伯努利分布第3页

内容范围：正态分布，泊松分布，多项分布，二项分布，伯努利分布

作者：泛音公众号：知识交点内容范围：正态分布，泊松分布，多项分布，二项分布，伯努利分布简述：正态分布是上述分布趋于极限的分布，属于连续分布。其它属于离散分布。

zenRRan·2022-12-12 13:01

线性模型对数几率回归C语言,线性模型之对数几率回归

广义线性模型对样本要求不必要服从正态分布、只需要服从指数分布簇(二项分布、泊松分布、伯努利分布、指数分布等)即可；广义线性模型的自变量可以是连续的

白羊带你成长·2022-12-11 01:13

逻辑回归

简介~假设~损失（似然）~推导~梯度（全大慢，随局小减）梯度~反向传播~实例~局部~凸函数一、逻辑回归简介一句话概括：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这里面其实包含了

weixin_30572613·2022-12-11 00:18

【torch-Random sampling】随机采样

文章目录随机数种子和生成器状态seedmanual_seedinitial_seedget_rng_stateset_rng_statepytorch内置的随机数生成器bernoulli(伯努利分布)multinomial

zyw2002·2022-12-09 17:00

《白话大数据与机器学习》

白话大数据与机器学习第四章高斯距离曼哈顿距离同比和环比高斯分布（正态分布）泊松分布伯努利分布第六章信息论信息量香农公式信息熵多维空间第八章回归（分类算法）线性回归过拟合欠拟合第九章聚类9.1K-means

薯饼__·2022-12-09 15:24

pytorch的随机抽样

2.如何进行伯努利分布采样？3.如何进行多项式分布抽样？4.如何进行标准分布抽样？1.如何设置随机种子？

逝去〃年华·2022-12-09 04:24

数据分析常用分析方法

0or1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性逻辑回归应用根据用户特征分析是否为潜在客户、根据客户行为分析是否为流失用户等等逻辑回归分类：二项分类逻辑回归，多项分类逻辑回归底层原理：假设因变量y服从伯努利分布

墨风@@丘比特·2022-12-07 11:51

现代信号处理笔记 1 概率论基础知识（Review of Probability）

二、一些前提1、BertrandParadox（悖论）2、随机变量（RandomVariables）3、分布4、一些性质三、典型分布1、伯努利分布（Bernoalli）两点分布2、二项分布（Binormal

安静橘子·2022-12-06 11:56

概率论总结（一）：离散随机变量

目录：离散随机变量定义及性质常见的离散概率分布-伯努利分布-二项分布-几何分布-泊松分布期望、矩、方差、标准差多个随机变量的联合分布条件独立骨骼图：离散随机变量定义及性质离散随机变量：一个随机变量的值域为一个有限集合或最多为可数无限集合

Kcopop·2022-12-06 11:53

算法笔记（11）逻辑回归算法及Python代码实现

逻辑回归假设因变量y服从伯努利分布，而线性回归假设因变量y服从高斯分布。因此与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。

编程研究坊·2022-12-05 13:56

逻辑回归与scikit-learn

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·2022-12-05 07:23

《白话深度学习与Tensorflow》学习笔记（7）RBM限制玻尔兹曼机

逻辑回归：其实这是一个伯努利分布（二项分布）的演化，正例概率是p，负例为1-p。令s=P/1-pt=ln(s

zzyy0929·2022-12-03 11:14

深度学习中需要掌握的数学1之概率统计

深度学习中需要掌握的概率统计常见的概率分布伯努利分布（二值分布，0-1分布）二项分布（离散的）均匀分布`高斯分布`（连续）独立事件的解释多变量概率分布中基本概念解释贝叶斯公式(逆概公式)全概率公式引例贝叶斯公式的例子为什么贝叶斯公式解决了什么问题

joejoeqian·2022-12-02 20:27

数学基础复习

数学基础张量矩阵论概率统计常见的概率分布伯努利分布（二值分布，0-1分布）二项分布均匀分布高斯分布多变量概率分布常用统计量方差协方差张量张量维度代表含义0维张量标量（数字）1维张量向量2维张量矩阵3维张量时间序列数据股价文本数据单张彩色图片

joejoeqian·2022-12-02 20:26

广义线性模型（Generalized Linear Model）

像线性回归，我们会假设目标变量Y服从正态分布，而逻辑回归，则假设服从伯努利分布。

aichener2·2022-12-02 14:20

机器学习面试笔记整理2-逻辑回归

机器学习面试笔记整理2-逻辑回归算法思想优缺点应用面试问题收集算法思想假设数据服从伯努利分布，在训练数据集中基于对数似然函数，利用梯度下降，找出最佳拟合曲线（最佳分类线θTxθ^TxθTx），通过sigmoid

