伯努利分布

二项式(伯努利），多项式分布

一、二项分布（伯努利分布）1、伯努利分布又称二点分布或0-1分布，即一次试验只有正例和反例两种可能，以随机变量表示就是X只能取0或1，伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验，假设一次试验出现正例的概率为
乐之所以 自在其中·2024-02-14 13:31

动手学深度学习（一）深度学习介绍2

例如，伯努利分布是以雅各布•伯努利（1654-1705）命名的。而高斯分布是由卡尔•弗里德里希•高斯
Shining0596·2024-01-30 02:00

机器学习之伯努利分布及二项分布

伯努利分布：又称两点分布或0-1分布，其样本空间只有两个点，一般取{0，1}，不同的伯努利分布只是取到这两个值的概率不一样。
WEL测试·2024-01-18 21:09

常见概率分布介绍

其期望为：其方差为：Multinoulli分布也叫范畴分布,是单个k值随机分布,经常用来表示对象分类的分布.其中是有限值.Multinoulli分布由向量参数化,每个分量表示第个状态的概率,且.适用范围:伯努利分布适合对离散型随机变量建模
瞎了吗·2024-01-18 05:15

数据挖掘04-常见数据分布

公式概率密度图如下02伯努利分布又称为“两点分布”，随机变量X取值只有0或1两个值实际场景中，试验一次的丢硬币是老掉牙的案例了。
南小明·2024-01-15 08:07

数据分析师面试必备，数据分析面试题集锦(七)

一、概率论与统计学基础面试题1：伯努利分布已知某实验服从伯努利分布，P(x=1)=0.6，如果进行2次重复独立该实验，至少有一次实验结果为0的概率是多少？（）A.0.6B.0.4C.0.36
大话数据分析·2024-01-13 21:21

2019-11-18

求解，可以忽略，直接计算在训练集上的频率得出，至于则和假定的分布有关：多项伯努利分布：。取值为0或1，其关于的条件分布符合伯努利分布，通过计算频率得出。多项式分布
cleverpenguin·2024-01-08 00:26

【机器学习前置知识】二项分布

二项分布其实是伯努利分布的扩展，当n=1时，二项分布等价于伯努利分布。二项分布也常用于对N次有放回抽样进行
Axlsss·2023-12-30 05:09

机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)

朴素贝叶斯(NaiveBayes）前言一、贝叶斯定理1.1定理推导1.2贝叶斯定理例子二、朴素贝叶斯1.高斯朴素贝叶斯（GaussianNB)2.多项分布朴素贝叶斯（MultinomialNB）3.伯努利分布朴素贝叶斯
小白只对大佬的文章感兴趣·2023-12-23 23:31

Random Walk算法详解（附python代码）

那么在时刻t+1，该质点的位置有三种可能：①以p的概率跳到整数点i-1②或以q的概率跳到点i+1③或以r=1-p-q的概率继续停留在点i由于每一步的结果都是独立的，且每种情况发生的概率之和都为1，则该过程服从伯努利分布
行走的参考文献·2023-11-27 20:03

Perl 超几何分布计算

不放回抽取n个，抽中指定商品的个数，即X~H(N,n,M)，则抽中k件M商品的概率为：超几何分布也可以写作：f(k;n,m,N)=C(m,k)*C(N-m,n-k)/C(N,n)若n=1,则超几何分布还原为伯努利分布
正踪大米饭儿·2023-11-25 18:23

二项分布近似正态分布

中心极限定理下的二项分布近似正态分布伯努利分布伯努利分布0-1分布：X~（0，1）分布，即X值为0，或是X值为1，概率为P单个样本服从（0，1）分布时：期望E（X)=P*1+(1-P)*0=P方差VAR
# JFZero·2023-11-25 14:31

Vamei博客学习笔记（3）

离散随机变量的概率分布有很多种类，常见如下：伯努利分布（Bernoulli
PerpetualLearner·2023-11-19 13:06

二项分布和泊松分布

即：每次试验只有两种结果与，且在每次试验中A发生的概率相等，即P(A)=p，将这种试验独立重复n次，则称这种试验为n重伯努利试验，也叫n重伯努利概率模型，所以二项分布也叫伯努利分布。
cuisidong1997·2023-11-17 15:30

Brain Teaser概率类 - 三局两胜制

解答假设每局比赛的结果是独立同分布的，且遵循伯努利分布，其中一方的胜率为p，另一方为1-p.则两局结束的概率是p2+(1−p)2≥0.5p^2+(1-p)^2\geq0.5p2+(1−p)2≥0.5.即在该假设下
WinterShiver·2023-11-10 05:53

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数
AI_Engine·2023-11-06 15:31

【面试】逻辑回归

逻辑回归的常见面试点总结(博客园)LR（逻辑回归）为什么使用sigmoid函数1.基本概念一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的
账号已删除·2023-10-23 00:05

