概率分布第10页

Numpy：随机抽样

随机抽样numpy.random模块对Python内置的random进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。

G_瑞琴·2023-09-13 05:17

条件随机场模型

条件随机场模型（ConditionalRandomFields,CRF）条件随机场是给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。

P-ShineBeam·2023-09-13 01:29

每个数据科学家应该知道的概率分布

出品|CDA数据分析研究院，转载须授权概率分布就像3D眼镜。它们允许熟练的数据科学家识别其他完全随机变量的模式。在某种程度上，大多数其他数据科学或机器学习技能都基于对数据概率分布的某些假设。

CDA经管之家·2023-09-12 03:53

注意力机制Q K V

/67115572要点：在模型训练好后，根据attention矩阵，我们就可以得到源语言和目标语言的对齐矩阵了通过设计一个函数将目标模块mt和源模块ms联系起来，然后通过一个soft函数将其归一化得到概率分布

火星种萝卜·2023-09-11 15:13

常用的时序数据的压缩算法

数据本身至少要符合以下两种特性其一：数据存在冗余数据符合特定的概率分布时序数据领域，数据冗余和相似度比较高，适合进行数据压缩对应的不同的类型的数据，需要使用不同的数据压缩算法进行处理整数整型数据是构建各种应用的基石

zeloas·2023-09-11 08:32

概率论方差公式_概率论复习：重要概念和公式

一、随机变量和概率分布离散型随机变量的概率分布probabilitydistribution：变量的所有可能取值既每个取值发生的概率列表。

weixin_39981041·2023-09-09 19:26

归一化函数 normalized（）

归一化在0-1之间是统计的概率分布，归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。归一化的目的是使得没有可比性的数据变得具有可比性，同时又保持相比较的两个数据之间的相对

飞舞哲·2023-09-09 19:02

推断统计-假设检验

参数估计即利用样本信息推断总体特征，也就是根据样本数据来估计变量的概率分布，或者是总体分布所包含的未知参数的过程。

隔夜豆苗·2023-09-09 15:57

【滤波跟踪】扩展卡尔曼滤波器IMU和GPS数据计算无人机的姿态【含Matlab源码 2531期】

Ultra-Wideband,UWB）定位系统与惯性导航系统（InertialNavigationSystem,INS）的信息修正非视距误差,获得较高的定位精度.首先,在离线阶段获得不同障碍物下的NLOS误差概率分布曲线

Matlab领域·2023-09-09 04:45

【目标定位】卡尔曼滤波UWB-IMU组合定位导航【含Matlab源码 1601期】

Ultra-Wideband,UWB）定位系统与惯性导航系统（InertialNavigationSystem,INS）的信息修正非视距误差,获得较高的定位精度.首先,在离线阶段获得不同障碍物下的NLOS误差概率分布曲线

Matlab领域·2023-09-09 04:15

重要性采样

重要性采样前言离散型随机变量XXX，我们可以通过以下方法求取其期望：直接计算法，需要知道概率分布：E(X)=∑x∈X[p(x)⋅x]\mathbb{E}(X)=\sum_{x\inX}\left[p(x

红烧code·2023-09-08 20:44

R语言贝叶斯METROPOLIS-HASTINGS GIBBS 吉布斯采样器估计变点指数分布分析泊松过程车站等待时间...

p=26578指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

拓端研究室TRL·2023-09-08 14:34

2019-04-03

1.3条件熵：条件熵不等于条件概率分布，它表示在引入Y这个随机变量，X剩下的不确定性。

Diamond1995·2023-09-08 04:01

逻辑回归

二项式逻辑回归模型解决二分类问题，由两个条件概率分布表示：其中，，给定输入实例，可以求得和。通过比较两个条件概率的大小，将实例分到概率值较大的那一类。

菜鸟learn编程·2023-09-08 03:19

蒙特卡洛方法使用原理解系-单位圆的面积计算

工作过程阐述概率分布的随

大牛攻城狮·2023-09-07 13:11

GBDT，XGBoost算法理解

baggingBoosting信息增益ID3算法C4.5CART分类回归树GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布

小小白2333·2023-09-06 20:08

统计学极简入门——数据分布

3.数据分布t分布、F分布和卡方分布是统计学中常用的三种概率分布，它们分别用于样本均值的推断、方差的比较和数据的拟合优度检验。

紫色沙·2023-09-06 05:23

人脑功能连接与相似性分析：基于Python

从机器学习的角度来看，这里输入(input)的通常是来自神经科学实验的fMRI数据，输出(output)是有关类别的概率分布。在本

茗创科技·2023-09-04 06:37

决策树

它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。

豪_34bf·2023-09-03 22:48

matlab中strvcat函数,matlab 函数手册大全(3)

pinv伪逆plot平面线图plot3三维线图plotmatrix矩阵的散点图plotyy双纵坐标图poissinv泊松分布逆累计概率分布函数poissrnd泊松分布随机数发生器pol2cart极或柱坐标变为直角坐标