国民本色·2022-11-28 09:00

机器学习相关知识点整理【更新中】

.线性回归2.sigmoid函数3.逻辑回归4.基尼指数5.基尼值6.联合概率公式7.全概率公式8.贝叶斯公式9.求向量的模【L2L2L2范数】10.向量内积11.向量的余弦相似度12.似然函数13.伯努利分布

什么都干的派森·2022-11-27 18:45

02.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

chinesespam.xlsx为邮件数据集，stopwords.txt为停用词数据集；根据现有数据集，采用jieba进行分词切分，并通过sklearn进行特征处理；由于样本特征是二元离散值或者很稀疏的多元离散值，采用先验为伯努利分布的朴素贝叶斯进行分类

LWY_Xing·2022-11-26 12:26

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®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·2022-11-26 11:11

beta分布_Beta分布与贝叶斯估计

随机变量表示丢硬币事件，显然服从伯努利分布，表示丢出正面，表示丢出背面。假设硬币丢出正面的概率是，投掷了多次出现了次正面，次反面。投掷了多次后生成了一批观测数据。

weixin_39649490·2022-11-25 10:40

笔记：神经网络与深度学习——机器学习1

随机变量（RandomVariable）概率分布（ProbabilityDistribution)离散随机变量——伯努利分布二项分布连续随机变量——概率密度函数高斯分布累积分布函数(CumulativeDistributionFunction

zhenpigmilk·2022-11-25 10:17

python实现泊松分布_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)...

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)

普通网友·2022-11-24 04:06

概率分布之二项分布与多项分布

https://blog.csdn.net/jteng/article/details/546323111.伯努利分布(Bernoullidistribution) 伯努利分布又称二点分布或0-1分布

祥祥2020·2022-11-24 01:18

scikit-learn(sklearn)学习笔记八朴素贝叶斯

从常用的几个分布分别是：高斯分布，伯努利分布和多项式分布，sklearn提供了四种朴素贝叶斯的分类器naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴

坝坝头伯爵·2022-11-22 07:29

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

MoonHonor·2022-11-21 16:30

【冰糖Python】PyTorch：Dropout 操作 torch.nn.Dropout()

层的其中一个实现，该函数底层调用torch.nn.functional.dropout()；1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是，在training模式下，基于伯努利分布抽样

冰糖炖冰糖·2022-11-21 14:19

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

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

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

weixin_39834984·2022-11-19 23:26

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

分类---逻辑回归（二分类）

逻辑回归有个基本假设，即数据的分布符合伯努利分布，也就是正类的概率与负类的概率之和为1，如抛硬币，正反面概率之和为1.在样本具有若干属性值为X的前提下，样本被分类为正类（y=1）的概率为:P(y=

少年心不定·2022-11-19 13:33

数学建模学习笔记（八）——分类模型

文章目录一、分类模型综述二、逻辑回归三、两点分布（伯努利分布）四、连接函数的取法五、Logistic回归模型六、在SPSS中进行二元Logistic回归七、预测结果较差的解决八、Fisher线性判别分析九

striveAgain丶·2022-11-19 09:18

逻辑回归(Logistic Regression)原理及损失函数、极大似然估计

前提：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然估计的方法，是用梯度下降法求解参数，最终达到二分类的目的。逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层激活函数σ(z)\sig

PuJiang-·2022-11-19 08:37

即看即用 && 随机抽样 ( Random sampling) && Pytorch官方文档总结 && 笔记 (三)

目录（1）本文涉及函数的列表（注释在代码中）（2）理解正态分布、均值和标准差（meanandstd）（3）伯努利分布（别名：“零一分布”、“两点分布”）（4）代码示例（含注释）（1）本文涉及函数的列表（

