伯努利分布

回归（四）：logistic回归

Sigmod函数logist回归首先是一种分类方法，作为一种分类方法，它具有一个先验概率分布：伯努利分布。因此Sigmod函数具有同指数族分布一样的形式。!
哈劳斯军士·2020-07-04 03:25

机器学习系列(九)【最大熵模型】

文章目录指数家族伯努利分布转指数家族高斯分布转指数家族指数家族的性质最大熵模型最大似然求解最大熵似然法参考  了解最大熵模型之前，我们需要先了解一个和最大熵模型相伴的概念，指数家族。
小小何先生·2020-07-03 19:03

伯努利分布、泊松分布

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）。
江海成·2020-07-02 15:27

数据挖掘面试题之逻辑回归lr

逻辑回归面试题1.逻辑斯蒂回归推导逻辑回归假设数据服从伯努利分布（0-1）,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。
语亦情非·2020-07-01 15:20

先验分布，后验分布，共轭分布的关系

先考虑一下我们是如何解决一个概率问题的：在一个实际问题中我们通常是根据经验选出一个模型，例如一个抛硬币可以抽象为伯努利分布（0-1分布）的模型，人的身高分布可以抽象为正态分布的模型，然后根据数据推算出模型的参数
PKU_Jade·2020-07-01 12:49

11种概率分布，你了解几个？

1均匀分布1)离散随机变量的均匀分布：假设X有k个取值：x1,x2,...,xk则均匀分布的概率密度函数为：2)连续随机变量的均匀分布：假设X在[a,b]上均匀分布，则其概率密度函数为：2伯努利分布伯努利分布
视学算法·2020-06-30 12:34

逻辑回归与最大似然估计推导

一句话总结逻辑回归：“逻辑回归假设数据服从伯努利分布，
糖葫芦君·2020-06-30 08:37

GLM

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
xxuffei·2020-06-30 04:49

概率分布

关键词：伯努利分布，二项分布，β分布，阶乘，Γ函数，先验分布，似然函数，后验分布，高斯分布，t分布。
阿米尔的救赎·2020-06-29 11:00

常见概率分布

伯努利分布再一次实验中，事件A出
Phoneix8215·2020-06-29 01:39

《PRML》学习笔记2.1——伯努利分布、二项分布和Beta分布，从贝叶斯观点出发

1.伯努利分布和二项分布对于伯努利分布，我们是十分熟悉的，从小学开始，老师就教会我们如何对掷硬币这件事进行数据建模：对于一个二元随机变量，表示掷硬币结果为正面朝上，表示反面朝上。
Phoenix_Zhang1153·2020-06-29 01:14

最大似然估计对付各种分布

1伯努利分布基本概念了解或复习：参考链接12二项分布，也叫做n重伯努利分布参考链接2两者的区别来自知乎参考链接3二项分布的MLE：参考链接4二项分布和伯努利分布的MLE参考链接53.均匀分布的参数估计参考链接
阿猫的自拍·2020-06-28 20:16

逻辑回归从入门到深入（logistic regression)

（面试官：请你简单介绍一下逻辑回归）从以下几个方面入手逻辑回归是什么逻辑回归的损失函数，有什么优势逻辑回归怎么迭代的逻辑回归有什么优缺点逻辑回归是什么逻辑回归一种线性回归模型，它假设数据服从伯努利分布，
飞奔的帅帅·2020-06-27 10:39

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

本文主要参考AndrewNG的CSS229机器学习课程的Lecturenotes1的PartIII部分，简单介绍广义线性模型的基本概念，以及如何从广义线性模型出发，由高斯分布、伯努利分布和多项分布，分别得到我们熟悉的线性回归
huxycn·2020-06-27 05:22

【机器学习】【逻辑回归】最大似然估计的推导和求解步骤和梯度上升算法求解

伯努利分布如果随机变量X∈{0,1}，并且相应的概率满足：P(X=1)=p，0伯努利分布。
CV_ML_DP·2020-06-27 03:49

逻辑回归

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。Sigmod函数优点输出范围有限，数据在传递的过程中不容易发散。
江流静一·2020-06-27 02:01

二项分布、伯努利分布、泊松分布等

这个知识点的整理起源于vivo图像算法岗的视频面试，项目问了没几句，也没提到核心部分，后面问数学知识问死了==一、伯努利分布伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。
sun123704·2020-06-27 02:41

R统计学(05): 泊松分布

前面我们介绍了多种离散型概率分布，大家可以点击下方链接来回顾：R统计学(01):伯努利分布、二项分布R统计学(02):几何分布R统计学(03):超几何分布R统计学(04):多项分布西莫恩·德尼·泊松今天要给大家介绍另一个常见的离散型概率分布
R语言和Python学堂·2020-06-27 00:37

叶丙成-概率-chapter4-随机变量-累积分布函数CDF-概率质量函数PMF-伯努利分布-二项分布-均匀分布

国立台湾大学叶丙成《机率》课程学习-chapter4-随机变量-累积分布函数CDF-概率质量函数PMF-伯努利分布-二项分布-均匀分布4.1随机变量4.1.1随机变量(randomvariable,R.V
togetlife·2020-06-26 20:23

Python不调包实现逻辑回归和自动求导

导言逻辑回归是机器学习中最基础也最常用的模型一句话介绍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。
seeInfinite·2020-06-25 19:40

二项分布（Binomial Distribution）

特殊地，当n=1的时候，我们把二项分布称为伯努利分布。二项分布频繁地用于对以下描述的一种实验进行建模：从总数量大小为N的两个事物中进行n次放回抽样，以某一
huangjx36·2020-06-23 15:31

逻辑回归总结

一句话概括逻辑回归：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，以达到将数据分类的目的。
Yasin_·2020-06-22 09:01

