伯努利分布

概率分布

概率分布概率分布相关基础知识贝叶斯定理二项分布与贝塔分布伯努利分布二项分布贝塔分布多项分布与狄利克雷分布多项分布狄利克雷分布高斯分布熵高斯分布泊松分布拉普拉斯分布学生t分布相关基础知识贝叶斯定理  贝叶斯定理也称贝叶斯推理
lin360580306·2016-04-23 23:00

机器学习笔记1_3:广义线性模型(GLM, Generalized Linear Models)

通过改变η可以得到不同的分布伯努利分布（对应逻辑回归）：上式中η=log(ϕ1−ϕ),有趣的是，如果我们反解出ϕ会得到ϕ=11+e−η,正好是sigmoid函数高斯分布(对应线性回归)为了简便起见，令σ2
BUPT_WX·2016-04-21 14:00

机器学习：贝叶斯总结_2：概率分布

伯努利分布Bern(x|μ)=μx(1−μ)1−xμML=mN:正面朝上的概率，是数据集中正面朝上的观测所占的比例Beta分布共轭性：先验和后验具有相同的形式；先验概率正比于似然函数，则后验概率和先验概率具有相似的形式
mijian1207mijian·2016-04-02 23:00

SVM(一)

NeuralNetworks） 3.支持向量机（Supportvectormachines）1.朴素贝叶斯前面讲的主要是是二元值的特征，更一般化的是xi可以取{1，2，3…k}，这样的话可以用多项式分布代替伯努利分布对
qq_15047393·2016-03-29 10:00

机器学习笔记—再谈广义线性模型

还有一些概念之间的关系也没理清，例如线性回归和高斯分布、Logistic回归和伯努利分布、连接函数和响应函数。
taojiahuanjia·2016-03-21 15:00

机器学习概率论基础

（补充：（1）数学期望-----即所有样本的均值（2）方差------------即样本与均值的差的平方的和（3）标准差---------即对方差开2次根号）0-1分布（伯努利分布、两点分布）-----
yzheately·2016-03-13 17:00

多元分布和狄利克雷分布

首先先将伯努利分布扩展到多元假设对于离散变量xx，可能有KK个取值，那么xx一次的观测值被表示为一个向量，且满足∑Kk=1xk=1∑k=1Kxk=1，仅有一个维的值为11，其它都为00。
garfielder007·2016-02-29 20:14

Naive Bayes和贝叶斯网络

;;回归模型：首先假设样本服从某一分布，常用的如高斯分布、伯努利分布等。在这一假设下训练一个模型（即分类器），对于检测样本，将样本的特征集作为输入，得到指示样本类别的类标签。
·2015-11-13 05:09

机器学习----分布问题（二元，多元变量分布，Beta，Dir）

      二元变量分布：          伯努利分布，就是0-1分布(比如一次抛硬币，正面朝上概率)  
·2015-11-11 07:09

【机器学习中的数学】多项式分布及其共轭分布

其分布可以看做是伯努利分布的一般化。  
·2015-11-02 11:14

从广义线性模型到逻辑回归，逻辑回归的深入理解

总结：由于逻辑回归假定y的条件分布(y|x)是伯努利分布，所以根据广义线性模型和指数分布簇的定义，它对应的假设函数是sigmoid函数。
·2015-11-01 13:39

多项分布概率公式的理解

二项分布（也叫伯努利分布）的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。而多项分布就像扔骰子，有6个面对应6个不同的点数。
·2015-10-30 13:03

斯坦福机器学习实现与分析之五（高斯判别分析）

对于两类样本，其服从伯努利分布，而对每个类中的样本，假定都服从高斯分布，则有: \( y\;\sim\;Bernouli(\phi) \) \( x|y=0\;\sim\;N(\mu_0, \Sigma
·2015-10-27 13:26

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- Generalized Linear Models

，第4课 notes，http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf 前面介绍一个线性回归问题，符合高斯分布 一个分类问题，logstic回归，符合伯努利分布
·2015-10-27 12:20

【随机过程】几种容易混淆的概率分布

几种容易混淆的概率分布声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/伯努利分布：伯努利分布是一种离散分布,有两种可能的结果。
LG1259156776·2015-10-26 18:00

朴素贝叶斯

首先，对于文本分类，我们假设文档长度为k，词汇表大小为M（即数据集中有M个不同的单词).伯努利分布是指只有两个可能结果的单次实验，最典型的例子就是掷硬币。那么，将伯努利模型应用于文本上，就是进行M次
march_on·2015-09-27 17:00

【斯坦福---机器学习】复习笔记之朴素贝叶斯算法

NeuralNetworks）3.支持向量机（Supportvectormachines）1.朴素贝叶斯前面讲的主要是是二元值的特征，更一般化的是xi可以取{1，2，3…k}，这样的话可以用多项式分布代替伯努利分布对
andrewseu·2015-07-15 16:37

【小白话通信】离散分布之间的关系

伯努利分布、二项分布与多项分布伯努利分布定义：一个离散随机变量X的取值仅为0和1，且其分布律P(X=1)=p,P(X=0)=1−p则此随机变量服从伯努利分布。
tengweitw·2015-05-15 12:00

【机器学习中的数学】多项式分布及其共轭分布

其分布可以看做是伯努利分布的一般化。现在我们考虑N个独立的观测D={x1,…,xN}，得到其似然函数。如图：多项式分布(TheMultinomi
JasonDing1354·2015-05-11 22:00

