伯努利分布

142.如何个性化推荐系统设计-2

使用CTR的贝叶斯平滑（CTR=曝光次数/点击次数）所有新闻自身CTR(r)服从Beta分布:某一新闻，给定展示次数时和自身CTR,点击次数服从伯努利分布，曝光次数为I,点击次数为C:对最大似然函数求解参数
大勇若怯任卷舒·2023-03-23 07:18

Logistic 回归

在Logistic回归中，标签y服从伯努利分布。把y视为类后
Eu写字的地方·2023-03-19 23:16

概率分布－python实现

本文主要描述概率分布的python实现方法，包括二项分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、正态分布等。
Vicky_1ecd·2023-03-14 07:40

机器学习系列4:逻辑回归与softmax回归详解

一、Logisticregression中sigmod函数推导sigmod函数的推导1.伯努利分布一个事件x，其结果只有两种：x=1or0，比如抛硬币。
_世界和平_·2023-03-11 15:00

scikit-learn 朴素贝叶斯分类器

分别是：GaussianNB先验为高斯分布的朴素贝叶斯MultinomialNB先验为多项式分布的朴素贝叶斯BernoulliNB先验为伯努利分布的朴素贝叶斯一般来说，如果样本特征的分布大部分是连续值，
雪地团子·2023-03-08 22:41

R语言：二项分布

实际上，当n=1时，二项分布就是伯努利分布引自Wiki。
是Billy呐~·2023-02-23 21:25

21- 朴素贝叶斯 (NLP自然语言算法) (算法)

概率密度公式：高斯朴素贝叶斯算法:fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBmodel=GaussianNB()model.fit(X_train,y_train)伯努利分布朴素贝叶斯算法
处女座_三月·2023-02-17 18:06

木东居士学习计划：第三周 数据分布（详实版）

基本概念古典概率条件概率离散分布连续变量期望值离散变量的概率分布二项分布伯努利分布泊松分布连续变量的概率分布均匀分布正态分布指数分布伽马分布偏态分布贝塔分布威布尔分布卡方分布F分布
evanzh7·2023-02-06 01:32

统计学第五周——实践概率分布

本周为实践周，主要学习任务为使用python实现概率分布，包括二项分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布以及正态分布等。
萌新产品小霸王·2023-02-04 11:05

机器学习数学原理（2）——广义线性模型

广义线性模型这篇博文主要介绍的是在机器学习中的回归问题以及分类问题中的一个非常具有概括性的模型：广义线性模型（GeneralizedLinearModels，简称GLMs），这类模型包括了回归问题中的正态分布，也包含了分类问题中的伯努利分布
X_XZhang·2023-01-29 22:34

数学小白的成长之路（三）伯努利分布

简介：伯努利分布是一种离散分布，在概率学中非常实用，有两种可能的而结果，1表示成功，出现概率为p（0
丑图高手·2023-01-28 20:48

数据分析之数据分布

离散型分布：二项分布、多项分布、伯努利分布、泊松分布。连续型分布：均匀分布、正态分布、指数分布、伽玛分布、偏态分布、贝塔分布、威布尔分布、卡方分布、F分布。
饼人·2023-01-28 15:21

Vision transformer复现

Visiontransformer复现深度学习模型之——Stochasticdepth（随机深度）伯努利分布方差_概率分布，先懂这6个Paddle2.0：VisionTransformer模型的构建思路是把一张图片划分成
舒溶·2023-01-28 15:55

PyTorch教程（2）CNN

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。设置损失函数我们如何建立一个损失函数并优化它?选择正确的损失函数会增
求则得之，舍则失之·2023-01-27 09:08

回归分析常量_【模型篇】逻辑回归（Logistic Regression）

概述逻辑回归是一个假设样本服从伯努利分布，利用极大似然估计和梯度下降求解的二分类模型，在分类、CTR预估领域有着广泛的应用。
weixin_39834780·2023-01-27 09:00

深度学习之概率论总结

文章目录一、事件二、事件的运算三、排列四、组合五、概率5.1古典概率5.2条件概率5.3联合概率5.4边缘概率5.5全概率六、概率分布6.1伯努利分布6.2泊松分布6.3二项分布七、高斯分布7.13σ原则
雨落的太敷衍..·2023-01-19 08:14

机器学习学习笔记2（Ng课程cs229）

用到的性质是导数值等于该点切线和横轴夹角的正切值.极大似然估计收敛速度：quadraticconversions二次收敛θ为矩阵时每次迭代都需要重新计算H->nxn特征较多时计算量比较大极大似然估计可以推导：高斯分布=>最小二乘法伯努利分布
-慢慢-·2023-01-18 17:42

生成学习算法_高斯判别分析_朴素贝叶斯_斯坦福CS229_学习笔记

PartIVGenerativeLearningAlgorithms回顾上一部分的内容，我们解决问题的出发点在于直接对p(y|x;)建模：如线性回归中y建模为高斯分布，逻辑回归y建模为伯努利分布。
OliverLee456·2023-01-18 17:03

