指数分布

连续型随机变量及其常见分布的分布函数和概率密度

文章目录1.随机变量的分布函数2.连续型随机变量及其概率密度3.重要的连续型随机变量分布3.1均匀分布3.2指数分布3.3正态分布1.随机变量的分布函数背景：对于非离散型的随机变量XXX，其取值不能一一列举出来
积跬步以致千里。·2020-07-10 16:31

方差及常见分布的方差计算与推导

文章目录1.方差定义2.方差性质3.常见随机变量分布的方差3.1(0−1)(0-1)(0−1)分布3.2二项分布3.3泊松分布3.4几何分布3.5超几何分布3.6均匀分布3.7指数分布3.8正态分布3.9
积跬步以致千里。·2020-07-10 16:59

数学期望及常见分布的期望计算与推导

随机变量函数的数学期望3.二维随机变量函数的期望4.数学期望性质5.常见随机变量分布的期望5.1(0−1)(0-1)(0−1)分布5.2二项分布5.3泊松分布5.4几何分布5.5超几何分布5.6均匀分布5.7指数分布
积跬步以致千里。·2020-07-10 16:58

C语言下泊松分布以及指数分布随机数生成器实现

最近实验室的项目需要实现模拟文件访问序列，要求单位时间内的数据请求次数符合泊松分布，而两次请求见的时间间隔符合指数分布。没办法只好重新捡起已经丢掉多时的概率知识。
李牙刷儿_·2020-07-09 13:12

从「一」到「无穷大」：广义线性模型 (GLM)

从「一」到「无穷大」：广义线性模型(GLM)本文基于「指数分布族」的理论，以「Logistic回归」为例，讲解推广线性模型的过程。
anarion·2020-07-08 20:04

Python+统计学 | 探索常用的数据分析统计分布

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，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
数据不吹牛·2020-07-08 10:00

从线性模型到广义线性模型(2)——参数估计、假设检验

http://cos.name/2011/01/how-does-glm-generalize-lm-fit-and-test/1.GLM参数估计——极大似然法为了理论上简化，这里把GLM的分布限定在指数分布族
key_v·2020-07-07 12:09

广义线性模型(Generalized Linear Model)——机器学习

我们通过定义广义线性模型，可以据此求出拟合函数h(x)一、指数分布族（ExponentialFamily）其定义如下其中，η称为自然参数（naturalparameter），T(y)称为充分统计量（sufficientstatistic
Norstc·2020-07-07 02:29

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
Guo_Yaohua·2020-07-06 22:56

Python 数据分析微专业课程--项目实战13 婚恋配对实验

2.项目具体要求1、样本数据处理①样本要求：按照一定规则生成了1万男性+1万女性样本：在配对实验中，这2万个样本具有各自不同的个人属性（财富、内涵、外貌），每项属性都有一个得分财富值符合指数分布，内涵和颜值符合正态分布三项的平均值都为
zongzi009·2020-07-06 13:44

概率论中常见分布总结以及python的scipy库使用：两点分布、二项分布、几何分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布...

概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。离散概率分布也称为概率质量函数（probabilitymassfunction）。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（Poissondistribution）和几何分布（geometricdistrib
宵蓝·2020-07-05 20:07

SimPy模拟顾客去超市购买商品的过程

每位顾客在超市挑选商品的时间服从指数分布，lambd设为1/Time，Time=4分钟。
看云朵敲代码·2020-07-05 08:50

SLAM的数学基础(3):几种常见的概率分布的实现及验证

常见的分布有：二项分布、泊松分布、正态分布、指数分布等，下面对它们进行一一介绍。PS：本文中谈到的PDF、PMF、CDF均为公认的缩写方式：PDF：概率密度函数（prob
昕动乐活·2020-07-04 23:55

简单的数据可视化

直方图（Histogram）又称质量分布图，可以直观地展示每个属性的分布情况；一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况；可以很直观看到数据是高斯分布、指数分布还是偏态分布。
liweiwei1419·2020-07-04 23:58

从负指数分布/泊松分布到排队论(经理能扣篮，但不经常也不绝对)

从经理穿着皮鞋能不能扣篮，引起了一段思考。周六上午在家带娃，我已经快崩溃，所以作文时间放在了午后。假如你相信上帝真的是在掷骰子，那么我们的世界就是上帝的一系列实验生成的。假如你相信世界是二元元素的组合，那么使用二进制便可以完整描述整个世界。一切从二项分布开始裂变。二项分布让我们看一道非常简单的概率统计习题：如果做一次实验，一个独立的事件EEE发生的概率是ppp，那么请问，连续做nnn次实验，让事件
dog250·2020-07-04 14:30

台湾大学公开课《概率》六到九章笔记以及课程总结

第七周指数分布和几何分布都有失忆性，即条件概率分布不变。第八周联合概率分布对于两人等车问题，可以画图解决。变量相加，则期望相加，如果相互独立，还可方差相加，乘积的期望相乘。
Focustc·2020-07-04 12:44

