伯努利分布

Statistical Inference-伯努利分布（Bernoulli Distribution）以及例子说明

Example：扔硬币8次，7次为头（1）的概率？······································································（1.1）···························································································（1.2）所以由（
kidpea_lau·2018-09-27 14:37

吴恩达——机器学习(伯努利分布在逻辑回归中的作用)

首先引入伯努利分布：参数代表y取值为1的概率，改变参数的值可以得到不同的关于y的分布。
我是刘某某·2018-09-03 15:36

【概率论】伯努利分布 Bernoulli Distribution

Bernoullidistribution是最简单的单个二值随机变量的分布.它由单个参数ϕ∈[0,1]ϕ∈[0,1]控制,其中参数ϕϕ给出了随机变量等于11的概率.举个栗子饮料拧开瓶盖只有两种状态,谢谢惠顾=0,再来一瓶=1谢谢惠顾=0,再来一瓶=1,其中中奖(再来一瓶)率就是ϕϕ.这就是生活中常见的二项分布.一些性质已知,P(x=1)=ϕP(x=0)=1−ϕ,P(x=1)=ϕP(x=0)=1−ϕ
北境の守卫·2018-09-02 15:28

样本均值服从的分布 2018-8-28

定理证明如下：这是一个样本服从指数分布，伯努利分布的例子：
bingfeiqiji·2018-08-28 22:58

机器学习算法之logistic regression

公式推导：模型解释：1.最大似然估计：我们认为数据满足伯努利分布，即0-1分布，直觉上，一个线性模型的输出值y越大，这个事件P
yu_tsl·2018-08-27 11:48

数据科学个人笔记：逻辑回归+Softmax回归+广义线性模型

2.逻辑回归假设p（y|X）在参数W的情况下服从p(1)=g（XW）的伯努利分布，即p(y|X)=g(XW)^y*(1-g(XW))^(1-
humothetrader·2018-08-13 15:32

机器学习——Logistic回归

1LR模型二项LR模型是如下的条件概率分布：是参数与输入变量x的内积如果你有疑惑P为什么是这个公司，这是因为：因为LR是基于伯努利分布，属于概率模型，可以引用最大熵模型的结论，而伯努利属于指数分布族，也是广义线性模型
MuBaicao·2018-08-07 11:55

分布

伯努利分布二项分布泊松分布参考https://www.zhihu.com/question/26441147
reeuq·2018-08-05 16:14

监督分类器

1监督回归问题中的：线性回归、多元线性回归、非线性回归2分类标准中的：伯努利分布的Logistic二分类和多项式分布的Softmax多分类3距离法则和投票法则的KNN4小规模数据十分效果的决策树5超平面方法的
dlphay·2018-07-26 16:50

线性模型（二）广义线性模型

借助指数族分布，对响应变量Y的描述将不再局限于正态分布，称观测来自指数族分布，如果其概率密度函数可以表达为如下形式：建立指数分布族：伯努利分布（逻辑回归）高斯分布（正态分布）泊松分布用广义线性模型进行建模
楚琪仔·2018-07-26 16:36

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
Northan·2018-07-24 16:18

【让AI飞】概率论索引

本章目录综述随机变量与概率分布期望,方差与协方差常用的概率分布常用的离散分布Bernoulli分布/伯努利分布二项分布Multinoulli分布泊松分布常用的连续分布高斯分布/正态分布NormalDistribution
鹅城惊喜师爷·2018-07-14 21:37

基于 TensorFlow 的逻辑回归详解

Logistic(逻辑回归)一、基本概念简介以及理论讲解1.1、回归1.2、Logistic函数的逆函数–>Logit函数1.2.1、伯努利分布1.2.2Logit函数1.3、对数几率函数的逆函数Logistic
smilejiasmile·2018-06-15 16:55

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
Alice熹爱学习·2018-06-01 07:41

机器学习（七）：CS229ML课程笔记（3）——广义线性模型

在分类的例子中我们选择了伯努利分布，也就是:这两个例子都是由广义线性模型推导出来的。接下来还会描述GLM家族中其他模型在前面两个问题中是如何应用的。
玥晓珖·2018-03-25 21:48

Hoeffding 不等式

同一分布可以是均匀分布，或者伯努利分布等。2.独立同分布的中心极限定律：X1，X2，X3.....Xn是独立同分布的n个随机变量，当n很大时，它们的和X=X1+X2+...
Felix_CY·2018-03-08 17:09