【机器学习】逻辑回归（理论）

逻辑回归（理论）目录一、概论1、何为逻辑回归2、映射函数的引入3、伯努利分布二、损失函数的推导三、用逻辑回归实现多分类1、间接法：HardMax2、直接法：SoftMaxⅠSoftMax的引入ⅡSoftMax
酱懵静·2023-01-18 14:09

从广义线性回归推导出逻辑回归

LogisticRegression)--潘登同学的MachineLearning笔记Logistic回归广义线性回归指数族分布（Theexponentialfamilydistribution）推导说明伯努利分布是指数族分布
PD我是你的真爱粉·2023-01-16 21:41

Python sklearn 朴素贝叶斯之伯努利贝叶斯

一、努利贝叶斯类BernoulliN假设数据服从多元伯努利分布，并在此基础上应用朴素贝叶斯的训练和分类过程。
珞清殇·2023-01-14 20:16

sklearn学习笔记5：朴素贝叶斯

sklearn为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器naive_bayes.BernoulliNB：伯努利分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB：高斯分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB
奔跑的蜗牛君666·2023-01-14 07:11

交叉熵损失函数Cross-entropy loss及比较

交叉熵和极大似然函数联系：交叉熵可由极大似然函数在伯努利分布的条件下推
bblingbbling·2023-01-11 23:34

似然函数与最大似然估计、交叉熵概念与机器学习中的交叉熵函数

文章目录似然函数与最大似然估计似然的概念似然函数最大似然估计伯努利分布伯努利分布下的最大似然估计推导出交叉熵损失函数高斯分布高斯分布下的最大似然估计推导出均方误差损失函数信息量、熵、相对熵、交叉熵、机器学习中的交叉熵函数信息量熵相对熵
一骑走烟尘·2023-01-11 16:02

机器学习模型

逻辑回归是假设变量服从伯努利分布，线性回归假设变量服从高斯分布。逻辑回归是用最大似然法去计算预测函数中的最优参数值，而线性回归是用最小二乘法去对自变量因变量关系进行拟合。为什么用最大似然函数做估计？
Sophia502·2023-01-08 18:15

ccc-sklearn-13-朴素贝叶斯（1）

sklearn中的朴素贝叶斯类含义naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.GaussianNB高斯分布下的朴素贝叶斯naive_bayes.MultinomialNB
扔出去的回旋镖·2023-01-07 06:38

几种概率分布（伯努利分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布、伽马分布）

伯努利分布（BernoulliDistribution）又名两点分布或者0-1分布，是一个离散型概率分布，为纪念瑞士科学家雅各布·伯努利而命名。若伯努利试验成功，则伯努利随机变量取值为1。
老实人小李·2023-01-06 12:24

均匀分布（Uniform distribution）

与伯努利分布不同，均匀分布的所有可能结果的n个数也是相等的。如果变量X是均匀分布的，则密度函数可以表示为：你可以看到，均匀分布曲线的形状是一个矩形，这也是均匀分布又称为矩形分布的原因。
长沙有肥鱼·2023-01-06 12:46

逻辑回归模型(Logistic Regression)

逻辑回归符合伯努利分布。
平行的空间·2023-01-05 22:15

二项分布_贝塔分布（multivariate Beta distribution）_多项分布_狄利克雷分布（Dirichlet distribution）_贝叶斯理论公式浅述

multivariateBetadistribution）_多项分布_狄利克雷分布（Dirichletdistribution）_贝叶斯理论公式浅述参考书籍《统计学习方法》（李航）各分布之间的关系1.伯努利分布
PRINCESS HIGHNESS.·2023-01-05 11:13

逻辑回归简介

相关知识伯努利分布伯努利分布（英语：Bernoullidistribution），又名两点分布或者0-1分布，是一个离散型概率分布，为纪念瑞士科学家雅各布·伯努利而命名[7]。
tigerhuli·2023-01-04 15:24

13 个常见概率分布及Python代码，机器学习、深度学习、强化学习必学

目录均匀分布伯努利分布二项分布多伯努利分布/分类分布多项式分布β分布（连续）Dirichlet分布伽马分布指数分布高斯分布正态分布卡方分布t分布作者github链接：https://github.com
易烊千蝈·2023-01-03 18:13

Logistic回归模型

二分类logistic回归模型当因变量只有0，1两种取值时，因变量服从伯努利分布：预测自变量取固定值时y
Sky Leaf·2023-01-03 10:13

信息熵及其相关概念

1.1信息熵的三个性质1.2对信息熵三条性质的理解1.3回看信息熵定义2.伯努利分布熵的计算[3]3.两随机变量系统中熵的相关概念[4]3.1互信息3.2联合熵3.3条件熵3.4互信息、联合熵、条件熵之间的关系
Leora_lh·2022-12-31 09:35

