二项分布第6页

LDA主题模型的原理和建模

目录什么是LDA主题模型背景知识贝叶斯理论gamma函数多个分布博鲁尼分布二项分布多项分布beta分布Dirichlet分布开始了解LDAPython建模什么是LDA主题模型首先说明一下什么是主题模型。

不休的turkeymz·2022-11-22 23:05

学习LDA主题模型总结

LDA主题模型主题模型概念LDA模型词袋模型二项分布多项分布共轭先验分布学习链接主题模型概念主题模型（topicmodel）是以非监督学习的方式对文集的隐含语义结构进行聚类的统计模型。

LuoYaNiiii·2022-11-22 23:27

机器学习之朴素贝叶斯（算法详细推导）

条件概率P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)极大似然估计离散型——分布函数假设样本服从二项分布目标为maxθP(X∣θ)max

Diana003·2022-11-22 19:06

关于R语言的各种统计分布函数介绍

转自：微点阅读https://www.weidianyuedu.comR语言的各种统计分布函数1.二项分布Binomialdistribution：binom二项分布指的是N重伯努利实验，记为X~b(n

xiaoweids·2022-11-22 03:20

统计计算——基于R语言的随机数生成

(191206)#设置随机数种子，为了保证多次生成的随机数一致，需要保证数据一样情况下进行再次实验时可用到N=100#生成随机数个数#1生成BETA分布随机数x1=rbeta(N,2,2)x1#2生成二项分布随机数

shlay·2022-11-22 03:44

机器学习笔记之指数族分布

机器学习笔记之指数族分布文章目录机器学习笔记之指数族分布背景介绍一维高斯分布改写指数分布形式对数配分函数与统计量的关系极大似然估计与充分统计量最大熵角度看指数族分布背景介绍指数族分布是一类分布，包括高斯分布，伯努利分布，二项分布

MoonHonor·2022-11-21 16:30

通俗理解LAD模型

一个函数：gamma函数四个分布：二项分布、多项分布、beta分布、Dirichlet分布一个概念和一个理念：共轭先验和贝叶斯框架两个模型：pLSA、LDA（在本文第4部分阐述）一个采样：Gibbs采样本文便按照上述

珠穆拉玛峰·2022-11-21 09:42

概率论与数理统计-离散型随机变量基础知识（二）

接着上一次的知识点，我们继续总结知识点，上一次在泊松分布相关知识还有一个泊松定理，若二项分布中的n足够大，同时参数p足够小，一般认为小于0.1为足够小，则二项分布可近似看为泊松分布，其参数。

数学渣渣辉·2022-11-21 01:39

python随机生成正态分布_Python推论统计入门——概率分布

随机变量随机变量分为离散型随机变量与连续型随机变量离散型随机变量的概率计算公式为概率质量函数（PMF），统计图中的形状为离散概率分布连续型随机变量的概率计算公式为概率密度函数（PDF），统计图中的形状为连续概率分布常见的离散概率分布（概率质量函数PMF）有四种：伯努利分布二项分布几何分布泊松分布学习步骤该分布有什么作用如何检验某随机事件是该分布如何计算该随机事件发生的概率如何使用

weixin_39888180·2022-11-21 01:37

程序员的自我修养之数学基础11：期望、方差、常见分布（均匀分布、二项分布、泊松分布、正态分布）

目录一、期望1.离散型随机变量的期望2.连续型随机变量的期望3.期望的性质二、方差和均方差1.定义2.计算三、常见分布1.均匀分布2.二项分布和几何分布3.泊松分布4.正态分布一、期望期望这个概念，初高中就学过了吧

M＆Q·2022-11-21 01:31

概率论与数理统计（第二章---随机变量及其分布函数

用之前高数的知识4.随机变量统计规律性的描述-分布函数随机变量的定义随机变量的性质5.常见随机变量离散型随机变量概览一、0-1分布X∼(0−1分布)X\thicksim(0-1分布)X∼(0−1分布)二、二项分布

