伯努利分布

概率论中常见分布总结「转」

离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli
程序猪小羊·2020-02-06 02:34

05、概率分布python实现

概率分布python实现伯努利分布#案例：玩抛硬币的游戏，只抛1次硬币，成功抛出正面朝上记录为1，反面朝上即抛硬币失败记录为0#导入包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt
卑微的十二·2020-02-01 21:09

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？
TechFlow2019·2020-01-17 07:00

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。，期望：，方差：二项分布：n次伯努利实验正好得到k次成功的概率，单次成功的概率为p。当n=1的时候退化到伯努利分布。
springzzj·2020-01-16 23:31

逻辑回归详解

1、逻辑回归概述¶逻辑回归假设数据服从伯努利分布，通过极大化似然函数方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分目的。
极简Maggie·2020-01-12 22:00

145、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
陈容喜·2020-01-07 08:09

广义线性模型、指数分布族中的高斯分布、伯努利分布

姓名：崔少杰学号：16040510021转载自：http://www.jianshu.com/p/d1b7ca81d1af=有修改【嵌牛导读】：广义线性模型、指数分布族中的高斯分布、伯努利分布【嵌牛鼻子
随心所欲_7b32·2020-01-06 17:18

广义线性模型、指数分布族中的高斯分布、伯努利分布

中文术语表述加了英文原文，尽量以原文为主，原文在https://see.stanford.edu/materials/aimlcs229/cs229-notes1.pdf为什么要有指数分布族：普通线性模型（generallinearmodel）处理二分类等问题受限（除二分类以外，还有一些其他原因），因此定义了广义线性模型（generalizedlinearmodel）来处理这些问题，大部分经常碰到
fountainDNA·2020-01-02 13:29

IoU Loss

IoU损失示意图IoU损失的前向传播IoU损失前向传播伪代码本质上是对IoU的交叉熵损失，即将IoU视为伯努利分布的随机
凉拌东坡肉·2020-01-02 10:03

概率统计13——二项分布与多项分布

原文|https://mp.weixin.qq.com/s/bOchsmHTINKKlyabCQKMSg相关阅读最大似然估计(概率10)寻找“最好”（3）函数和泛函的拉格朗日乘数法伯努利分布如果随机试验仅有两个可能的结果
我是8位的·2019-12-28 19:00

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
吴烨JS·2019-12-27 07:36

Generalized Linear Models 一般线性模型

这一节，讲的是已知样例标签y的分布（比如伯努利分布，高斯分布）是指数族中的一员，怎么利用运用GLM生成假设h(x)的公式（比如h(x)=θx）。
小碧小琳·2019-12-26 13:01

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
史努B·2019-12-18 21:21

机器学习之sigmoid函数

函数是机器学习中的一个比较常用的函数，与之类似的还有softplus和softmax等函数，这里也就不说，先来看看sigmoid函数的表达式的和图像sigmoid函数表达式如下这就是sigmoid函数的表达式，这个函数在伯努利分布上非常好用
brady.wang·2019-12-17 14:00

机器学习学习笔记2（Ng吴恩达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image.png每次迭代都需要重新计算H->nxn特征较多时计算量比较大复习：极大似然估计高斯分布=>最小二乘法伯努利分布
o慢慢o·2019-12-15 17:17

伯努利分布与二项分布Binomial Distribution

伯努利分布瑞士数学家雅克·伯努利``(JacquesBernoulli,1654～1705)首次研究独立重复试验(每次成功率为p)。
quantLearner·2019-12-11 19:31

逻辑回归LR模型的总结

“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”上面这句话是对逻辑回归的一个高度的概括，下面将详细的说一下这句话的含义。
小歪与大白兔·2019-12-07 10:07

逻辑回归(上)

MachineLearninginMarketing逻辑回归-逻辑回归的重要性二项逻辑回归概率和odds的定义概率odds伯努利分布sigmoid函数及特性-似然函数逻辑回归使用线性回归来解决分类问题，
zidea·2019-12-02 03:20

伯努利分布的最大似然估计（最小化交叉熵、分类问题）

伯努利分布伯努利分布，又名0-1分布，是一个离散概率分布。典型的示例是抛一个比较特殊的硬币，每次抛硬币只有两种结果，正面和负面。抛出硬币正面的概率为\(p\)，抛出负面的概率则为\(1−p\)。
不同的日子丶看不同的云·2019-11-21 16:00

weighted—-LR的理解与推广

LR模型假设数据服从伯努利分布，当某件事情发生，认为其概率为p，则当其不发生，概率为1-p。那么，其几率比（odds）为：\[odds=\frac{p}{1-p}\]几率比（odds）：
Jamest·2019-11-16 11:00