机器学习-高斯判别分析

高斯判别分析也是一种用于分类的方法，在样本数据服从多元高斯分布以及类别标签\(y\)服从伯努利分布的假设条件下，然后再由贝叶斯公式求出一个新样本分别属于两类别的概率。
Wilder_ting·2020-06-22 08:25

机器学习---假设的评估问题

伯努利分布的期望np方差np（1-p）训练样例（Sample）的错误率：errors测试数据（data）的错误率：errorD评估偏差bias=E(errors)-errorD对于无偏估计（bias=0
蓝鲸123·2020-06-22 06:25

6.逻辑回归

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
mean1·2020-06-07 13:00

伯努利分布+朴素贝叶斯分类器の概率解释

「伯努利分布+朴素贝叶斯」分类器在神经网络技术还不成熟的时候，朴素贝叶斯分类器(NBC)是文档分类的利器。即便是在神经网络满地走的今天，朴素贝叶斯模型依然有很大的价值。
anarion·2020-06-04 20:06

机器学习——06.逻辑回归

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。可以说，逻辑回归是以线性回归为理论支持的，但是逻辑回归通过Sigmoid函数引入了非线性因素，因此可以轻松处理0/1分类问题。
时光~·2020-04-25 12:00

Python 高斯朴素贝叶斯的优缺点

关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客Sklearn基于这些分布以及这些分布上的概率估计的改进，为我们提供了四个朴素贝叶斯的分类器类含义naive_bayes.BernoulliNB伯努利分布下的朴素贝叶斯
程志伟·2020-04-22 10:09

西瓜书扩展_Logistic 回归

属于硬分类Logistic属于软分类，也就是用概率来对预测结果进行判断两种分类得出的结果是一样的，后者的好处是可微的单调函数如果以银行贷款为例，一个客户的信用得分：把得分转换成[0,1]之间的数值（概率）：伯努利分布
我_7·2020-04-16 16:18

作业二----机器学习相关数学基础

学习概率分布：两点分布二项分布（伯努利分布）泊松分布泊松分
codekid·2020-04-09 12:00

用Python实现概率分布

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsfrompylabimportmplfromscipy.statsimportbinommpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']二、分布1、伯努利分布
赵重楼·2020-04-02 03:31

逻辑回归

逻辑回归假设数据服从伯努利分布
小新新的蜡笔·2020-03-31 21:00

贝叶斯平滑

一、beta分布首先必须理解beta分布，beta分布是贝叶斯平滑的核心伯努利分布、二项分布、Beta分布、多项分布和Dirichlet分布与他们之间的关系，以及在LDA中的应用【存疑】如何通俗理解beta
只为此心无垠·2020-03-29 23:53

生物统计-置信区间与假设检验

离散变量的概率分布函数:pmf伯努利分布二项分布泊松分布连续变量的概率密度函数：pdf正态分布t-分布统计推断从样本数据推获得群体数据相关结论。
新欣enjoy·2020-03-28 16:58

【Excel系列】Excel数据分析：随机数发生器

例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总体特征，或者使用双值输出的伯努利分布来表示掷币实验结果的总体特征。
数据科学社区·2020-03-27 00:08

常用概率分布回顾之（1）离散概率分布

本章主要回顾伯努利分布，分类分布，二项分布以及泊松分布。
TACITURNLY·2020-03-23 14:59

机器学习 —— 李宏毅机器学习笔记（六）—— 逻辑回归

首先，对于逻辑回归，我们的定义是：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。
ProQianXiao·2020-03-23 11:03

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
徘甚·2020-03-17 09:49

伯努利分布

伯努利分布（两点分布、0-1分布）伯努利分布是一个离散型机率分布，是二期内的特殊情况。
Arya鑫·2020-03-16 20:35

《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
a微风掠过·2020-03-11 01:13

高斯混合模型（GMM）及EM算法的初步理解

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
龙鹰图腾223·2020-03-04 07:49

【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(TheMultino
JasonDing·2020-02-28 05:45

逻辑回归-QA

通过极大似然估计最有参数（因变量服从伯努利分布），通常似然函数难以直接求导得出最优值
司马山哥·2020-02-26 14:28

python 伯努利分布详解

伯努利分布是一种离散分布,有两种可能的结果。
wx_411180165·2020-02-25 14:19

机器学习之逻辑回归算法

为了模拟真实场景特征的变化）为了实现数值与概率的映射，我们需要一个概率函数将上述线性变化之后的值转换为概率，针对2分类问题，该概率函数为sigmoid函数针对2分类问题，分类为1和分类为0的概率分别为这里我们假设Y|X服从伯努利分布
lirainbow0·2020-02-22 11:14

逻辑回归常见面试总结

逻辑回归常见面试总结一、基本知识简要介绍：逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的估计方法，运用梯度下降的方法来求解参数，来达到将数据二分类的目的。
Evermemo·2020-02-22 08:15

《模式识别与机器学习》：概率分布

二元变量伯努利分布似然函数为对数似然函数为如果我们令关于u的导数等于零，我们就得到了最大似然的估计值现在假设我们扔一个硬币3次，碰巧3次都是正面朝上。那么N=m=3，且uML=1。
初七123·2020-02-21 02:37

第六课 朴素贝叶斯算法

）参考：https://www.zhihu.com/question/210944891.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
yz_wang·2020-02-18 02:54

统计学基础

随机变量，连续型变量，概率密度函数，边缘概率，条件概率，期望，方差，协方差，二项分布http://blog.sina.com.cn/s/blog_13a4bb3270102vt7l.html常用概率：伯努利分布
以后叫我老牛·2020-02-14 03:49

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
墨酥·2020-02-07 08:21
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