小果一粒沙·2022-11-21 01:27

【数学基础】从零构建统计随机变量生成器之离散基础篇

在本系列中，我们会从第一性原理出发，从零开始构建统计学中的常见分布的随机变量生成器，包括二项分布，泊松分布，高斯分布等。

风度78·2022-11-21 01:53

【数理统计基础】随机变量和概率分布

随机变量和概率分布变量随机变量概率分布一、离散型随机变量概率函数二项分布泊松分布几何分布二、连续型随机变量概率函数正态分布指数分布随机变量和概率分布关于总体数据的模型。

guieraxbc·2022-11-21 01:23

AI笔记: 数学基础之二项分布与二项式定理

概率试验1.投掷一个骰子投掷5次2.某人射击1次，击中目标的概率是0.8,他射击10次；3.一个盒子中装有5个球(3红2白)，有放回依次从中抽取5个球4.生产一种零件，出现次品的概率是0.04，生产这种零件4件以上这些的特点都是：条件相同独立重复性试验发生或者不发生发生的概率相同例子投掷一枚图钉，设针尖向上的概率为p,则针尖向下的概率为q=1-p.连续投掷一枚图钉3次，仅出现1次针尖向上的概率是多

Johnny丶me·2022-11-21 01:51

人工智能数学基础--概率与统计10：离散随机变量的概率函数及常见的二项分布、泊松分布

二、二项分布2.1、定义假设某事件A在一次试验中发生的概率为p，将该试验独立重复n次，以X记A在

LaoYuanPython·2022-11-21 01:20

由二项分布推导泊松分布中的两个使用公式的证明

一、概述泊松分布是二项分布的极限，因此可以由二项分布推导出来，在推导过程中会用到如下两个公式：在《求x-＞∞时（1-k/x）^x的极限值》介绍了后面这个公式的推导过程，虽然结论正确，但这2天想来其实过程不正确

LaoYuanPython·2022-11-21 01:20

人工智能数学基础--概率与统计11：离散随机变量的超几何分布和负二项分布

一、超几何分布1.1、定义假设N个产品中M个废品，以X记为从N个产品中随机抽出n个里面所包含的废品数m，则：P(X=m)=(mM)(n−mN−M）/（nN）P(X=m)={\Large(^M_m)(^{N-M}_{n-m}）/（^N_n）}P(X=m)=(mM)(n−mN−M）/（nN）其中：0≤m≤M，n≤N，n-m≤N-M。上述概率函数就是超几何分布的概率函数，之所以称为这个名字，是因为其形式

LaoYuanPython·2022-11-21 00:46

机器学习吃瓜教程打卡班第一、二章

二章绪论基本概念归纳NFL定律模型评估过拟合与欠拟合：评估方法留出法交叉验证法自助法调参性能度量错误率与精度混淆矩阵（ConfusionMatrix）ROC与SUC代价敏感错误率与代价敏感曲线比较检验假设检验二项分布第一二章的内容主要包含绪论及模型评估

源中阮·2022-11-21 00:14

机器学习概述

一、关于概率的基本概念离散型随机变量：伯努利分布p(x)=ux(1-u)(1-x)、二项分布P(X=k)=Cnkuk(1-u)n-k、连续型随机变量：∫f(x)dx=1。

Robin_yy·2022-11-20 19:17

hadamard积 matlab_matlab工具大全（转）

Ⅰ.1统计工具箱函数表Ⅰ-1概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数exppdf指数分布的概率密度函数

爱吃超人的怪兽·2022-11-20 03:15

PyTorch教程（2）概率分布

概率分布有不同的类型，包括正态分布，二项分布，多项分布，伯努利分布。每种统计分布都有自己的特性。torch.distributions模块包含概率分布和抽样函数。在计算图中

求则得之，舍则失之·2022-11-19 23:29

logit模型应用实例_广义线性模型应用举例之beta回归及R计算

广义线性模型应用举例之beta回归及R计算在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型(GLM)可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布、二项分布

weixin_39834984·2022-11-19 23:26

chi2inv函数 matlab_matlab工具箱函数汇总(转)

附录Ⅰ工具箱函数汇总Ⅰ.1统计工具箱函数表Ⅰ-1概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数exppdf

weixin_39622643·2022-11-19 23:56

matlab 纯迟延_基于matlab工具箱函数带纯迟延系统仿真里怎么

2019-03-13回答附录ⅰ工具箱函数汇总ⅰ.1统计工具箱函数表ⅰ-1概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数

千锋java学院·2022-11-19 23:25

matlab速查手册pdf,matlab函数速查手册pdf

看这个吧Ⅰ.1统计工具箱函数表Ⅰ-1概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数exppdf指数分布的概率密度函数

培根悖论唠唠嗑·2022-11-19 23:25

Categorical Distribution(分类分布)

