① pdf怎么插入蛋糕分布图
pdf怎么插入蛋糕分布图方法如下：
方法一：借助第三方工具
我们在电脑上想要给PDF文档插入图片时，可以借助工具“迅捷PDF转换器”，这款工具支持PDF文档与word、PPT等文档之间的相互转换，也能帮助我们实现PDF插入图片的操作。
我们打开之后选择“PDF操作”-“PDF插入页面”将我们需要插入图片的PDF文档拖动或者点击上传。上传之后我们将鼠标滑动到想要插入图片的位置，点击页面上的“+”然后选择图片上传。
上传完成之后设置存储位置点击“开始转换”PDF插入图片的操作就粗亮完成了，比较简单快捷。另外，这款工具也有手机版的，如果手机有相关需要可以使用。
方法二：借助在线工此凳银具
使用在线工具给PDF插入图片比较快捷，我们可以借助“lightPDF”来操作，手机和电脑都能使用。
浏览器打开lightPDF之后，我们选择“PDF转word”将我们的PDF文档转森宴为word之后，可以自由插入图片。
使用它来给pdf插入图片虽然方便，也有一个缺点，那就是插入图片之后保存的形式也是word文档，如果想要保存为PDF还需要再进行一次转换，稍有一些麻烦。希望可以帮到你。
② 概率论中的pdf和cdf表示什么
PDF是概率密度（函数） CDF是（累积）岩橘分布函数 （希望能帮到你，也希望你能给我好评哦，你圆逗的好评是我最大的鼓励！谢谢橘枣卖~）
③ 随机性抖动的pdf一般符合什么分布
随机性抖动的pdf一般符合离散分布。确定性抖动DJ是非高斯分布并且有界，随机抖动的PDF函数呈现离散分布。可能是带宽限制、反射、串扰、闭游EMI、地面反弹、周期调制产生。离散分布，如果随机变量X的所有可能的取值是有限或者可列无穷多个，那么它分布函数的值域是离散的，对应的分布为离凯改散分布。常用的离散盯态判分布有二项分布、泊松分布、几何分布、负二项分布等。
④ 为什么word文档转换成pdf后，格式的排版、分布上会发生变化
是因为软件的问题，可以直接使用office2010WORD直接转换。
具体步骤如下所示：
1、打开电脑，进知搜入软件中，点击上方的文件选项，就会看到以下咐拿画面，点击“保存并发送”这个选项。
2、点击之后，就会看到以下画面，在左边选择选项“PFD/XPS文档”之后再选择“创建PDF/XPS”选项。
3、点击之后，选择要保存的位置，选择完成之后，点击下方的“发布”就可以。
4、打开文衡猛搭件，就不会有格式的变化。
⑤ 印前acrobat优化pdf设置参数
文件——编辑——打开首选项设置参数。
优化PDF：1、打开要压缩的文档，接着单击文件—另存为—优化的PDF。
2、单击统哗首计空间使用情况，查笑枯看PDF空间分布。
3、PDF文档大部分空间碰芦洞是图像占据着，所以我们主要优化图像项就可以了。
⑥ LDA 原理说明
LDA为latent Dirichlet allocation的简称，是一个生成式模型，是一种主题模型，无监督度学习方法。其基本假设是一篇文档是一个词袋，由多个词组成，与词的顺序无关，它可以有多个主题（topic），并且文档中的词都和这些主题相关。这里使用sparse dirichlet的原因是，一个主题中的词的概率分布是被修剪过得，所以仅有一小部分词的罩搭概率较大，这就和实际场景更加贴近
先定义几个简写表示：
①词袋表示为D，词袋中有V个词，里面有M篇文档，每个文档的长度为Ni（文档中含有N个词）;
②α为每个文档的主题分布的先验dirichlet分布的参数；（这里简单说明一下dirichlet分布，见文章最后）
③β为每个主题词分布的先验dirichlet分布的参数 ；
④Θi文档i的主题分布，为多项式分布，但受到参数为α的Dirichlet先验分布控制；
⑤φk为主题k的词分布，k∈[0，K]，为多项式分布，但受到参数为β的Dirichlet先验分布控制；
⑥ωij为具体的词，这是和①中的已知量，其他的均为变量；
⑦悉模zij为第i篇文档的第j个词的主题；
统计说明如下：
从dirichlet分布α中取样生成文档i的主题分布Θ i （Θ i ~Dir(α)，α<1）
从主题k的多项式分布φ k 中取样生成的文档i的第j个词的主题z ij
从dirichlet分布β中取样生成主题词物陆拿z ij 的词语分布φz ij
从词语的多项式分布φz ij 中重采样最终生成词语ω ij
那么，模型的联合分布（生成词w的概率）为：