Flying Bulldog·2022-11-18 23:54

PyTorch常用5个抽样函数

torch.bernoulli()伯努利分布是一个离散分布，有两个结果，即成功和失败。如果成功的概率是p，那么失败的概率是(1-p)，反之亦然。PyTorch的实现和相应的输出如下:a=torch.

deephub·2022-11-18 23:20

【阿旭机器学习实战】【11】文本分类实战：利用朴素贝叶斯模型进行邮件分类

本文主要介绍如何使用朴素贝叶斯模型进行邮件分类，置于朴素贝叶斯模型的原理及分类，可以参考我的上一篇文章《【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比：高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯

阿_旭·2022-11-08 11:29

【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比：高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯

目录朴素贝叶斯【关键词】概率，贝叶斯公式，古典数学1.朴素贝叶斯原理2.朴素贝叶斯分类器3.贝叶斯在文本分类上的应用4.3种贝叶斯模型介绍1、高斯分布朴素贝叶斯实例2、多项式分布朴素贝叶斯实例3、伯努利分布朴素贝

阿_旭·2022-11-08 11:59

逻辑回归原理理解及公式推导

（2）我们可以用一句话来表示逻辑回归：逻辑回归是假设数据服从伯努利分布，基于最大似然估计推导的方法，通过似然函数的对数变化，运用梯度下降的方法求解参数，来达到将数据二分类的目的。

python小白学习之路·2022-11-07 10:10

贝叶斯--- 高斯贝叶斯//多项式贝叶斯//伯努利贝叶斯

贝叶斯：高斯贝叶斯，多项式贝叶斯，伯努利贝叶斯高斯贝叶斯：先验为高斯分布的朴素贝叶斯多项式贝叶斯；先验为多项式的分布的朴素贝叶斯伯努利贝叶斯：先验为伯努利分布的朴素贝叶斯，适用于样本很稀松的二元离散值或很稀松的多元离散值情况转载于

weixin_30678349·2022-10-28 07:29

机器学习非监督学习 EM算法（Expectation Maximization Algorithm）

一、引入例子1、袋子中有红，白两种球，比例p:(1-p)，可以看成二元的伯努利分布。从袋子中反复对球进行抽样，X1，X2,...,Xn。

车厘子子·2022-10-26 07:53

逻辑回归【机器学习笔记简摘】

逻辑回归假设因变量y服从伯努利分布，而线性回归假设因变量y服从高

数数chat·2022-10-18 07:03

概率与统计——概率分布

离散概率分布一、伯努利分布（Bernoullidistribution）伯努利分布又称“0-1分布”“两点分布”。

請叫我做雷锋·2022-10-10 19:43

概率论复习笔记二——离散型分布和连续型分布

一、离散型分布1.1伯努利分布在一次试验中，事件AAA出现的概率为ppp，不出现的概率为q=1−pq=1-pq=1−p，若以β\betaβ记事件AAA出现的次数，则β\betaβ取0,10,10,1两值

诡秘愚者·2022-10-10 19:30

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

贝叶斯分类器详解从零开始从理论到实践大纲总览一、贝叶斯相关概念1.1、频率学派和贝叶斯学派1.1.1、频率学派1.1.2、贝叶斯学派1.2、概率论基础知识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

BlackStar_L·2022-10-04 13:19

机器学习

线性代数：矩阵的意义和计算（四则运算，矩阵的逆，转置矩阵），向量；高数：微积分，求导（包括偏导），泰勒定理，麦克劳林公式，拉格朗日乘数法，方向导数与梯度算法，最小二乘法概率与统计：分布函数（正态分布，伯努利分布

weixin_30388677·2022-10-02 07:25

极大似然估计、softmax函数与交叉熵损失函数三者的关系

介绍Logistic的基本形式：需要明确的概念：逻辑回归解决的不是回归的问题，而是分类的问题逻辑回归是线性模型，其中sigmoid函数只是非线性激活函数极大似然视角下的Logistic极大似然与伯努利分布假设

xlhao的博客·2022-10-01 07:10

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

数学建模-分类模型

分类模型1.二分类模型-SPSS实现1.1数据预处理定性变量生成定量的虚拟变量步骤：SPSS->转换->创建虚变量1.2使用逻辑回归进行处理根据原理：两点分布（伯努利分布）在给定xxx的情况下，考虑yyy

路飞大魔王·2022-09-25 17:25

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