概率统计（一）随机事件与随机变量

古典概型4.条件概率5.全概率公式和贝叶斯公式二、随机变量1.随机变量及其分布2.离散型随机变量（1）二项分布（伯努利试验）（2）超几何分布（3）泊松分布3.连续型随机变量（1）均匀分布（2）正态分布（3）指数分布
懒得聪明..·2020-07-02 12:09

广义线性模型（GLM）

而广义线性模型则放宽其假设，首先响应变量可以是正整数或分类数据，其分布为某指数分布族。其次响应变量期望值的函数（连接函数）与预测变量之间的关系为线性关系。因此在进行GLM建模时，需要指定分布
mousever·2020-07-02 12:06

Python概率分布大全（含可视化）

文章目录术语前言整数浮点数抽取字节洗牌排列贝塔分布二项分布卡方分布狄利克雷分布指数分布F分布伽玛分布几何分布耿贝尔分布超几何分布拉普拉斯分布（双指数分布）逻辑斯谛分布正态分布（高斯分布）对数正态分布对数分布多项分布多元正态分布负二项分布非中心卡方分布非中心
XerCis·2020-07-02 09:36

R语言广义线性模型

广义线性模型通过拟合响应变量的条件均值的一个函数（不是响应变量的条件均值），假设响应变量服从指数分布族中的某个分布（并不仅限于正态分布），极大地扩展了标准线性模型。
feng_lilan·2020-07-02 08:44

广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）

1.指数分布族首先，我们先来定义指数分布族（exponentialfamily），如果一类分布可以写成如下的形式，那么它就是属于指数分布
isMarvellous·2020-07-02 04:00

概率论与数理统计：六大基本分布及其期望和方差

绪论：概率论中有六大常用的基本分布，大致可分成两类：离散型（0-1分布、二项分布、泊松分布），连续型（均匀分布、指数分布、正态分布）。
TooSIMple_·2020-07-02 03:57

蚂蚁金服：如何训练可自动调整负样本采样器？｜NIPS 2019

前言指数分布族（
AI科技大本营·2020-07-01 21:15

2020.6.26 概率统计-Task03-常见分布与假设检验

一般随机变量1离散型随机变量2连续型随机变量二、常见的离散型分布1二项分布2泊松分布3二项分布与泊松分布之间的关系4其他离散型随机分布几何分布负二向分布超几何分布三常见的连续型分布1均匀分布2正态分布3指数分布
Zylen·2020-07-01 16:56

常见分布与假设检验

常见分布与假设检验一、常见分布1、离散型分布1.1二项分布1.2泊松分布（描述某段时间内，事件具体发生的概率）2、连续型分布2.1均匀分布2.2正态分布2.3指数分布(描述事件的时间间隔的概率）二、假设检验
遗忘了伤痛的少年·2020-07-01 11:49

opnet入门例程2--点到点单工收发模型（1）

要求：原点到目的节点之间的链路带宽为9600bits/second；所传递数据包的数据域里内容大小应服从正态分布N~（3200，400）；数据包发包间隔为均值为0.5s的指数分布；所发数据包的包头有两个数据段
小菜鸡日常·2020-07-01 09:25

概率统计（三）常见分布与假设检验

常见分布与假设检验一、一般随机变量二、常见分布1.离散型分布（1）二项分布（2）泊松分布（3）几何分布（4）负二项分布（5）超几何分布2.连续型分布（1）均匀分布（2）正态分布（3）指数分布（4）Γ分布
懒得聪明..·2020-07-01 03:26

空气质量指数（AQI）分析与预测

、数据探索性分析Ⅰ数据类型Ⅱ描述性统计Ⅲ数据预处理1.缺失值处理1）删除缺失值2）均值/中值填充2.异常值处理3.重复值处理三、数据分析Ⅰ空气质量排名Ⅱ全国空气质量1.全国空气质量等级统计2.全国空气指数分布
Echo_醉·2020-06-29 02:20

关于决策树的优缺点

树的结构可视化2、训练需要的数据少，其他机器学习模型通常需要数据规范化，比如构建虚拟变量和移除缺失值3、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加训练数据点的对数值
这是个人物·2020-06-29 01:57

Softmax 回归

而这种可能的分布，是一种指数分布，而且所有可能的和为1，则对于一个输入的结果，其结果可表示为：softmax回归函数其中任意分类的概率公式softmax的损失函数（逻辑回归损失函数的
高永峰_GYF·2020-06-27 03:14

matlab产生随机数或随机矩阵

Matlab中随机数生成器主要有：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frndf分布的随机数生成器
vickyleexy·2020-06-27 03:10

MATLAB中的概率函数

name,x,A,B)y=pdf(name,x,A,B,C)返回由name指定的双参数或三参数分布的概率密度name用来指定分布类型二项式分布Binomialbino卡方分布Chisquarechi2指数分布
mengxiaozuo·2020-06-27 02:11

