niêm yết chứng khoán (từ năm 2008 đến 2010)
• Random Variables and its Probability Distributions
  Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất (random variables and probability distribu
• Hence, the two probability distributions on the partial transcripts at the end of round j are identical.
  Như vậy hai phân bố xác suất trên các bản sao bộ phận tại cuối vòng j là đồng nhất.
• But its main advantage is that it's not restricted to Gaussian probability distributions.
  Nhưng lợi thế chính của nó là nó không bị hạn chế đối với phân bố xác suất Gaussian.
• But its main advantage is it’s not restricted to Gaussian probability distributions.
  Nhưng lợi thế chính của nó là nó không bị hạn chế đối với phân bố xác suất Gaussian.
• But its main advantage is that it’s not restricted to Gaussian probability distributions.
  Nhưng lợi thế chính của nó là nó không bị hạn chế đối với phân bố xác suất Gaussian.
• The probability distributions produced by a Monte Carlo model create a picture of risk.
  Các phân bố xác suất được tạo ra bởi một mô hình Monte Carlo tạo ra một bức tranh về rủi ro.
• Similarly, we can compute entropies H(P) and H(C) associated with plaintext and ciphertext probability distributions, respectively.
  Tương tự ta có thể tính các entropy H(P) và H(C) theo các phân bố xác suất tương ứng của bản mã và bản rõ.
• Several probability distributions are so important in theory or applications that they have been given specific names:
  Một số phân phối xác suất có vai trò quan trọng trong lý thuyết và ứng dụng đến mức chúng đã được đặt tên:
• Maximum entropy is another general technique for estimating probability distributions from data.
  Đối với bài toán phân lớp dữ liệu, Entropy cực đại là một kỹ thuật dùng để ước lượng xác suất các phân phối từ dữ liệu.
• In the two probability distributions, both have the same mean but one has a standard deviation of 100, while the other has a standard deviation of 200.
  Trong hai phân phối xác suất, cả hai đều có cùng giá trị nhưng có giá trị chuẩn là 100, trong khi giá trị kia có độ lệch chuẩn là 200.
• Probability distributions can also be specified via moments or the characteristic function, or in still other ways.
  Phân bố xác suất cũng có thể được chỉ định thông qua các giá trị mômen hay hàm đặc trưng (characteristic function), hay các cách khác nữa.
• Among all continuous probability distributions with support [0,∞) and mean μ, the exponential distribution with λ = 1/μ has the largest entropy.
  Trong số tất cả các phân bố xác suất liên tục với hỗ trợ [0,∞) và giá trị trung bình μ, phân phối mũ với λ = 1/μ có entropy lớn nhất.
• Among all continuous probability distributions with support [0, ∞) and mean μ, the exponential distribution with λ = 1/μ has the largest differential entropy.
  Trong số tất cả các phân bố xác suất liên tục với hỗ trợ [0,∞) và giá trị trung bình μ, phân phối mũ với λ = 1/μ có entropy lớn nhất.
• In probability theory and statistics, the Jensen–Shannon divergence is a method of measuring the similarity between two probability distributions.
  Trong lý thuyết xác suất và thống kê, khoảng cách Jensen-Shannon là một phương pháp phổ biến để đo sự tương đồng giữa hai phân bố xác suất.
• Investors have homogeneous expectations: that is, they estimate identical probability distributions for future rates of return.
  Tất cả các nhà đầu tư có những kỳ vọng giống nhau; đó là , họ ước lượng sự phân bổ xác suất đồng nhất với tỷ lệ lợi nhuận tương lai.
• It uses graphical models to describe probability distributions when no other books apply graphical models to machine learning.
  Các tác giả sử dụng các mô hình đồ họa để mô tả phân phối xác suất trong khi không có cuốn sách nào khác áp dụng mô hình đồ họa cho học máy.
• Nonparametric solutions, like we’ll see later in this chapter, don’t make any assumptions about probability distributions, or they are implicit.
  Các giải pháp phi tham số, như chúng ta sẽ thấy phần sau trong chương này, không thực hiện bất kỳ giả định về phân bố xác suất, hoặc chúng đang tiềm ẩn.