伯努利分布第5页

伯努利分布（二项分布）的假设检验

要点1.单个二项分布检验用SPSS二项检验或者单样本T检验2.比较两个个二项分布差异性之类的可以用Anova或者独立样本T检验，后者可以得到置信区间。3.上面的SPSS数据形式都是1和0的形式，用MATLAB生成即可。譬如这样一个问题：中国的互联网络覆盖率是不是在30%以上（5%显著性水平）？抽样显示，150个样本中，有57个是有网络覆盖的。解题：H0：网络覆盖率小于等于30%H1：网络覆盖率在3

花花呼呼·2020-09-12 19:12

广义线性模型GLM

GeneralizedLinearModels在线性回归模型的推导中，我们用到了高斯分布；逻辑回归模型的介绍中用到了伯努利分布，今天我们将讲到，这两中分布都是在一个更广义的模型里面——GeneralizedLinearModels

蔡希玉·2020-09-12 04:42

MLaPP Chapter 8 Logistic Regression 逻辑斯特回归

8.2Modelspecification把线性回归的高斯分布，换成伯努利分布，就成了逻辑斯特回归，不过这个模型其实是个分类模型，p(y|x,w)=Ber(y|sigm(wTx))其中sigm(η)≜eη1

张小彬的代码人生·2020-09-12 02:55

几种概率分布

转载：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

亦乐Catherine·2020-09-11 21:08

用Excel做直方图（1）：随机数发生器

本节知识点：数据分析工具库：随机数发生器离散变量和连续变量均匀分布、二项分布、伯努利分布、泊松分布、正态分布、离散概率分布Excel2016有个数据分析的功能，可以满足数据分析小白们用Excel做数据分析的绝大多数需求

data_cola·2020-09-10 13:55

逻辑回归——你想知道的全在这里

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。

很吵请安青争·2020-08-24 14:16

面试周记总结（一）

目录1基本算法1.0各种分布均匀分布伯努利分布1.1逻辑回归使用极大似然法如何对逻辑回归进行推导？逻辑回归为什么使用sigmoid函数进行非线性化？逻辑回归的正则化？

sjz_hahalala479·2020-08-23 19:21

【机器学习】模型聚类

然后介绍了混合高斯模型假设类间服从伯努利分布，类内服从高斯分布，结合最大似然函数给出了混合高斯模型的目标函数。最后介绍了混合高斯模型的EM求解流程。作者|文杰编辑|yuquanle模型聚类

AI小白入门·2020-08-23 10:25

simulink 的通信模块库（Communication System Toolbox）

BernoulliRandomBinaryGenerator模块：产生伯努利分布的二进制随机数。BinaryVectorNoiseGenerator模块：产生可以控制“1”的个数的二进制随机向量。

CHANG12358·2020-08-22 20:35

二项分布、泊松分布以及指数分布之间的关系

二项分布二项分布即是n重伯努利分布，而伯努利分布定义即是：随机变量X的取值为离散的1,0值，分别对应p的概率取值1和以1-p的概率取值0.而二项分布对应的随机变量X即是n次伯努利事件后成功（取值为1）的次数

鼠与我·2020-08-22 12:23

概率分布--------离散概率分布和连续概率分布

离散概率分布和连续概率分布随机变量：量化的随机世界的函数分布：数据在统计图中的形状概率分布：用统计图来表示随机变量所有可能的结果和对应结果发生的概率离散的概率计算是体积；连续的概率计算是面积一、离散概率分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布

wangchuang2017·2020-08-22 03:35

常见分布总结-高斯分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、beta分布

概率分布概率分布是指用于表述随机变量取值的概率规律，包括连续分布和离散分布。下面作了这些概率分布的一个思维导图。文章目录概率分布1、离散概率分布1.1、两点分布2.2、二项分布1.3、几何分布1.4、超几何分布1.5、泊松分布2、连续概率分布2.1、均匀分布2.2、正太分布2.3、beta分布2.4、柯西分布2.5、卡方分布3、参考资料概率分布1、离散概率分布1.1、两点分布意义：指的是一次实验中

蜗牛遥遥·2020-08-22 02:15

图像处理学习笔记之空间滤波（1）图像的噪声

目录随机数随机数引擎设置随机数发生器种子分布均匀分布伯努利分布泊松分布正态分布图像噪声是图像在获取或传输过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理的信号。

linshanxian·2020-08-22 02:31

【概率分布】--- 离散与连续概率分布

一.随机变量离散随机变量连续性随机变量概率分布离散分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布连续分布均匀分布正态分布卡方分布指数分布F分布概率分布描述了随机变量取值的规律，首先了解什么是随机变量。

PandaDreamer·2020-08-22 01:38

【概率】常见分布（离散/连续）、卷积公式（实际意义与作用、公式、记忆法）

目录一、离散型变量的分布1.0—1分布（两点分布）X~B(1,p)2.二项分布（n重伯努利分布）X~B(n,p)3.泊松分布X~P(λ)4.几何分布X~G(p)二、连续型变量的分布1.均匀