金刚汤圆·2023-09-03 20:24

importance中信息增益和基尼系数

可以评价分裂后的无序程度减少量取值范围都在0到1之间,0表示完全有序都遵循同一思路,优先选择造成无序程度最大减少的特征进行分裂不同点:计算方式不同信息增益基于香农熵,衡量分裂前后信息的变化量基尼系数基于数据集标记的概率分布

talentsta·2023-09-02 18:04

ChatGPT和文心一言的优缺点比较

多样性高：ChatGPT可以生成多样性高的文本，因为其生成文本的过程是依据语言模型和概率分布的随机生成方式，因此生成的文本可以有多种可能性。

BigData_001_Lz·2023-09-02 17:44

LabVIEW计算测量路径输出端随机变量的概率分布密度

LabVIEW计算测量路径输出端随机变量的概率分布密度今天，开发算法和软件来解决计量综合的问题，即为特定问题寻找最佳测量算法。提出了算法支持，以便从计量上综合测量路径并确定所开发测量仪器的测量误差。

LabVIEW开发·2023-09-02 09:57

Bayes公式

是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。公式如下：注：P(A)：没有数据的支持下，A发生的概率，也叫做先验概率。

肖潇不吃洋芋·2023-09-01 08:09

【人工智能】—_不确定性、先验概率_后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯_、最大似然估计

贝叶斯法则、朴素贝叶斯文章目录【人工智能】—不确定性、先验概率/后验概率、概率密度、贝叶斯法则、朴素贝叶斯不确定性不确定性与理性决策基本概率符号先验概率(无条件概率)/后验概率(条件概率)随机变量概率密度联合概率分布公理完全联合分布概率演算独立性贝叶斯法则例

Runjavago·2023-08-31 10:24

【AI】数学基础——信息论

正是对概率模型的刻画促成了信息论的的诞生香农——通信的数学理论，给定了对信息这一定性概念的定量分析方法信息论在世界的不确定性和消息的可测量性之间搭建桥梁条件熵和信息增益是分类问题中的重要参数KL散度用于描述两个不同概率分布之间的差异最大熵原理是分类问题中的常用准则

AmosTian·2023-08-31 09:48

优思学院｜六西格玛中的概率分布有哪些？

为什么概率分布重要？概率分布是统计学中一个重要的概念，它帮助我们理解随机变量的分布情况以及与之相关的概率。

优思学院·2023-08-31 07:48

泊松随机变量及指数随机变量

是连续型随机变量泊松随机变量该变量描述的是一个事件，在指定时间范围内，可能发生的次数（这里涉及到三个元素，分别是时间，事件，以及事件发生的可能次数）泊松分布(poissondistribution)1、描述在一定时间范围内，一个事件发生的次数的概率分布

一连有梦咿·2023-08-31 05:47

2020-12-08

8、假设计算型服务器周转天数的概率分布为X~N（71,20.25），存储型服务器周转天数的概率分布为Y~N（64,16），求计算型服务器周转天数比存储型服务器周转天数大五天的概率，即P(X>Y+5

焦虑的中年男人·2023-08-31 03:00

判别模型和生成模型总结与对比

对比判别模型(DiscriminativeModels)生成模型(GenerativeModels)特点在有限样本条件下建立判别函数，寻找不同数据间的最优分类面，目标是实现分类首先建立样本的联合概率分布

05ea6e176933·2023-08-30 07:42

机器学习面试小的知识点

*args和**kargs区别*args是元组，**kargs是字典3.熵：对不同概率分布的刻画，衡量概率分布的不确定性，概率越大，不确定性越大。

meng_shangjy·2023-08-29 18:44

2.3.2 边缘高斯分布

由上一章知道如果联合分布为高斯分布，则条件概率分布也是高斯分布，现在讨论边缘概率分布和上一章一样，我们从联合分布的指数项的二次型出发，找出边缘分布的均值和方差再次拿出使用分块精度矩阵表示的二次型公式这次目标是积分出

golfgang·2023-08-29 12:38

Logistic回归

二、重要概念logistic分布：（1）概率分布函数F(x)和概率密度函数f(x)如下：F(x)=P(X<=x)=f(x)=（2）logistic分布的图：QQ20180913-0.JPG可以看出来F(

摩卡坐标·2023-08-29 05:59

生成模型基础概念-JS散度和Wasserstein散度

Jensen-ShannonDivergence）Wasserstein散度/距离(WassersteinDistance)JS散度（Jensen-ShannonDivergence）JS散度度量了两个概率分布的相似度