机器学习系列-广义线性模型

广义线性模型高斯分布的另一种看法伯努利分布--Logistic回归的含义12Softmax迭代推导总结softmax算法在机器学习里占有很重要的地位，虽然很多机器学习的学习包已经高度的集成了softmax
Datartisan数据工匠·2019-11-02 13:36

Logistic Regression 为什么用极大似然函数

1.简述LogisticRegressionLogisticregression用来解决二分类问题，它假设数据服从伯努利分布，即输出为正负两种情况，概率分别为p和1-p，目标函数hθ(x;θ)是对p的模拟
不会停的蜗牛·2019-11-02 07:39

B-概率论-常见的概率分布模型

目录常见的概率分布模型一、离散概率分布函数二、连续概率分布函数三、联合分布函数四、多项分布（MultinomialDistribution）4.1多项分布简介4.2多项分布公式解析五、伯努利分布（BernoulliDistribution
十七岁的有德·2019-10-16 17:00

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
文文学霸·2019-10-02 12:00

sklearn.naive_bayes.MultinomialNB()函数解析（最清晰的解释）

除了MultinomialNB之外，还有GaussianNB就是先验为高斯分布的朴素贝叶斯，BernoulliNB就是先验为伯努利分布的朴素贝叶斯。
我是管小亮 :)·2019-08-28 00:00

sklearn-- 朴素贝叶斯（监督学习）

朴素贝叶斯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应用场景一般来说，如果样本特征的分布大部分是连续值
萧忆情Alex丶·2019-08-17 14:29

sklearn-- 朴素贝叶斯（监督学习）

朴素贝叶斯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应用场景一般来说，如果样本特征的分布大部分是连续值
萧忆情Alex丶·2019-08-17 14:29

你真的学懂了线性回归和logistic回归吗？——从指数族分布说起

文章目录1.回顾机器学习的基本思想2.指数族分布2.1.指数族分布由来的推导2.2.指数族分布的特殊情形：伯努利分布和高斯分布2.3.关于参数$\eta$如何求取的一点讨论2.4.用广义线性模型(GLM
lankuohsing·2019-08-11 16:06

为什么LR模型使用Sigmoid函数？

首先要说明的是，Sigmoid不是被选择出来的，而是被推导出来后给它署名Sigmoid.逻辑回归模型是一种广义线性模型，而逻辑回归满足伯努利分布，伯努利分布是指数分布族的一种，而指数族分布有如下的形式：
很吵请安青争·2019-07-24 22:09

逻辑回归与线性回归的区别与联系

区别线性回归假设响应变量服从正态分布，逻辑回归假设响应变量服从伯努利分布线性回归优化的目标函数是均方差（最小二乘），而逻辑回归优化的是似然函数（交叉熵）线性归回要求自变量与因变量呈线性关系，而逻辑回归没有要求线性回归分析的是因变量自身与自变量的关系
很吵请安青争·2019-07-24 22:48

Beta分布快记

1、Beta分布为二项分布（多重伯努利分布）的共轭先验分布。
shudaxu·2019-07-10 16:56

分类算法（一）：广义线性模型之线性回归、逻辑回归

线性回归——正态分布来分析误差；逻辑回归——伯努利分布来分析误差线性回归用来做预测,LR用来做分类。线性回归是来拟合函数,LR是来预测函数。
姬香·2019-07-06 21:48

逻辑斯蒂回归(Logistics Regression)

Author:吕雪杰，xiaoran;DatawhaleLogisticsRegression简介逻辑回归是在数据服从伯努利分布的假设下，通过极大似然的方法，运用梯度下降法来求解参数，从而达到将数据二分类的目的
Datawhale·2019-06-21 17:54

逻辑斯蒂回归(Logistics Regression)

Author:吕雪杰，xiaoran;DatawhaleLogisticsRegression简介逻辑回归是在数据服从伯努利分布的假设下，通过极大似然的方法，运用梯度下降法来求解参数，从而达到将数据二分类的目的
Datawhale·2019-06-21 17:54