发散级数一小只·2020-08-22 00:40

概率论与统计（三）常见分布

文章目录1.离散变量分布1.1伯努利分布与二项分布(BernoulliandBinomialDistribution)1.2泊松分布(PoissonDistribution)1.3超几何分布(HypergeometricDistribution

转大数据的环境人·2020-08-21 23:44

概率论常用分布

概率论常用分布伯努利分布二项分布几何分布泊松分布beta分布均匀分布指数分布正态分布卡方分布

ukakasu·2020-08-21 21:34

概率论和统计学中重要的分布函数

本文内容列表：引言高斯/正态分布（Gaussian/NormalDistribution）二项分布(BinomialDistribution)伯努利分布(BernoulliDistribution)对数正态分布

deephub·2020-08-21 17:53

【统计学习笔记】习题一

【统计学习笔记】习题一1.1.1伯努利分布的极大似然估计P(X=1)=θP(X=0)=1−θP(X=1)=\theta\quadP(X=0)=1-\thetaP(X=1)=θP(X=0)=1−θ设随机变量

喜欢什么的只是说说而已·2020-08-21 10:24

Python实现概率分布

离散概率分布包括：伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布连

DD-Kylin·2020-08-19 19:29

逻辑回归的常见面试点总结

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

fort110·2020-08-19 09:58

最大熵和概率分布

离散型随机分布伯努利分布：一次实验，结果只有两种结果。

springzzj·2020-08-19 05:39

GMM高斯混合模型理论与代码实现

GaussianMixedModel）指的是多个高斯分布函数的线性组合，理论上GMM可以拟合出任意类型的分布，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况（或者是同一类分布但参数不一样，或者是不同类型的分布，比如正态分布和伯努利分布

Take your time_·2020-08-19 03:08

逻辑回归与最大熵模型_统计学习方法_学习笔记

这种思路从广义线性模型（GLM）的角度出发进行理解：二分类问题的逻辑回归，是在假设先验分布p（y）为伯努利分布情况下（由于伯努利分布属于指数分布族），根据GLM规则对后验分布p

OliverLee456·2020-08-19 01:20

【机器学习】逻辑回归LR

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。LR为什么是线性模型LogisticRegression从几率的概念构建线性回归模型。

littlemichelle·2020-08-19 00:26

逻辑斯谛回归(Logistic Regression,LR)及python实现

1.为什么LR是线性模型逻辑斯蒂回归是假设因变量服从伯努利分布。也就是说，经过sigmoid函数，将x映射为ϕ\phiϕ后，x与y的概率分布仍然是指数分布簇，即模型仍是广义线性模型。

rosefunR·2020-08-19 00:54

二项分布均值和方差的简单推导

前一篇文章《二项分布》中说过，伯努利分布（也称为两点分布或0-1分布）是二项分布在n=1时的特例。我们先看伯努利分布的均值和方差的推导。

saltriver·2020-08-18 02:05

【温故而知新】高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)

GDA假设：由于服从伯努利分布，所以,而,这里先不将高斯分布的概率密度函数展开写。likeho

caicaiatnbu·2020-08-17 21:26

统计学习方法学习笔记（一）

一、朴素贝叶斯法：1.朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P（x,y）2.朴素贝叶斯法对条件概率分布作条件独立性假设二、二项分布B（n,p），重复n次的伯努利试验n=1时为伯努利分布，np很大时，

yuzhong_沐阳·2020-08-17 17:28

《PRML》学习笔记2.2——多项式分布和狄利克雷分布

上回讲完了伯努利分布、二项分布和Beta分布，以及从最大似然估计的非参数化思想和引入共轭先验，使得参数变成一个变量，建模求解的参数化方法两方面介绍了求解模型参数的方法。

Phoenix_Zhang1153·2020-08-17 03:35

第十二讲：贝叶斯学习与EM算法（下)

2.1.3GMM的贝叶斯理解2.1.4EM算法的收敛性2.2算法2.2.1算法过程2.2.2总结2.3一些例子2.3.1硬币模型2.3.2用EM算法估计GMM参数2.3.3用EM算法估计HMM参数2.3.4伯努利分布的模型混合

leo_fighting·2020-08-16 10:06

概率论与数理统计一

重点：①贝叶斯公式（条件概率、联合概率、全概率公式）②伯努利分布（0-1分布）③https://blog.csdn.net/ZLJ925/article/details/78960733--------

