指数分布

随机过程笔记(2) 绪论(2)

文章目录各种分布两点分布X~B(1,p)二项分布X~B(n,p)Poisson分布指数分布正态分布二维正态分布特征函数意义概念性质概念与定义随机变量（续）自相关函数和自协方差函数自相关函数自协方差函数二者区别随机向量随机过程分类有限维分布族与特征函数族随机过程的数字特征多个随机过程的数字特征复随机变量复数的方差的求法复随机变量的概念复随机变量的方差
荷西·H·2019-09-14 13:56

排队论模型及MATLAB实现

员)为顾客服务的顺序3.7.到达间隔和服务时间典型分布3.8.排队模型示例3.9.系统运行状态参数3.10.系统运行指标参数3.11.顾客到达时间间隔分布3.12.顾客服务时间分布3.13.单服务台负指数分布
COCO56·2019-08-19 18:55

sklearn-决策树（监督学习）

由于训练决策树的数据点的数量导致了决策树的使用开销呈指数分布(训练树模型的时间复杂度是参与训练数据点的对数值)。能够处理数值型数据和分类数据。其他的技术通常只能用来专门分析某一种变量类型的数据集。
萧忆情Alex丶·2019-08-17 14:53

sklearn-决策树（监督学习）

由于训练决策树的数据点的数量导致了决策树的使用开销呈指数分布(训练树模型的时间复杂度是参与训练数据点的对数值)。能够处理数值型数据和分类数据。其他的技术通常只能用来专门分析某一种变量类型的数据集。
萧忆情Alex丶·2019-08-17 14:53

人和人之间的差距在哪里

下图是2016年美国家庭财富分布图，基本上呈指数分布。直观的理解，就是美国最富的1%人口拥有社会总财富的40%。
bifrostx·2019-08-14 17:11

(数理统计基础2)参数估计

例子：指数分布为例：假设随机变量服从以为参数的泊松分布，参数未知，现在知道样本值，我们可以利用泊松分布中，通过计算样本均值，对进行估计。1.1矩估计可以理解成解方程组。。。啥是矩？随机变量数字特征复
To_QT·2019-08-13 11:20

Chapter4—随机变量的数字特征

性质：重要分布的期望和方差：其中，指数分布的概率密度函数为：3.协方差描述二维随机变量之间的与的关系
crishawy·2019-08-12 11:25

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

图像处理（12）--图像各种噪声及消除方法

3.1高斯噪声及其消除方式3.1.1如何确定一种噪声是高斯噪声3.1.2高斯滤波消除高斯噪声3.1.3高斯函数的重要性质3.2瑞利噪声3.2.1如何确定一种噪声是瑞利噪声3.3伽马（爱尔兰）噪声3.4指数分布噪声
ShaneHolmes·2019-07-24 16:10

计算机模拟杂记

排队服务系统中顾客到达率为常数时的到达间隔、故障率为常数时零件的寿命都服从指数分布。•指数分布在排队论、可靠性分析中有广泛应用。
Azuresmh·2019-07-19 16:56

《机器学习》-周志华 第三章：线性模型 读书笔记一

文章目录3.1线性回归3.1.2只有一个属性时平方损失是凸函数的证明3.1.2多元线性回归当$X^TX$是正定矩阵时平方损失是凸函数的证明$X^TX$不满秩时3.2广义线性模型3.2.1指数分布族3.2.2
ErinLiu❤·2019-06-25 00:00

概率论几大分布的期望和方差证明整合

前言简介本文是对概率论中常见分布包括二项分布、0-1分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的期望和方差的证明整合，附加自己的推导或理解。
V2beach·2019-06-06 15:38

泊松过程学习笔记

不过在说泊松过程之前，先要介绍一个指数分布。
小幸运Penny·2019-05-31 19:25

系统学习机器学习之线性判别式（三）--广义线性模型(Generalized Linear Models)

指数分布族在了解广义线性模型之前，先了解一下指数
Eason.wxd·2019-05-30 22:25

如何理解指数分布？

1泊松分布指数分布和泊松分布息息相关，所以先简单回忆下之前介绍过的泊松分布。
马同学高等数学·2019-05-06 10:30

MATLAB数字信号处理（3）计算方式生成随机序列

还有一些其它函数，比如exprnd专门用于产生服从指数分布的随机序列，但总体上random要更为通用。我们平时只管调用函数即可，简化工作量，而无需关心random函数背后的计算原理。
FPGADesigner·2019-04-23 19:00