菜菜的小粉猪·2023-08-29 03:31

【知识点】温度超参数

温度超参能让概率分布差别更明显在对比学习loss中加入temperature参数

sdbhewfoqi·2023-08-29 03:34

关于cross entropy这个概念

第一步，现在果断上chatGPT去查准确概念：也就是说，你有一个真实的概率分布P,同时，你通过训练得到的一个模型，这个模型对于这个数据的输出的概率分布是Q，而H(P，Q)就是用来描述这个2个概率分布之间的差异的指标至于为什么在进行

诚威_lol_中大努力中·2023-08-29 02:57

20230215小结

1t-sne原理：利用两个向量之间的欧式距离转化成条件概率分布，可以把高维度的数据转化为低维度（1000，64）-》（1000，2），原先每个样本有64维度，转化为2维2swin-transformer

牛奶还是纯的好·2023-08-28 20:38

异常检测统计学方法

具体方法：先基于统计学方法确定一个概率分布模型，然后判断各个离散点有多大概率符合该模型。难

在做算法的巨巨·2023-08-28 12:08

最大熵模型详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

离散随机变量X的概率分布是P(X)，则其熵是：式中，|X|是X的取值个数，当且仅当X的分布是均匀分

舟晓南·2023-08-28 07:46

Sinkhorn算法

最优传输问题是指在给定两个概率分布μ\muμ和ν\nuν的情况下，找到一个最优的转移方案，使得从μ\muμ到ν\nuν的转移成本最小。

lqjun0827·2023-08-28 07:46

EM算法在二维高斯混合模型参数估计中的应用

高斯混合模型高斯混合模型是指具有如下形式的概率分布模型：其中，是系数，，；是高斯分布密度，，称为第k个分模型。

韩明宇·2023-08-27 15:38

非标准分布随机数生成 - 逆变换ITM与舍选法Rejection

如果已知随机变量的概率密度函数pdf，进而可以由积分得出其累积概率分布函数CDF，CDF只增不减，最大为1。明白以上之后，我们就需要来验证或者说如何说明概率密度函数与随机

NYIST_TC_LYQ·2023-08-27 15:07

深度学习8:详解生成对抗网络原理

生成匹配网络培养生成模型比较基于样本的两个概率分布反向传播分布匹配错误生成性对抗网络“间接”训练方法理想的情况：完美的发电机和鉴别器近似：对抗性神经网络关于GAN的数学细节生成性对抗网络属于一组生成模型

ZhangJiQun&MXP·2023-08-27 06:53

第十八章非参数方法

本章我们将介绍非参数方法，这种方法对总体概率分布形式的假定没有要求，因此也称为无分布方法。非参数方法允许数据不是数量型数据，也可以是分类型的。18.1符号检验符号检验(signtest)是假设检

愚盆·2023-08-25 20:16

机器学习之softmax

它将一个向量的原始分数（也称为logits）转换为概率分布，使得每个类别的概率值在0到1之间，同时确保所有类别的概率之和等于1。

奋进的大脑袋·2023-08-25 14:11

java正态分布的概率密度函数_正态分布&概率密度函数

http://www.360doc.com/content/17/0306/13/32342759_634411464.shtml什么是正态分布正态概率分布是连续型随机变量概率分布中最重要的形式，它在实践中有着广泛的应用

李敏哼马克·2023-08-25 13:54

matlab累积概率分布,[转载]Matlab累积分布函数cdf与概率密度函数pdf

累积分布函数cdf(CumulativeDistributionFunction)背景知识：http://www.lifelaf.com/blog/?p=746语法y=cdf('name',x,A,B)y=cdf('name',x,A,B,C)y=cdf(pd,x)y=cdf(___,'upper')描述y=cdf('name',x,A)计算某种分布(由'name'定义，如'Normal'正态,'

帝哲·2023-08-25 13:54

概率质量函数，概率密度函数，累积分布函数的区别

累积分布函数(cumulativedistributionfunction,CDF)能完整描述一个实数随机变量X的概率分布,是概率密庋函

昂亢伏特卜·2023-08-25 13:21

概率密度函数、概率分布函数、常见概率分布

1.概率函数概率函数，就是用函数的形式来表达概率。pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)p_i=P(X=a_i)(i=1,2,3,4,5,6)pi=P(X=ai)(i=1,2,3,4,5,6)在这个函数里，自变量（X）是随机变量的取值，因变量（pip_ipi）是取值的概率。这就叫啥，这叫用数学语言来表示自然现象！它就代表了每个取值的概率，所以顺理成章的它就叫做了X的概率函数。从公式上来

Anne033·2023-08-25 13:20

概率密度函数累积分布函数

累积分布函数：概率密度函数在某一分布范围内的积分限定条件：，是因为概率分布的密度不可能是负的；从负无穷到正无穷的积分为1，因为要保证总概率为1

sugelapeng·2023-08-25 13:49

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