自学AI的鲨鱼儿·2020-08-16 07:04

应用数学（转载）

1、概率统计应用事件，概率，随机变量及其分布随机变量的数字特征：数学期望，方差常用分布：0-1分布（伯努利分布）；二项分布，泊松分布，均匀分布，标准正态分布常用统计方法：常用统计量，参数估计（点估计，区间估计

define_us·2020-08-15 22:44

常用的统计学分布总结

1.伯努利分布（又称之为二点分布或者0-1分布）伯努利分布（BernoulliDistribution），是一种离散分布，又称为“0-1分布”或“两点分布”。

AI designer·2020-08-15 00:16

机器学习算法之逻辑回归总结

常用于二分类问题，但其也可以适用于多分类，本文主要针对二分类进行说明，逻辑回归因其形式简单，模型的可解释性非常好，资源占用小，尤其是内存等优势在工业中界应用比较广泛，逻辑回归用一句话可以概括为：逻辑回归假设数据服从伯努利分布

隐形的S先森·2020-08-14 21:47

可汗学院统计学笔记2

2.伯努利分布伯努利分布是最简单的二项分布，即N=1时二项分布的特殊情况，同样，也可以说二项分布就是重复n次独立的伯努利实验。伯努利分布亦称“零一分布”、“两点

qq_40571471·2020-08-14 19:44

机器学习（三）————逻辑回归

参考博客：https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/81321944逻辑回归的函数逻辑回归的假设其第一个假设是：假设数据服从伯努利分布其第二个假设是

the_new_zz·2020-08-14 11:46

python实现最大似然估计&伯努利分布（离散型分布）&代码详细解释

python实现最大似然估计一、构建似然函数需要用到sympy可以用pipinstallsympy即可#-*-coding:utf-8-*-fromscipy.statsimportnormimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportsympyfromscipy.statsimportbinomfromscipy.statsimportbern

smileLLZ·2020-08-13 22:53

极大似然估计

现实情况中我们可能会遇到这样的一些例子，需要得到一所高校有车学生的分布情况（假定符合参数为p的伯努利分布），某地区成年男性的身高分布情况（假定符合参数为u1，σ1的正态分布），南极洲成年帝企鹅的体重分布

saltriver·2020-08-13 18:43

伯努利分布、二项分布、泊松分布、指数分布简介

伯努利分布：首先说伯努利分布，这个是最简单的分布，就是0-1分布以抛硬币为例，为正面的概率为p，反面的概率为q是一种离散型概率分布，也是很多分布的基础二项分布：还是以伯努利分布为基础，假设伯努利分布中得

lv_tianxiaomiao·2020-08-13 15:21

sklearn中的LogisticRegression模型

LogisticRegression是一种广义线性分类模型，其可通过模拟数据的伯努利分布（对于二分类问题）和多项式分布（对于多分类问题）参数，对样本所属各分类的概率值进行预测。

guofei_fly·2020-08-13 14:28

伯努利分布的最大似然估计

在机器学习方面，问到了一个伯努利分布的最大似然估计的推导，想到逻辑回归的推导就是利用最大似然估计，然后就套用了其推导过程。可能前面被说的有点迷糊了，导致最后也没有完整的推导出来，最失败的一次面试了。

十之·2020-08-13 14:10

常用概率分布的最大似然估计与矩估计及优良性比较

常用概率分布的最大似然估计与矩估计及优良性比较一、点估计、最大似然估计与矩估计二、离散型随机变量的分布1、伯努利分布/两点分布(Bernoullidistribution)2、二项分布(Binomialdistribution

STcyclone·2020-08-13 12:28

极大似然估计伯努利分布高斯分布正态分布

#极大似然估计伯努利分布高斯分布正态分布概率分布的参数能以最高的概率产生这些样本。

DarrenXf·2020-08-13 11:48

概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用

离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoullidistribution）、二项分布（binomialdistribution）、泊松分布（Poiss

DLANDML·2020-08-11 03:56

数据科学家应知必会的6种常见概率分布

前言一常见数据类型离散型数据连续型数据二分布类型伯努利分布BernoulliDistribution均匀分布UniformDistribution二项分布BinomialDistribution正态分布

kicilove·2020-08-11 03:55

概率统计——讲透最经典的三种概率分布

本文始发于个人公众号：TechFlow这一讲当中我们来探讨三种经典的概率分布，分别是伯努利分布、二项分布以及多项分布。在我们正式开始之前，我们先来明确一个概念，我们这里说的分布究竟是什么？

TechFlow·2020-08-11 02:51

伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、Dirichlet分布

39188321https://www.cnblogs.com/wybang/p/3206719.htmlhttps://blog.csdn.net/jteng/article/details/603346281.伯努利分布伯努利分布

kingzone_2008·2020-08-10 17:45

离散型随机变量的概率分布

分布公式意义特性离散型随机变量的概率分布伯努利分布Bernoulli又称“两点分布”或“(0-1)分布”，描述伯努利试验中成功的次数二项式分布Binomial表示为b(n,p)，描述再n重伯努利试验中成功的次数负二项式分布产生于

wjh_cs·2020-08-10 14:50

机器学习概念整理

伯努利分布：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BC%AF%E5%8A%AA%E5%88%A9%E5%88%86%E5%B8%83主成分分析：https://zh.wikipedia.org

stark_summer·2020-08-09 12:30

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