<白话大数据与机器学习> 2018-03-01

此类文章全是笔记，用于帮助自己快速回忆起书籍所讲述的内容，对他人参考意义较少通识数据收集、数据存储、数据建模、数据分析、数据变现数据是承载一定信息的符号信息是被消除的不确定性泊松分布伯努利分布信息量的计算
百合的saber·2018-03-06 14:11

常用概率分布函数及随机特征

常见分布的随机特征离散随机变量分布伯努利分布（二点分布）伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布,参数为p(0q的偏斜方向相反。
Leemboy·2018-02-08 20:52

LR推导以及LR中为什么采用logloss

首先lr是一个分类模型，讨论二分类情况下，在这个基础上我们假设样本服从伯努利分布（0-1分布）做了假设分布后下一步就是求分布参数，这个过程一般采用极大似然估计MLE(MaximumLikelihoodEstimation
legendavid·2018-01-31 19:24

Logistic 回归的三个视角（极大似然估计/熵/形式化损失函数）

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
Leo_Xu06·2018-01-04 16:17

常用数学公式

古典概型概率公式条件概率全概率公式贝叶斯公式分布两点分布（0-1分布/伯努利分布）二项分布泊松分布定义概率分布函数为：期望：方差：分布图形指数分布分布函数无记忆性均匀分布正态分布定理定义一维正态分布标准正态分布古典概型定义
Vi_NSN·2017-12-21 18:50

StanFord ML 笔记 第五部分

该模型有多种扩展，一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化，即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分布；还有一种在上一篇笔记中也
影醉阏轩窗·2017-11-02 04:00

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
ModifyBlog·2017-10-27 09:00

5.广义线性回归

2)y取0或者1，在这种情况下，最为自然的0~1之间的分布是伯努利分布，对于这种情况我们得到了逻辑回归;3）若你忘记了Bernoulli分布，这里给您做个提醒，若已经熟练掌握请忽略，伯努利分布的概率分布是
AIgeeksu·2017-10-01 01:51

伯努利分布、二项分布

伯努利分布-Bernoullidistribution伯努利分布是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0
count_on_me·2017-09-17 16:17

各个模型的损失函数

在逻辑回归的推导中，它假设样本服从伯努利分布（0-1分布），然后求得满足该分布的似然函数，接着取对数求极值等等。
Arya鑫·2017-08-29 08:57

浅谈广义线性回归

当随机变量服从高斯分布，那么得到的是线性最小二乘回归，当随机变量服从伯努利分布，则得到的是Logistic回归。那么如何根据指数分布族来构建广义线性模型呢？首先以如下三个假设为基础（1）给
飘的心·2017-08-22 11:12

[笔记]朴素贝叶斯·神经网络·SVM

这样在对p(x|y)进行建模时，就要使用多项式分布，而不是伯努利分布。如果特征是连续值，那么就需要将其离散化，离散到有限的k个值。
SalvatorezZ·2017-08-17 16:11

概率论中伯努利分布(bernoulli distribution)介绍及C++11中std::bernoulli_distribution的使用

Bernoulli分布(Bernoullidistribution)：是单个二值随机变量的分布。它由单个参数ø∈[0,1]，ø给出了随机变量等于1的概率。它具有如下的一些性质：P(x=1)=øP(x=0)=1-øP(x=x)=øx(1-ø)1-xEx[x]=øVarx(x)=ø(1-ø)伯努力分布(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
fengbingchun·2017-06-25 13:58

EM算法求解混合伯努利模型

本文记录了EM算法求解混合伯努利分布的推导，并提供了matlab实验代码。
gyarenas·2017-05-05 15:35

广义线性模型Generalized Linear Model (GLM)

Theexponentialfamily指数分布族因为广义线性模型是围绕指数分布族的，因此需要先介绍，用NG大神的话说就是，“虽然不是全部，但是我们见过的大多数分布都属于指数分布族，比如：Bernoulli伯努利分布
caimouse·2017-03-06 14:14

伯努利分布(Bernoulli distribution)

伯努利分布是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0
caimouse·2017-03-05 09:29

高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解

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
阿拉丁吃米粉·2017-03-02 18:36

概率分布之二项分布与多项分布

1.伯努利分布(Bernoullidistribution)  伯努利分布又称二点分布或0-1分布，即一次试验只有正例和反例两种可能，以随机变量表示就是X只能取0或1，伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验
jteng·2017-02-10 00:00

PRML读书笔记(二)

二值变量伯努利分布对于x∈{0,1},p(x=1|μ)=μ，x的概率分布有Bern(x|μ)E[x]var[x]===μx(1−μ)1−xμμ(1−μ)假设一个数据集D={x1,x2,…,xN}，xi服从伯努利分布
Lehyu·2016-12-16 16:53