逻辑回归总结

1）目的：将数据进行二分类2）前提：假设数据符合伯努利分布3）模型：sigmoid函数4）损失函数：极大似然函数（为什么要用极大似然函数）5）求解：梯度下降方法（其他优化方法）6）多分类问题7）优点8）
孙有涵·2023-10-13 19:22

2021-06-02 离散型随机变量及其分布列知识点

离散型随机变量及其分布列知识点随机变量离散型随机变量可以逐一列出连续型分布列随机变量与其概率之间的对应关系表现形式可以是列表、表达式、图形、特定符号分布列的性质概率之和等于，即，超几何分布从件产品中选择若干件正品、次品的实验模型二点分布只有两种结果的随机实验又称0-1分布、伯努利分布数学期望方差二项分布条件概率独立事件独立重复实验二项分布的记法列表公式符号表示数学期望方差正态分布均值为
申炎·2023-10-13 19:12

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB在sklearn中的实现2，多项式分布的朴素贝叶斯算法MultinomialNB在sklearn中的实现3，伯努利分布的朴素贝叶斯
壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类...

logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。回想一下，针对该概率使用该函数是（对数）似然函数对数似然其中。数值方法基于（数值）下降梯度来计算似然函数的最大值。
拓端研究室TRL·2023-09-29 12:44

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类...

logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。回想一下，针对该概率使用该函数是（对数）似然函数对数似然其中。数值方法基于（数值）下降梯度来计算似然函数的最大值。
拓端研究室TRL·2023-09-27 08:40

R语言用普通最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类|附代码数据

logistic回归基于以下假设：给定协变量x，Y具有伯努利分布，目的是估计参数β。回想一下，针对该概率使用该函数是（对数）似然函数对数似然其中。数值方法基于（数值）下降梯度来计算[似然函数]()的[
·2023-09-26 00:17

概率统计篇：概率基础（随机变量，期望值，概率分布）[第一天]

离散分布：常用的离散分布有伯努利分布（抛硬币的概率分布就属于伯努利分布）、分类分布、二项分布、泊松分布等等；importrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefflip_c
一眼看穿你·2023-09-20 13:21

逻辑回归

逻辑回归是假设数据服从伯努利分布（二项分布），通过极大似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，达到数据的二分类的目的。是经典的二分类算法，是处理因变量是分类变量的回归问题。
MaskStar·2023-09-16 14:55

机器学习——贝叶斯（三种分布）/鸢尾花分类分界图/文本分类应用

机器学习中三种类型的贝叶斯公式：高斯分布（多分类）、多项式分布（文本分类）、伯努利分布（二分类任务）贝叶斯算法优点：对小规模数据表现好，能处理多分类任务，常用于文本分类。缺点：只能用于分类问题。
疋瓞·2023-09-15 08:49

【概率论与数理统计】

相关文章:【概率论】离散型随机变量分布——伯努利分布、泊松分布《概率论与数理统计》学习笔记大学概率论与数理统计知识点详细整理后续更新文章目录概率论与数理统计随机事件及其概率随机试验样本空间事件关系与运算随机事件基本事件复合事件包含与相等事件之和事件之积事件之差互不相容对立事件事件计算律交换律结合律分配律对偶律频率与概率
岁月的眸·2023-09-07 20:15

机器学习面试小的知识点

对概率分布信息含量的衡量，求一个概率分布综合的不确定性H(p)=-Σplogp概率分布不确定性的期望值，值越大，概率分布不确定性越大，提供的信息越小4.伯努利分布的熵H(p)=-plogp-(1
meng_shangjy·2023-08-29 18:44

广义线性模型（GLM）及其应用

在广义线性模型的理论框架中，则假设目标变量Y则是服从指数分布族，正态分布和伯努利分布都属于指数
·2023-08-15 20:02

向量与矩阵 导数和偏导数 特征值与特征向量 概率分布 期望方差 相关系数

文章目录向量与矩阵标量、向量、矩阵、张量向量范数和矩阵的范数导数和偏导数特征值和特征向量概率分布伯努利分布正态分布（高斯分布）指数分布期望、⽅差、协⽅差、相关系数期望方差协⽅差相关系数向量与矩阵标量、向量
1 + 1=王·2023-08-06 00:49

R语言之书笔记：常见的概率分布

常见的概率质量函数：离散变量的概率分布伯努利分布两种可能结果的离散随机变量概率分布，失败是0，成功是1，p是成功的概率。
七七师姐·2023-08-03 23:46

从伯努利分布、极大似然估计到逻辑回归

伯努利分布随机变量X的概率质量函数：重复n次伯努利实验，成功次数是x，失败次数是n-x的概率为：当n=1时，即是伯努利分布。
京漂的小程序媛儿·2023-08-03 04:36

第三周：统计学之几种常见的数据分布

【理论】概率分布基本概念：随机变量；古典概率；条件概率；离散变量；连续变量；期望值离散变量概率分布二项分布；伯努利分布；泊松分布连续变量概率分布均匀分布；正态分布；指数分布；伽玛分布；偏态分布；贝塔分布
三才数据分析学习笔记·2023-08-02 11:16