（李航统计学习方法）逻辑回归

逻辑回归是参数模型，其本质是假设数据服从伯努利分布，通过极大似然函数的方法，运用梯度上升/下降法来求解参数，从而实现数据的二分类。逻辑回归模型在面试的过程中，最常问到的就是公式的推导过程。
Rudy95·2019-06-13 15:27

常见六种随机变量分布可视化

1.1离散型随机变量-(伯努利分布)：fromscipy.statsimportbinomimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpn=10p=0.3k=np.arange
pprp·2019-06-11 20:00

CTR 预测理论（十四）：逻辑回归算法总结

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
dby_freedom·2019-04-27 14:15

python--scipy--1离散概率分布：伯努利分布

#导入包#数组包importnumpyasnp#绘图包importmatplotlib.pyplotasplt#统计计算包的统计模块fromscipyimportstats'''arange用于生成一个等差数组，arange([start,]stop,[step,]使用见文档：https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.ar
weixin_43139613·2019-04-09 14:46

scikit-learn机器学习——第九章 复习题

二次项分布是指把符合伯努利分布的实验做了n次，结果出现0次，1次，2次。。。n次的概率分别是多少。4.多项式分布有什么特点？满足类别分布实验5.高斯分布的概率密度函数在二维坐标轴上的形状是什么样的？
0点51 胜·2019-04-03 12:11

逻辑回归面试总结

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。逻辑回归：线性回归可以预测连续值，但是不能解决分类问题，我们需要根据预测的结果判定其属于正类
happy5205205·2019-03-19 13:12

（信贷风控四）逻辑回归模型在申请评分卡中的应用

（四）逻辑回归模型在申请评分卡中的应用本遍博客主要讲解以下内容：逻辑回归描述变量选择的方法（知识扩展）带权重的逻辑回归模型逻辑回归描述伯努利分布说的是每一个客户逾期概率相同的情况，但是现实生活中，往往不同的客户逾期的概率往往不同
路易三十六·2019-01-31 09:20

R统计学(06): 负二项分布

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R统计学(05):泊松分布今天介绍另一个离散型概率分布
R语言和Python学堂·2019-01-20 16:59

离散型随机变量分布

一、0-1分布（伯努利分布）随机试验只有两个可能的结果，常用0-1分布来表示。
Moe丶Yui·2018-11-29 18:03

softmax实现

softmax常用于预测于伯努利分布相关联的概率，具体的数学表达为：softmax(x)i=1∑j=1nexp(xj)softmax(x)_i=\frac{1}{{\sum^n_{j=1}exp{(x_j
鱼香土豆丝·2018-11-28 13:49

对dropout的理解详细版

我们通常设定一个dropoutradio=p，即每个输出节点以概率p置0（不工作，权重不更新），假设每个输出都是独立的，每个输出都服从二项伯努利分布p(1-p),则大约认为训练时，只使用了(1-p)比例的输出
furuit·2018-11-24 18:54

MLAPP————第九章 广义线性模型和指数家族

第九章广义线性模型和指数家族9.1简介我们现在已经遇到了许多不同的概率分布，如：高斯分布，伯努利分布，学生t分布，均匀分布，gamma分布等。
QQQiZZZ·2018-11-23 15:49

常用概率分布的矩母函数、特征函数以及期望、方差的推导

特征函数以及期望、方差的推导一、定义与性质二、离散型随机变量的分布0、退化分布(Degeneratedistribution)1、离散型均匀分布(Discreteuniformdistribution)2、伯努利分布
STcyclone·2018-11-20 21:32

逻辑回归-Logistic Regression

逻辑回归-LogisticRegression逻辑回归假设数据服从伯努利分布，是一种二分类算法，即数据集的标签只有两种类别0或1，一般类别1表示我们想要去寻找的结果。
会飞的猩猩。·2018-11-12 15:03

TensorFlow 学习（五） 二分类logistic回归模型

它也是似然函数的负对数（假设“y‘’”属于伯努利分布）。实际上，最大限度地降低损失函数的值会生成最大的似然估计值。对数损失函数的方程式如下图其中：(x,y)ϵD是包含很多有标签样本(x,y)的数据集。
物联世·2018-11-03 14:30

machine learning 机器学习入门（四)

构建广义线性模型先了解一下指数族分布的形式，如果一个分布能用以下的形式写出来，则这个式子为指数族分布稍微对比思考会发现，之前的分类用的伯努利分布以及高斯分布都是属于指数族分布的对于伯努利分布，有如下的式子与指数族的式子相对比会发现
淅淅沥沥nosame·2018-10-16 11:57
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