【PRML读书笔记】2.概率分布（上）

从而我们得到x的概率分布可以表示为：上式即为伯努利分布（Bernoullidistribution）。下面我们通过
Lawe·2016-12-05 22:21

机器学习小组知识点11：几何分布（Geometric Distribution ）

适用环境：每一个随机变量都是伯努利分布，即相互独立，发生的情况只有两种情况。几何分布描述的是指多次伯努利实验成功的概率。记成功的概率为p，失败的概率为1−p或者记为q。
Eric2016_Lv·2016-11-11 20:07

指数族分布、广义线性模型、逻辑回归前传

1、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。)
howardact·2016-11-08 19:19

逻辑回归

假设这个问题满足伯努利分布。
FaaronZheng·2016-09-29 22:30

《Deep Learning》(3)-概率和信息论

1为什么需要概率2随机变量3概率分布31离散变量和概率质量函数32连续变量和概率密度函数4边际概率5条件概率6条件概率的链式法则7独立和条件独立8期望方差和协方差9常用概率分布伯努利分布多项分布高斯分布指数和拉普拉斯分布狄拉克分布和经验分布混合分布
KangRoger·2016-09-10 16:49

概率分布 Probability Distributions

本文总结了几种常见的概率分布，比如离散型随机变量的分布代表伯努利分布以及连续型随机变量的分布代表高斯分布。对于每种分布，不仅给出它的概率密度函数，还会对其期望和方差等几个主要的统计量进行分析。
拾毅者·2016-08-20 09:39

概率分布 Probability Distributions

本文总结了几种常见的概率分布，比如离散型随机变量的分布代表伯努利分布以及连续型随机变量的分布代表高斯分布。对于每种分布，不仅给出它的概率密度函数，还会对其期望和方差等几个主要的统计量进行分析。
拾毅者·2016-08-20 09:39

机器学习: 离散变量的概率分布

p(x=1)=μ表示x=1的概率为μ,那么p(x=0)=1−μ,其中，μ满足0≤u≤1，那么随机变量x的概率分布满足:B(x|μ)=μx(1−μ)1−x这个称为伯努利分布，可以很容易得到该分布的期望与方差为
shinian1987·2016-06-10 15:00

论文小结（二）

AProbabilisticModelforBurstyTopicDiscoveryinMicroblogsAAAI论文简介本文首先采用伯努利分布判断当前二元词对是突发词对还是非突发词对，若为突发词对，
LilacZiyun·2016-06-01 20:45

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·2016-05-12 16:00

机器学习-基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类

Logistic回归1.先给出Sigmoid函数由这个函数生成的曲线称为Sigmoid曲线对于二元分类，符合伯努利分布（theBernoullidistribution,又称两点分布，0-1分布），因为二元分类的输出一定是
spritezhong·2016-05-11 15:51

Deep Learning (Yoshua Bengio, Ian Goodfellow, Aaron Courville) 翻译 Part 1

http://www.deeplearningbook.org/67页，3.10常用函数及性质逻辑sigmoid用来产生伯努利分布的phi参数，因为它的范围是0到1，也就是在phi参数的有效值区间。
guotong1988·2016-05-06 18:25

概率分布

概率分布概率分布相关基础知识贝叶斯定理二项分布与贝塔分布伯努利分布二项分布贝塔分布多项分布与狄利克雷分布多项分布狄利克雷分布高斯分布熵高斯分布泊松分布拉普拉斯分布学生t分布相关基础知识贝叶斯定理  贝叶斯定理也称贝叶斯推理
lin360580306·2016-04-23 23:00

机器学习笔记1_3:广义线性模型(GLM, Generalized Linear Models)

通过改变η可以得到不同的分布伯努利分布（对应逻辑回归）：上式中η=log(ϕ1−ϕ),有趣的是，如果我们反解出ϕ会得到ϕ=11+e−η,正好是sigmoid函数高斯分布(对应线性回归)为了简便起见，令σ2
BUPT_WX·2016-04-21 14:00

机器学习：贝叶斯总结_2：概率分布

伯努利分布Bern(x|μ)=μx(1−μ)1−xμML=mN:正面朝上的概率，是数据集中正面朝上的观测所占的比例Beta分布共轭性：先验和后验具有相同的形式；先验概率正比于似然函数，则后验概率和先验概率具有相似的形式
mijian1207mijian·2016-04-02 23:00
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