最终，文档i的单词分布集对Θ i 、φ求积分，对z ij 求和，（因为有一篇文档假设由K个主题组成，每个主题k满足多项式分布，并且文档包含j个词）得到：
根据p(ω i |α,β)的最大似然估计，最终可以通过EM/吉布斯采样估计出模型中的参数。
对文档中的所有词遍历一遍为其随机分配一个主题（zij），即zij符合mult(1/K)，将文档i中k主题出现的次数、文档i中主题数量和、k主题对应的某个词的次数、主题k的总词数,这4个变量都加1。
之后，开始重复迭代寻优。
例如，文档i的词ωij对应的主题为k，根据LDA中topic sample的概率分布sample出新的主题，更新对应的上述4个变量分布加1
迭代完成后，输出主题-词参数矩阵φ和文档-主题矩阵Θ
beta分布的x∈[0,1]，是实数，概率密度为x (α-1)(1-x) (β-1),其中α，β>0，这和bernoulli 分布形式上类似，但是bernoulli的x取值为0或1。
当选择不同α和β时，beta分布的pdf为：
说明：
pdf为连续型变量的概率密度函数
beta分布是针对一个x变量，dirichlet分布是针对多个随机变量，通常标记为Dir(α)，表示连续多元概率分布，参数α>0，是beta分布的扩展，通常被用于贝叶斯统计中的一种先验分布。
对于两个随机变量（k=2）的pdf分布如下图：
dirichlet分布的pd如下所示：
共轭：假定一个先验分布A，将该先验分布的参数带入另外的一个分布中，得到后验证分布，如果该后验分布和该先验分布有相同的形式，则称为共轭（conjugacy）。
beta分布是bernoulli（二项式分布）的共轭先验分布为共轭，dirichlet为multinomial（多项式分布）的共轭先验分布。
参考链接：
<u>https://en.wikipedia.org/wiki/Latent_Dirichlet_allocation</u>
https://blog.csdn.net/MeituanTech/article/details/80804170
wiki中文版
⑦ 概率论中pmf,pdf,df,.有什么区别与联系
pdf是probability density function就是概率密度函数
pmf是probability mass function就是分布函数
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
我遍查全书貌似没找到是什么意思.
⑧ model.pdf和模型.pdf什么区别
modelpdf和模型pdf什么区别
模型pdf是一种用于描述概率分布的函数，它可以用来表示模型的概率分布宏握灶。
而模型pdf则是一种用于描述模型的函数，它可以用来描述模型的参数和变量之间的关系，以及模蔽扮型的预测结果皮扮。
⑨ 统计学中pdf和cdf是什么 怎么理解
PDF指的是概率密度函数（Probability Density Function），所以CDS中的PDF指的是概率密度函数图
CDF指的是累积分布函数（cumulative distribution function），所以CDS中的CDF指的是累积分布函数图！
⑩ 概率论中随机变量（离散和连续）的pmf和pdf是如何推导出来的呢
需要根据具体情况推导，不同的概率分布，原因是其随机变量实际上是受到某种因素影响而出现的，所以必须知道其影响因素本身，然后再考虑随机的因素才有实际的纳御分布函数。没有一个包打天下的方法。
离散型的数值主要是排列组合的方式推导，连续的则更为复杂。
(10)pdf分布扩展阅读：
PDF：概率密度函数（probabilitydensityfunction）,在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是衫茄宽一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。本身不是概率，取值积分后才是概率。
PMF:概率质量函（probabilitymassfunction),在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。
CDF:累积分布函数()，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。是PDF在特定区间上或亮的积分。CDF就是PDF的积分，PDF就是CDF的导数。