逻辑回归阈值_逻辑回归算法

（一）逻辑回归原理1、整体概括逻辑回归假设数据服从伯努利分布（0-1分布），通过极大似然函数的方法，运用梯度下降法来求解参数，来达到将数据二分类的目的。
weixin_39643679·2022-12-29 19:32

机器学习-监督学习-分类

这里推荐一下：机器学习中的数学——常用概率分布（一）：伯努利分布（Bernoulli分布）_vonNeumann的博客-CSDN博客_bernoulli分布例如，你的垃圾邮件过滤器是一个机器学习程序，通过学习用户标记好的垃圾邮件和常规非垃圾邮件示例
zr_xs·2022-12-28 12:46

广义线性模型（GLM）

η是分布的自然参数（naturalparameter），比如伯努利分布中的Φ；T(y)是充分统计量（sufficientstatist
DemonHunter211·2022-12-28 08:59

Logistic Regression

逻辑回归和线性回归都是一种广义的线性模型，只不过逻辑回归的因变量(Y)服从伯努利分布(离散分布)，而线性回归的因变量(Y)满足的是高斯分布(正态分布)，因此他们两个是很相似的。
秀得水乱流·2022-12-26 22:50

PyTorch使用技巧1：F.dropout加self.training、F.log_softmax

1、self.trainingdropout方法是将输入Tensor的元素按伯努利分布随机置0，具体原理此处不赘，以后待补。总之就是训练的时候要用dropout，验证/测试的时候要关dropout。
源代码杀手·2022-12-25 15:30

【机器学习算法】逻辑回归为什么叫逻辑回归

文章目录逻辑回归以及为什么叫逻辑回归从sigmoid函数引出逻辑回归的统计学模型：伯努利分布线性回归模型的通式：广义线性模型指数族分布逻辑回归以及为什么叫逻辑回归逻辑回归虽然名字里有回归(logisticregression
helton_yan·2022-12-24 08:29

python 二项分布_二项分布的理论基础、应用及Python实践

伯努利分布伯努利分布是二项分布的基础，它只有两种状态，比如抛硬币的时候，结果只有正面和反面两种情况，且两种情况的概率之和为1。也就是说
Money碎碎念·2022-12-24 01:19

python 二项分布_Python实现概率分布(二项分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、正态分布等)...

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfrompylabimportmpl#伯努利分布X1=np.arange(0,2,1
周陆啦·2022-12-24 01:48

二项分布python实现_Python实现概率分布(二项分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、正态分布等)...

1.二项分布#导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfrompylabimportmplmpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#生成一个数组X1=np.arange(0,2,1)X1p1=0.5pList1=stats.bernoulli.pmf(X1,p1)
掘金翻译计划·2022-12-24 01:48

Python学习：常见六种随机变量分布可视化

1离散型随机变量-(伯努利分布)：fromscipy.statsimportbinomimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn=10p=0.3k=np.arange
Python热爱者·2022-12-24 01:47

机器学习--数学基础加强2

这里写目录标题一、概率论基础1.概率公式2.分布1）两点分布2）二项分布3）泊松分布4）均匀分布5）指数分布6）正态分布7）前几个分布总结8）Beta分布9）指数族伯努利分布属于指数族高斯分布也属于指数族
qq_42749341·2022-12-20 19:07

【统计学】深入理解最大似然估计（MLE， maximum likelihood estimation）

目录1.前言2.案例导入3.理论阐述4.伯努利分布5.高斯（正态）分布1.前言最大似然估计就是利用已知的样本结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样的结果的模型参数。
玉古路38号·2022-12-20 08:42

常用的概率分布：伯努利分布、二项分布、多项式分布、高斯分布、指数分布、拉普拉斯分布和Dirac-delta分布

伯努利分布（Bernoullidistribution）**伯努利分布：**单个二值随机变量的分布。由单个参数φ∈[0,1]控制。例：抛硬币，正面朝上的概率。
YaoHa_·2022-12-20 08:08

机器学习——逻辑回归常见面试题整理

逻辑回归1.介绍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，运用梯队下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。
XB_please·2022-12-17 15:10

分类算法-Logistic Regression(逻辑回归)实战案例

逻辑回归的本质是假设数据服从伯努利分布，然后使用极大似然估计做参数的估计（类似最小二乘估计），再通过Sigmoid函数将预测值映射到（0，1）范围内，根据预测值的所在区间进行分类。
最后一瓢若水·2022-12-16 15:57

Logistic Regression(LR) 算法原理简介

1.LR的二分类算法我们假定给定数据x和模型参数，标记y服从伯努利分布，即。因为我们做的是二分类，所以这个假设是非常直观的，但伯努利参数是多少
XiaomengYe·2022-12-16 14:19
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