广告推荐系统-逻辑回归问题导出

在广告推荐系统中，利用用户和广告之间的信息作为预测的特征预测的过程其实就是一个二分类的问题，主要就是判定一个用户对这个广告点击或者是不点击的概率是多少而这个过程是一个伯努利函数，整个过程是一个伯努利分布而在逻辑回归中主要是在线性回归的基础上利用了一个逻辑函数
xietingcandice·2015-04-26 16:00

spark 1.1 mllib中 NaiveBayes 源码阅读

如果是伯努利分布的话，features是0,1的向量；多项式分布，features则是termfrequ
guoyilin·2014-12-30 18:00

Random Number系列：伯努利分布（Bernoulli）

同其他离散分布一样，伯努利分布的模拟也是以uniformdistribution为基础单个伯努利分布的模拟十分简单X=1ifU<=pelse0但如果要模拟一系列伯努利分布的变量，比如n个，那就要做
Dr-rong·2014-12-10 19:15

伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、Dirichlet分布

1.伯努利分布伯努利分布(Bernoullidistribution)又名两点分布或0-1分布，介绍伯努利分布前首先需要引入伯努利试验（Bernoullitrial）。
Michael_R_Chang·2014-09-10 22:56

概率论：常见概率分布

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39076957常见离散概率分布Bernoulli、Binomial、Poisson伯努利分布对单次抛硬币的建模
-柚子皮-·2014-09-05 09:52

伯努利分布详解(包含该分布数字特征的详细推导步骤)

BernouliDistribution(中文翻译称伯努利分布)该分布研究的是一种特殊的实验，这种实验只有两个结果要么成功要么失败，且每次实验是独立的并每次实验都有固定的成功概率p。
EHOMESHASHA·2014-07-02 15:19

伯努利分布详解(包含该分布数字特征的详细推导步骤)

BernouliDistribution(中文翻译称伯努利分布)该分布研究的是一种特殊的实验，这种实验只有两个结果要么成功要么失败，且每次实验是独立的并每次实验都有固定的成功概率p。
EHOMESHASHA·2014-07-02 15:19

伯努利分布详解(包含该分布数字特征的详细推导步骤)

BernouliDistribution(中文翻译称伯努利分布)该分布研究的是一种特殊的实验，这种实验只有两个结果要么成功要么失败，且每次实验是独立的并每次实验都有固定的成功概率p。
Ehome_Shasha·2014-06-26 22:58

多项式分布的理解概率公式的理解

二项分布（也叫伯努利分布）的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p,重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。而多项分布就像扔骰子，有6个面对应6个不同的点数。
Apache_xiaochao·2014-06-13 21:42

分类器效果分析

根据概率的知识，我们知道，正面硬币个数X满足B（0.5N，0.5*0.5*N）的伯努利分布。再根据大数定理，假设N足够大，那么X满足N（0.
ice110956·2014-06-08 12:00

压缩感知中常用的待还原信号种类

2、Signs，伯努利分布，待选集合为{-1,1}，等概率选取。3、Gaussian，标准正态分布N(0,1)4、Power，能量法则，1/j,j=
u012314976·2014-05-12 10:00

（五）boost库之随机数random

在整数域上的均匀分布3.uniform_01：在区间[0,1]上的实数连续均匀分布4.uniform_real：在区间[min,max]上的实数连续均匀分布5.bernoulli_distribution：伯努利分布
fanzhao·2014-03-23 23:00

另外一个理解多项分布的方法

二项分布（也叫伯努利分布）的典型例子是扔硬币，硬币正面朝上概率为p,重复扔n次硬币，k次为正面的概率即为一个二项分布概率。而多项分布就像扔骰子，有6个面对应6个不同的点数。
余争·2013-12-20 09:00

C++ - 随机生成器 伯努利分布(bernoulli distribution) 的 详解 及 代码

随机生成器伯努利分布(bernoullidistribution)的详解及代码本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/17335871
morndragon·2013-12-15 17:00

exponential family

从伯努利分布，高斯分布，logistic回归，最大熵，都与exponentialfamily息息相关。找了很久的资料，后来发现来自【1】中的讲解最好最清楚。本文是对其的摘录和理解。
richard2357·2013-11-26 19:00

R语言系列：常见离散分布及相关函数

则n次试验后成功发生的次数符合伯努利分布。
explore·2012-10-27 11:00

Khan公开课 - 统计学学习笔记：（七）伯努利分布、置信区间、t分布、p-value和第一型错误

伯努利分布（BernoulliDistribution）BernoulliDistribution是最简单的二项式分布，只有两个选择，YorN，以0表示N，1表示Y。
flowingflying·2012-10-06 16:00

对离散型随机分布的理解

01分布是比较简单的离散型分布，是伯努利分布的一个特例。伯努利分布：F(x)=∑(k:0->x){C(n,k)p^k(1-p)^(n-k)},取n=1,即做一次伯努利试验，则得01分布。
hawksoft·2012-05-05 23:00

学习笔记——二项分布

实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布。二项分布是显著性差异的二项试验的基础。2、一般地，如果随机变量K服从参数为n和p的二项分布，我们记K ~ B(n, p)。
chenwq·2011-10-25 18:00
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