Logistic Regression(逻辑回归)基本原理与学习总结

构造广义线性模型(ConstructingGLMs)要构建广义线性模型，我们要基于以下三个假设：给定特征属性和参数后，的条件概率服从指数分布族，即。预测的期望，即计
he613·2019-04-08 19:46

指数分布族

要介绍广义线性模型前，首先介绍指数分布族。
宁悦·2019-03-28 09:48

浅谈二项分布、泊松分布和指数分布

今天总结下二项分布、泊松分布和指数分布，直入主题吧：先说说比较熟悉的二项分布吧，二项分布就是对同一实验重复n次，每次实验只有两个结果，设为事件A和事件B，N次实验中出现事件A的次数k的概率：可以看出这一分布中只涉及对事件发生概率的描述
Azir_H·2019-01-27 13:38

逆采样(Inverse Sampling)和拒绝采样(Reject Sampling)原理详解

其中，对于常见的分布，如均匀分布，高斯分布，指数分布，t分布，F分布，Beta分布，Gamma分布等，可以采用逆采样的方法进行采样；不过很多时候，我们的xxx的概率分布不是常见的分布，这些分布的概率
anshuai_aw1·2018-12-05 18:20

连续性随机变量分布

概率密度函数的性质：①②连续性随机变量取任意一常数的概率为0一、均匀分布二、指数分布三、正态分布四、埃尔兰分布五、伽玛分布其中常数λ>0,r>0,则称X服从伽玛分布。
Moe丶Yui·2018-11-29 18:41

噪声模型

常见的噪声模型有(z是噪声值，m表示均值，s2表示方差)：1、高斯噪声:m=a,s2=b^22、均匀分布噪声3、伽马噪声m=b/a,s2=b/a^24、指数分布噪声m=1/a,s2=1/a^25、瑞利噪声
Fan_nie·2018-11-07 21:40

机器学习数学基础总结

基本知识概率论与随机过程一、概率与分布1.1条件概率与独立事件二、期望三、方差3.1方差3.2协方差与相关系数4.3中心极限定理五、不确定性来源六、常见概率分布6.1均匀分布6.2二项分布6.3.2多维正态分布6.4指数分布
郭耀华·2018-11-04 21:00

一些常见的特征选择方法

PCA对于特征之间存在正交关系，数据满足高斯分布或指数分布的数据，作线性变换，使用方差、协方差去噪，生成新的主元，接下来按重要性排序后取少数参与训练，达到减
cyydjt·2018-10-21 22:03

【概率论】5-7:Gama分布(The Gamma Distributions Part I)

Mathematic-Probabilitykeywords:-TheGammaDistributionstoc:truedate:2018-03-3118:33:39Abstract:本文介绍Gamma函数和Gamma分布，本课第二部分介绍指数分布
非主流科学家·2018-10-05 21:20

MTBF(mean time between failure)平均无故障时间

对于数字系统中的异步时钟信号我们通常采用加入两级寄存器的方式来减少数据采集失败的概率，对于一个系统采集信号失败的事件模型符合指数分布，即在3&区间内事件发生的概率99%。
小张爱自由·2018-09-28 20:27

从广义线性模型到逻辑回归

1.1指数家族1.1.1定义如果一个概念分布可以表示成（1）那么这个概率分布可以称之为指数分布
hellozhxy·2018-09-16 19:15

吴恩达——机器学习(伯努利分布在逻辑回归中的作用)

伯努利分布与高斯分布同属于指数分布族，所以在给定a,b,t的情况下，y的概率分布可以表示为：其中：为分布的自然参数；T(y)是充分统计量，通常T(y)=y将伯努利分布表示为上式形式：则b(y)=
我是刘某某·2018-09-03 15:36

【概率论】泊松分布 Poisson Distribution

分布描述满足条件应用场景泊松分布和二项分布泊松分布和指数分布Ref分布描述泊松分布描述的是一个离散随机事件在单位时间内发生的次数,其对应的场景是我们统计已知单位事件内发生某事件的平均次数λλ,那么我们在一个单位事件内发生
鹅城惊喜师爷·2018-09-02 22:11

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——逻辑回归

至于为什么会用到sigmoid函数，简单来说，是为了将标签归类为[0,1]的范围内；深层原因，sigmoid函数的使用是由指数分布族决定的。预测值为：优点：1）速度快
studiousq·2018-08-21 21:52

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

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

【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指数分布
鹅城惊喜师爷·2018-07-14 21:37

