① pdf怎麼插入蛋糕分布圖
pdf怎麼插入蛋糕分布圖方法如下：
方法一：藉助第三方工具
我們在電腦上想要給PDF文檔插入圖片時，可以藉助工具「迅捷PDF轉換器」，這款工具支持PDF文檔與word、PPT等文檔之間的相互轉換，也能幫助我們實現PDF插入圖片的操作。
我們打開之後選擇「PDF操作」-「PDF插入頁面」將我們需要插入圖片的PDF文檔拖動或者點擊上傳。上傳之後我們將滑鼠滑動到想要插入圖片的位置，點擊頁面上的「+」然後選擇圖片上傳。
上傳完成之後設置存儲位置點擊「開始轉換」PDF插入圖片的操作就粗亮完成了，比較簡單快捷。另外，這款工具也有手機版的，如果手機有相關需要可以使用。
方法二：藉助在線工此凳銀具
使用在線工具給PDF插入圖片比較快捷，我們可以藉助「lightPDF」來操作，手機和電腦都能使用。
瀏覽器打開lightPDF之後，我們選擇「PDF轉word」將我們的PDF文檔轉森宴為word之後，可以自由插入圖片。
使用它來給pdf插入圖片雖然方便，也有一個缺點，那就是插入圖片之後保存的形式也是word文檔，如果想要保存為PDF還需要再進行一次轉換，稍有一些麻煩。希望可以幫到你。
② 概率論中的pdf和cdf表示什麼
PDF是概率密度（函數） CDF是（累積）岩橘分布函數 （希望能幫到你，也希望你能給我好評哦，你圓逗的好評是我最大的鼓勵！謝謝橘棗賣~）
③ 隨機性抖動的pdf一般符合什麼分布
隨機性抖動的pdf一般符合離散分布。確定性抖動DJ是非高斯分布並且有界，隨機抖動的PDF函數呈現離散分布。可能是帶寬限制、反射、串擾、閉游EMI、地面反彈、周期調制產生。離散分布，如果隨機變數X的所有可能的取值是有限或者可列無窮多個，那麼它分布函數的值域是離散的，對應的分布為離凱改散分布。常用的離散盯態判分布有二項分布、泊松分布、幾何分布、負二項分布等。
④ 為什麼word文檔轉換成pdf後，格式的排版、分布上會發生變化
是因為軟體的問題，可以直接使用office2010WORD直接轉換。
具體步驟如下所示：
1、打開電腦，進知搜入軟體中，點擊上方的文件選項，就會看到以下咐拿畫面，點擊「保存並發送」這個選項。
2、點擊之後，就會看到以下畫面，在左邊選擇選項「PFD/XPS文檔」之後再選擇「創建PDF/XPS」選項。
3、點擊之後，選擇要保存的位置，選擇完成之後，點擊下方的「發布」就可以。
4、打開文衡猛搭件，就不會有格式的變化。
⑤ 印前acrobat優化pdf設置參數
文件——編輯——打開首選項設置參數。
優化PDF：1、打開要壓縮的文檔，接著單擊文件—另存為—優化的PDF。
2、單擊統嘩首計空間使用情況，查笑枯看PDF空間分布。
3、PDF文檔大部分空間碰蘆洞是圖像占據著，所以我們主要優化圖像項就可以了。
⑥ LDA 原理說明
LDA為latent Dirichlet allocation的簡稱，是一個生成式模型，是一種主題模型，無監督度學習方法。其基本假設是一篇文檔是一個詞袋，由多個片語成，與詞的順序無關，它可以有多個主題（topic），並且文檔中的詞都和這些主題相關。這里使用sparse dirichlet的原因是，一個主題中的詞的概率分布是被修剪過得，所以僅有一小部分詞的罩搭概率較大，這就和實際場景更加貼近
先定義幾個簡寫表示：
①詞袋錶示為D，詞袋中有V個詞，裡面有M篇文檔，每個文檔的長度為Ni（文檔中含有N個詞）;
②α為每個文檔的主題分布的先驗dirichlet分布的參數；（這里簡單說明一下dirichlet分布，見文章最後）
③β為每個主題詞分布的先驗dirichlet分布的參數 ；
④Θi文檔i的主題分布，為多項式分布，但受到參數為α的Dirichlet先驗分布控制；
⑤φk為主題k的詞分布，k∈[0，K]，為多項式分布，但受到參數為β的Dirichlet先驗分布控制；
⑥ωij為具體的詞，這是和①中的已知量，其他的均為變數；
⑦悉模zij為第i篇文檔的第j個詞的主題；
統計說明如下：
從dirichlet分布α中取樣生成文檔i的主題分布Θ i （Θ i ~Dir(α)，α<1）
從主題k的多項式分布φ k 中取樣生成的文檔i的第j個詞的主題z ij
從dirichlet分布β中取樣生成主題詞物陸拿z ij 的詞語分布φz ij
從詞語的多項式分布φz ij 中重采樣最終生成詞語ω ij