将一个小球放入两个桶，记变量x为第一个桶里面有的小球个数，那么只有0个或者1个，所以是服从伯努利分布；将n个小球放入两个桶，记变量x为第一个桶里面的小球个数，那么最少可能有0个，最多可能有n个，所以服从二项分布

weixin_40248634·2022-11-19 20:53

统计模拟：服从二项分布的两组差异高于非劣效界值的概率

临床试验中假设试验组与对照组按1:1比例随机分配，不同的样本量可能影响其效果，探索不同样本量下两组差异小样本量（40例）上图第一、二列分别假设为试验组和对照组主要终点概率，第三列为两组差异与非劣效值相比发生的概率，具体数据模拟SAS程序如下：%macrosimu(c,n,p1,p2,outdat);dataa;doi=1to&c.by1;trail=ranbin(123,&n.,&p1.);con

leeningzzu·2022-11-18 17:55

宋浩概率论与数理统计-第二章-笔记

随机变量的概念2.2.1离散型随机变量及其概率分布连续型随机变量及其概率密度函数2.2.2分布函数的定义离散型的分布函数==例题==连续型的分布函数==例题==2.2.3常见的分布离散型常见分布0-1分布几何分布二项分布泊松分布超几何分布连续型常见分布均匀分布指数分布正态分布

Anchor___·2022-11-17 21:14

宋浩《概率论与数理统计》自用笔记

文章目录第一章概率论的基本概念古典概型几何概型公理化条件概率独立性第二章随机变量及其分布离散型随机变量及其概率分布连续型随机变量及其概率密度函数分布函数离散型的分布函数连续型的分布函数离散型分布0-1分布几何分布二项分布泊松分布超几何分布连续型分布均匀分布指数分布正态分布随机变量函数的分布离散型连续型第三章多维随机变量及其分布二维离散型的联合分布和边缘分布二维连续型的联合分布和边缘分布第四章随机变

Lapsey·2022-11-17 21:08

数学工程学|正态分布及其图形

目录前言正态分布正态分布图形参考文献前言正态分布是最常见的一种的概率分布，最早由棣莫弗（AbrahamdeMoivre）于1733年求二项分布的渐近公式中得到，后由德国数学家Gauss率先将其应用于天文学研究

帅帅de三叔·2022-11-16 08:07

【C++11】随机数引擎与随机数类

文章目录随机数引擎与伪随机数获取“真随机数”静态随机数引擎随机数种子std::random_device服从均匀分布的整型随机数服从均匀分布的实型随机数服从标准正态分布的随机数服从二项分布的随机结果随机数引擎与伪随机数

智子、·2022-10-30 18:24

NFA虚假警报数

二项分布二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布。

qq_43133135·2022-10-27 17:22

我的学习笔记之概率、随机变量及其分布（R语言）

要点计算概率的方法；离散型随机变量，二项分布、Poisson分布和超几何分布；连续型随机变量，均匀分布、正态分布和指数分布；抽样分布，卡方分布、t分布、F分布。

18楼·2022-10-25 12:11

AI 人工智能之常见概率分布(1)

二项分布考察由n次随机试验组成的随机现象，它满足以下条件：1)重复进行n次随机试验；2)n次试验相互独立；3)每次试验仅有两个可能结果；4)每次试验成功的概率为p，失败的概率为1-p。

剑池·2022-10-22 07:09

概率论——随机变量及其分布

又非连续随机变量第二节离散随机变量一、离散随机变量的概率分布1.概率分布表（表格法）2.离散随机变量的概率函数（公式法）3.概率函数的性质第三节常用离散分布一、超几何分布1.定义2.利用MATLAB软件计算和绘图二、二项分布

Vicky__3021·2022-10-10 19:09

概率论与数理统计——分布律

X01pk1-pp2随机变量分布-二项分布(伯努利实验：n次抛硬币，k次正面的概率？

qq_40111948·2022-10-10 19:03

概率论与数理统计学习笔记（6）——分布律，分布函数，密度函数

目录1离散型随机变量1.1（0-1）分布1.2伯努利试验1.3二项分布1.4几何分布1.5泊松分布2.连续型随机变量2.1分布函数与概率密度函数2.2均匀分布2.3指数分布2.4正态分布2.4.1标准正态分布