随机变量及其分布的Python实现

&离散型-04.png伯努利分布（BernoulliDistribution）也叫做两点分布、零一分布，即事件的结果只有两个值，且事件之间
琪音·2023-07-27 10:49

数据分布

本周学习目标1离散概率分布1.1伯努利分布又叫做0-1分布，指一次随机试验，结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。
Bigvan·2023-07-26 13:33

逻辑回归

逻辑回归一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的，是一种常见的分类算法。
LeungFe·2023-07-18 00:22

算法概述-02

2.逻辑回归的原理：一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用
Diamond1995·2023-06-21 19:44

Numpy系列（五）：函数库之2随机数及概率分布

简介二、思维导图三、Numpy随机数及概率分布1.随机数1.1api版本说明1.2简单随机数1.3设置随机种子生成相同随机数1.4排列组合2.随机抽样2.1离散概率分布2.1.1常见离散分布简介2.1.2伯努利分布
hustlei·2023-06-21 14:02

基于Python垃圾短信识别程序(KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯等算法进行融合)—含python工程全源码

目录前言总体设计系统整体结构图请求流程图系统流程图运行环境Python环境jieba分词库Scikit-learn库nginxphp模块实现1.前端模块2.后端模块系统测试1.测试结果2.结果对比3.可视化部分工程源代码下载其它资料下载前言本项目以Python为基础，旨在开发一款垃圾短信识别程序。我们将采用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树和朴素贝叶斯等多种算法进行融合，以提高识别准确率，并进行测
小胡说人工智能·2023-06-20 14:49

lesson 6

1、noise.bernoulli_(1-p);noise.div_(1-p);returnmultiply(input,noise),dropout的pytorch源码，首先生成伯努利分布以（1-p)
世界待你如此好·2023-06-19 05:02

统计学第四周——概率分布

本周是统计学学习小组的第四周习内容如下：1、基本概念：随机变量、古典概率、条件概率、离散变量、连续变量、期望值、【大数定律】；2、离散变量概率分布:二项分布、伯努利分布、泊松分布；3、分布的形状:均匀分布
萌新产品小霸王·2023-06-18 06:16

离散的数学期望

矩矩.PNG数学期望的性质1、复合复合.PNG2、常数常数.PNG3、线性组合线性组合.PNG伯努利分布和二项分布的期望伯努利分布和二项分布的期望.PNG
庵下桃花仙·2023-06-10 18:25

StanFord 机器学习公开课笔记(5):朴素贝叶斯算法进阶、神经网络、SVM

本讲视频及讲义链接上一讲介绍了朴素贝叶斯算法区分垃圾邮件和非垃圾邮件的过程，在建模过程中，我们选取的特征的每一维都只有的取值,因此在对建立生成模型时，我们使用了用伯努利分布：实际上这样的朴素贝叶斯分类器使用了多元伯努利事件模型
v1gor·2023-04-21 10:18

PYTHON中的常见离散分布

1.什么是伯努利分布？伯努利分布是一种二元随机变量的概率分布，其中一个结果的概率为p，另一个结果的概率为1-p。
杂化轨道VSEPR·2023-04-20 00:46

多臂赌博机

其中拉动每根拉杆的奖励服从伯努利分布（Bernoullidistribution），即每次拉下拉杆有p的概率获得的奖励为1，有1-p的概率获得的奖励为0。奖励为1代表获奖，奖励为0代表没有获奖。'''
XF鸭·2023-04-17 05:24

机器学习之sigmoid函数

函数是机器学习中的一个比较常用的函数，与之类似的还有softplus和softmax等函数，这里也就不说，先来看看sigmoid函数的表达式的和图像sigmoid函数表达式如下这就是sigmoid函数的表达式，这个函数在伯努利分布上非常好用
truezero·2023-04-08 17:48

【机器学习】Naive Bayes朴素叶贝斯方法（machine learning）

先来回顾一下统计学的基础知识在A和B的合集里A跟B同时出现B的集里出现A名字死记硬背一下productrule很关键entropy（熵）：测量不确定性，entropy越高，不确定性越高（hardertopredict）伯努利分布
Victorrrrr·2023-04-06 04:13

干货-深度学习37问（读书笔记《深度学习与计算机视觉》）

3、对伯努利分布的概率而言，当概
woyaofeiqi·2023-04-04 15:16

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Dropout Layers(11)

小白学Pytorch系列–Torch.nnAPIDropoutLayers(11)方法注释nn.Dropout在训练过程中，使用来自伯努利分布的样本，以概率p随机归零输入张量的一些元素。
发呆的比目鱼·2023-03-29 15:20

统计机器学习(LR、SVM)-Question

逻辑回归有两个假设：假设数据服从伯努利分布假设函数是sigmoid函数如果用最小二乘法，目标函数就是差值的平方和（因为计算梯度时里面有sigmoid的导数），是非凸的，不容易求解，很容易陷入局部最优。
魏鹏飞·2023-03-24 02:16
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