那麼，模型的聯合分布（生成詞w的概率）為：
最終，文檔i的單詞分布集對Θ i 、φ求積分，對z ij 求和，（因為有一篇文檔假設由K個主題組成，每個主題k滿足多項式分布，並且文檔包含j個詞）得到：
根據p(ω i |α,β)的最大似然估計，最終可以通過EM/吉布斯采樣估計出模型中的參數。
對文檔中的所有詞遍歷一遍為其隨機分配一個主題（zij），即zij符合mult(1/K)，將文檔i中k主題出現的次數、文檔i中主題數量和、k主題對應的某個詞的次數、主題k的總詞數,這4個變數都加1。
之後，開始重復迭代尋優。
例如，文檔i的詞ωij對應的主題為k，根據LDA中topic sample的概率分布sample出新的主題，更新對應的上述4個變數分布加1
迭代完成後，輸出主題-詞參數矩陣φ和文檔-主題矩陣Θ
beta分布的x∈[0,1]，是實數，概率密度為x (α-1)(1-x) (β-1),其中α，β>0，這和bernoulli 分布形式上類似，但是bernoulli的x取值為0或1。
當選擇不同α和β時，beta分布的pdf為：
說明：
pdf為連續型變數的概率密度函數
beta分布是針對一個x變數，dirichlet分布是針對多個隨機變數，通常標記為Dir(α)，表示連續多元概率分布，參數α>0，是beta分布的擴展，通常被用於貝葉斯統計中的一種先驗分布。
對於兩個隨機變數（k=2）的pdf分布如下圖：
dirichlet分布的pd如下所示：
共軛：假定一個先驗分布A，將該先驗分布的參數帶入另外的一個分布中，得到後驗證分布，如果該後驗分布和該先驗分布有相同的形式，則稱為共軛（conjugacy）。
beta分布是bernoulli（二項式分布）的共軛先驗分布為共軛，dirichlet為multinomial（多項式分布）的共軛先驗分布。
參考鏈接：
<u>https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation</u>
https://blog.csdn.net/MeituanTech/article/details/80804170
wiki中文版
⑦ 概率論中pmf,pdf,df,.有什麼區別與聯系
pdf是probability density function就是概率密度函數
pmf是probability mass function就是分布函數
df是degree of freedom是自由度,如卡方分布、t分布、F分布里的自由度
我遍查全書貌似沒找到是什麼意思.
⑧ model.pdf和模型.pdf什麼區別
modelpdf和模型pdf什麼區別
模型pdf是一種用於描述概率分布的函數，它可以用來表示模型的概率分布宏握灶。
而模型pdf則是一種用於描述模型的函數，它可以用來描述模型的參數和變數之間的關系，以及模蔽扮型的預測結果皮扮。
⑨ 統計學中pdf和cdf是什麼 怎麼理解
PDF指的是概率密度函數（Probability Density Function），所以CDS中的PDF指的是概率密度函數圖
CDF指的是累積分布函數（cumulative distribution function），所以CDS中的CDF指的是累積分布函數圖！
⑩ 概率論中隨機變數（離散和連續）的pmf和pdf是如何推導出來的呢
需要根據具體情況推導，不同的概率分布，原因是其隨機變數實際上是受到某種因素影響而出現的，所以必須知道其影響因素本身，然後再考慮隨機的因素才有實際的納御分布函數。沒有一個包打天下的方法。
離散型的數值主要是排列組合的方式推導，連續的則更為復雜。
(10)pdf分布擴展閱讀：
PDF：概率密度函數（probabilitydensityfunction）,在數學中，連續型隨機變數的概率密度函數（在不至於混淆時可以簡稱為密度函數）是衫茄寬一個描述這個隨機變數的輸出值，在某個確定的取值點附近的可能性的函數。本身不是概率，取值積分後才是概率。
PMF:概率質量函（probabilitymassfunction),在概率論中，概率質量函數是離散隨機變數在各特定取值上的概率。
CDF:累積分布函數()，又叫分布函數，是概率密度函數的積分，能完整描述一個實隨機變數X的概率分布。是PDF在特定區間上或亮的積分。CDF就是PDF的積分，PDF就是CDF的導數。