数字图像处理 第5章图像复原

图像退化/复原过程的模型退化：由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低噪声模型一些重要的噪声高斯噪声瑞利噪声伽马（爱尔兰）噪声指数分布噪声均匀分布噪声脉冲噪声（椒盐噪声）几种噪声的运用高斯噪声源于电子电路噪声和由低照明度或高温带来的传感器噪声瑞利噪声对分布在图像范围内特征化噪声有用伽马分布和指数分布用于激光成像噪声均匀密度分布作为模拟随机数产生器的基础脉冲噪声用于成像中的短暂停留中
V亮亮·2020-06-27 02:47

数据探索之统计分布

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，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
鱼心DrFish·2020-06-26 04:22

机器学习常见概率模型

机器学习常见概率模型概率模型Bernoulli分布Multinoulli分布高斯分布指数分布和Laplace分布分布的混合概率模型Bernoulli分布Bernoulli分布（Bernoullidistribution
朴树的数·2020-06-25 22:03

统计学习方法 第六章习题答案

习题6.1题目：确认逻辑斯谛分布属于指数分布族.答：先看看指数分布族的定义逻辑斯谛回归是广义线性模型的一种，而广义线性模型与最大熵模型都是源于指数族分布。
Brielleqqqqqqjie·2020-06-25 20:24

机器学习数学基础——概率论与贝叶斯先验

离散的）（二）二项分布Bernoullidistribution（离散的）（三）考察Taylor展式（离散的）（四）泊松分布Poissondistribution(离散的)（五）均匀分布（连续的）（六）指数分布
骑黑马的forever·2020-06-25 20:17

广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）

1.指数分布族首先，我们先来定义指数
绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-06-25 00:39

指数分布的定义形式及应用

转载请注明出处：http://blog.csdn.net/ningyaliuhebei/article/details/46409941指数分布是连续型随机变量，指数分布具有无记忆性，指数分布是特殊的gamma
nancy_princess·2020-06-24 17:17

MATLAB工具箱函数汇总

)标签：校园Ⅰ.1统计工具箱函数表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
liuhongbin_2010·2020-06-24 06:31

关于概率论里的Z=max{X,Y}，min{ X,Y }分布的理解与计算方法

这里是以X,Y分别服从指数分布为例的，xY,上面区域XY且XY}同理，蓝色区域为max{X,Y}Y}我们可以把这个区域的点按照上面进行划分，处于dx条形内的点的X取值都认为是相同的，Y随机变量的取值范围
biao2488890051·2020-06-24 00:51

计算机系统结构 输入/输出系统

如果系统中每个模块的生存期服从指数分布，则系统整体的失效率是各部件的失效率之和。系统中断服务的时间用平均修复时间（MTTR）来衡量。
JinbaoSite0144·2020-06-22 23:47

对scipy.stats内建分布进行采样

从参数λ为10的指数分布p(x;λ)=λe−λx中采样随机变量。
Waleking·2020-06-22 07:06

数学建模 排队论 学习笔记

泊松流当顾客流是泊松流时，顾客到达的时间间隔服从负指数分布，顾
Test_hh112·2020-06-22 06:56

概率论专题复习

文章目录各种分布①：01分布B（Binary）二项分布②：泊松分布P（Poisson）理解③：均匀分布U（Uniform）④：指数分布E（Exponential）要背一哈积分无记忆性⑤：正态分布N（Normal
SwustLpf·2020-06-22 06:57

Weibull分布(韦伯分布、威布尔分布)

显然，它的累积分布函数是扩展的指数分布函数，而且，Weibulldistribution与很多分布都有关系。如，当k=1，它是指数分布；k=2时，是Rayleighdistr
weixin_34417635·2020-06-21 12:08

机器学习数学基础——概率论篇

文章目录概率论篇前言算法对应的数学知识概率概率公式基本公式全概率公式贝叶斯公式概率分布两点分布二项分布泊松分布均匀分布指数分布正态分布总结统计期望方差标准差协方差大数定理中心极限定理矩参数估计矩估计法最大似然估计法似然函数的构造求解步骤参考资料概率论篇前言最近在尝试自学入门机器学习
difendDF·2020-06-21 05:43

R语言-ISLR包的weekly数据集进行logistic回归

glm()函数用与拟合广义线性模型，其中参数family：每一种响应分布（指数分布族）允许各种关联函数将均值和线性预测器关联起来常用family：binomal(link=‘logit’)----响应变量服从二项分布
月半女孩的代码之路·2020-06-20 15:34

2.机器学习相关数学基础

本福特定律：概率公式：叶贝斯公式：两点分布：二项分布：指数分布：正态分布：beta分布：方差：中心极限定理：线性代数：代数余子式：平稳分布：矩阵向量乘法：2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理
A1高闪来一个·2020-04-14 18:00

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2019-05-03)

基于声誉的诱导亲社会行为的信息设计;抽样中关系事件模型估计的可靠性：如何使关系事件模型适应3.6亿个二元事件;关于社交媒体数据统计分析的两种现有方法;动态网络中的时序有序聚类;事件间隔时间的长尾分布看做指数分布的混合
ComplexLY·2020-04-07 17:19
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