野指针小李·2022-10-10 19:31

概率论 —— 泊松分布和指数分布

文章目录1.泊松分布1.1定义和性质1.2理解泊松分布1.2.1从二项分布角度理解1.2.2直观理解1.3分布律曲线2.指数分布1.泊松分布1.1定义和性质泊松分布：设非负的离散随机变量XXX取值为0,1,2

云端FFF·2022-10-10 18:59

机器学习——指数族分布

机器学习——指数族分布一维高斯分布充分统计量和对数配分函数的关系充分统计量和极大似然估计最大熵指数族是一类分布，包括高斯分布、伯努利分布、二项分布、泊松分布、Beta分布、Dirichlet分布、Gamma

DCGJ666·2022-10-10 18:59

贝叶斯分类器详解从零开始从理论到实践

1.3、贝叶斯定理二、概率的分布2.1、离散概率分布2.1.1、伯努利分布(BernoulliDistribution)2.1.2、分类分布(CategoricalDistribution)2.1.3、二项分布

BlackStar_L·2022-10-04 13:19

5道面试中的常见的统计学问题

5道面试中的常见的统计学问题1、伯努利试验与二项分布的区别伯努利试验仅指单个试验，而二项分布指多个伯努利试验。伯努利有两种可能的结果：成功和失败。

·2022-10-01 13:17

机器学习面试题——PCA与LDA

LDA介绍一下LDA的中心思想是什么LDA的优缺点说说LDA的步骤推导一下LDAPCA和LDA有什么区别偏差与方差SVD懂么方差和协方差的理解伯努利分布和二项分布的区别PCA与LDA：《百面机器学习算法工程师带

冰露可乐·2022-09-28 19:01

概率论-常见分布

概率密度函数(probabilitydensityfunction)Ber(p)为二项(Binomial)分布二项分布是由两个参数nn和pp描述的取值于0,1,…,n0,1,…,n的离散分布。

一杯敬朝阳一杯敬月光·2022-09-18 15:39

【概率论与数理统计】猴博士笔记 p33-35 超几何分布、正态分布、二项分布

超几何分布H例1：设随机变量X~H(5,3,2)，求P{X=1}、EX、DX.解：题意是：共有5个球，其中3个目标球，共取2次，取到1个目标球的概率。P{X=1}=35EX=65DX=925P\{X=1\}=\frac{3}{5}\\EX=\frac{6}{5}\\DX=\frac{9}{25}P{X=1}=53EX=56DX=259正态分布N一维正态分布总体考点公式如下：对第1点：P在{X在a到

karshey·2022-09-18 09:50

Python统计学03——随机变量的概率分布

参考书目：贾俊平.统计学——Python实现.北京:高等教育出版社，2021.概率论里面的随机变量有很多分布，常见的离散型有二项分布，泊松分布，连续性的分布有正态分布，均匀分布，指数分等。

阡之尘埃·2022-09-04 07:00

matlab子域边界,matlab tool box function

Matlab工具箱函数汇总Ⅰ.1统计工具箱函数表Ⅰ-1概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数

weixin_39609541·2022-08-20 07:14

神经网络（一）基本概念

1之间②随机变量：可能发生的事件，称为X③概率分布：一个随机变量X取每种可能值的概率（总和为1）④离散随机变量：伯努利分布：X为事件A出现的次数，事件A发生的概率为μ，不发生的概率为1-μ分布公式为：二项分布

ViperL1·2022-08-16 13:02

Python+Scipy实现自定义任意的概率分布

目录连续变量分布离散变量分布二项分布BinomialDistribution几何分布GeometricDistribution泊松分布PoissonDistributionScipy自带了多种常见的分布

·2022-08-10 16:50

常见分布律、分布函数、概率密度表，伯努利分布、二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布、均匀分布、高斯分布、指数分布

离散型随机变量及分布律分布名称\qquad\qquad\qquad记法\qquad\qquad\qquad\qquad分布律\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad\qquad均值E(X)E(X)E(X)\qquad\qquad\qquad方差D(X)D(X)D(X)\qquad\q

　星云　·2022-08-09 09:23

西瓜书《机器学习》第二章重点总结（下）

图片来自于电子书和B站致敬大神）1.rank-loss的计算：rank-loss与AUC之间的关系：2.代价敏感错误率E：3.代价敏感部分：略（详细见B站致敬大神的0218-0223）4.计算概率相关公式（二项分布

learner.bear·2022-07-21 10:03

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