（87）--Python数据分析：指数密度函数与指数分布图

#指数密度函数与指数分布图lambd=0.5x=np.arange(0,15,0.1)y=lambd*np.exp(-lambd*x)plt.plot(x,y)plt.title('Exponential
Fredreck1919·2018-05-16 19:24

广义线性模型解读必看文章

学习过程：构建模型h(θ)；线性回归：最小二乘法、梯度下降法、线性模型的概率解释；局部加权回归：带权重的线性回归、权值的钟形函数；逻辑回归：分类方法、梯度上升法、牛顿法、引出感知机学习算法；广义线性模型：指数分布族
区块链斜杠青年·2018-05-16 14:10

泊松分布和指数分布：通俗易懂

传送门1、泊松分布和指数分布：10分钟教程如果打不开，请点击10分钟！
错错莫·2018-05-10 10:43

实例讲解统计学基础知识（3）：统计分布

20来源：https://www.jianshu.com/p/8a0479f55b21统计分布本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布
xxw9485·2018-03-30 22:02

机器学习（七）：CS229ML课程笔记（3）——广义线性模型

1.Theexponentialfamily（指数分布族）在介绍广义线性模型之前
玥晓珖·2018-03-25 21:48

【数学之概率论】本质理解泊松分布于指数分布

一、泊松分布日常生活中，大量事件是有固定频率的。某医院平均每小时出生3个婴儿某公司平均每10分钟接到1个电话某超市平均每天销售4包xx牌奶粉某网站平均每分钟有2次访问它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？有可能一下子出生6个，也有可能一个都不出生。这是我们没法知道的。泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发生
月亮是蓝色·2018-03-04 10:35

利用MATLAB产生各种随机数

Matlab中随机数生成器betarnd贝塔分布的随机数生成器binornd二项分布的随机数生成器chi2rnd卡方分布的随机数生成器exprnd指数分布的随机数生成器注：exprnd（a,b,c）为产生期望为
赛艇队长·2018-01-24 13:21

概率论 各种分布及其期望、方差、分布函数

概率论各种分布及其期望、方差、分布函数（0-1）分布二项分布X~b(n,p)泊松分布X~π(λ)π(λ)均匀分布X~U(a,b)指数分布正态/高斯分布X~N(μ,σ2μ,σ2)—————————————
st4rr·2017-12-29 23:15

Laplace distribution (拉普拉斯分布)

由于它可以看做是俩个不同位置的指数分布背靠背拼在一起，所以它也叫做双指数分布。如果随机变量的概率密度函数分布为：那么他就是拉普拉斯分布。u为位置参数，b>0是尺度参数。
Hansry·2017-12-26 15:34

Laplace distribution (拉普拉斯分布)

由于它可以看做是俩个不同位置的指数分布背靠背拼在一起，所以它也叫做双指数分布。如果随机变量的概率密度函数分布为：那么他就是拉普拉斯分布。u为位置参数，b>0是尺度参数。
Hansry·2017-12-26 15:34

随机变量采样

对于一些标准的概率分布（如均匀分布、正太分布、指数分布等），通常容易进行采样（例如Matlab的StatisticsToolbox支持许多标准的概率分布）。
Chen_SL·2017-12-25 21:10

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

【学习笔记】斯坦福大学公开课：cs229 Part 6 Learning Theory【上】

前面学的是算法，无论是线性回归、逻辑回归、广义线性模型、指数分布族，还是朴素贝叶斯、SVM，以及涉及到的梯度下降法、牛顿法、最大似然估计、拉普拉斯平滑等等，
cjf1699·2017-12-08 12:03

matlab函数汇总

函数表Ⅰ-1概率密度函数函数名对应分布的概率密度函数betapdf贝塔分布的概率密度函数binopdf二项分布的概率密度函数chi2pdf卡方分布的概率密度函数exppdf指数分布的概率密度函数fpdff
LucyLiHHU·2017-11-20 16:31

StanFord ML 笔记 第三部分

第三部分：1.指数分布族2.高斯分布--->>>最小二乘法3.泊松分布--->>>线性回归4.Softmax回归指数分布族：结合Ng的课程，在看这篇博文：http://blog.csdn.net/acdreamers
影醉阏轩窗·2017-11-01 01:00

幂律分布与指数分布、幂律与分形

我把幂律分布和指数分布搞混淆了。幂律分布（长尾分布）02问题的求
闪闪发光的Lucky·2017-10-10 22:36
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