概率分布

2020-08-09

11概率分布：认识现实世界的数学模型随机变量：把随机事件可能的结果抽象成一个数字，每个数字对应一个概率，这个随机变化的数字。
读研少年·2023-08-08 07:25

（统计学习方法|李航）第五章 决策树——一二三节：决策树模型与学习，特征选择，决策树的生成，

目录一，决策树模型与学习1.决策数模型2.决策树与if-then规则3.决策树与条件概率分布4.决策树学习二，特征选择1.特征选择问题2.信息增益3.信息增益比三，决策树的生成1.ID3算法2.C4.5
Allenspringfestival·2023-08-07 11:17

[深度学习]Softmax 交叉熵

交叉熵代表的是不同概率分布的相似情况,他的计算方法如下所示：其中ｙ代表的是每种类比出现的概率cross\_entropy=-\sumy*log(y)对于深度学习中的分类问题来说，当分类越准确的时候，上述值就越小
UpCoderXH·2023-08-07 09:42

机器学习笔记：李宏毅ChatGPT课程1：刨析ChatGPT

ChatGPT——ChatGenerativePre-trainedTransformer1文字接龙每次输出一个概率分布，根据概率sample一个答案——>因为是根据概率采样，所以ChatGPT每次的答案是不一样的
UQI-LIUWJ·2023-08-06 20:46

9 条形图Bar graph与直方图Histogram

直方图Histogram，连续的间距（interval）或者一定的时间间隔来展示数据；同时也是展示概率分布（probabilitydistribution）的方法。
麒麟桦·2023-08-06 11:10

信息论之从熵、惊奇到交叉熵、KL散度和互信息

如果概率分布非均匀，同样使用等长编码，那么并不是最优的。相反，可以根据随机变量服从的概率分布构建Huffman树，得到最优的前缀编码。可以利⽤⾮均匀分布这个特点，使⽤更短
woisking2·2023-08-06 10:30

【RL】Wasserstein距离-GAN背后的直觉

二、Wasserstein距离概念Wasserstein距离，又称为EarthMover'sDistance(EMD)，是衡量两个概率分布之间的差异程度的一种数学方式。
无水先生·2023-08-06 03:38

向量与矩阵 导数和偏导数 特征值与特征向量 概率分布 期望方差 相关系数

文章目录向量与矩阵标量、向量、矩阵、张量向量范数和矩阵的范数导数和偏导数特征值和特征向量概率分布伯努利分布正态分布（高斯分布）指数分布期望、⽅差、协⽅差、相关系数期望方差协⽅差相关系数向量与矩阵标量、向量
1 + 1=王·2023-08-06 00:49

【LinearAlgebra】12.1 Mean, Variance, and Probability

Statistics12.1Mean,Variance,andProbabilityVariance(aroundathemean)方差（接近均值）ContinuousProbabilityDistributions连续概率分布
Zhao-Jichao·2023-08-05 17:39

当下是我们拥有的全部

这种建构性的流的改变可能是概率函数的改变，即在普适的能量概率分布
心理咨询师翁慧·2023-08-04 05:55

R语言之书笔记：常见的概率分布

常见的概率质量函数：离散变量的概率分布伯努利分布两种可能结果的离散随机变量概率分布，失败是0，成功是1，p是成功的概率。
七七师姐·2023-08-03 23:46

概率论与数理统计复习总结1

—第2版.高等教育出版社《2024高途考研数学——概率基础精讲》王喆概率论与数理统计实际上是两个互补的分支：概率论在已知随机变量及其概率分布的基础上去描述随机现象的统计规律、挖掘随机变量的数字特征与数学性质
ScienceLi1125·2023-08-03 22:48

概率论与数理统计复习总结3

—第2版.高等教育出版社《2024高途考研数学——概率基础精讲》王喆概率论与数理统计实际上是两个互补的分支：概率论在已知随机变量及其概率分布的基础上去描述随机现象的统计规律、挖掘随机变量的数字特征与数学性质
ScienceLi1125·2023-08-03 22:17

概率论与数理统计复习总结2

—第2版.高等教育出版社《2024高途考研数学——概率基础精讲》王喆概率论与数理统计实际上是两个互补的分支：概率论在已知随机变量及其概率分布的基础上去描述随机现象的统计规律、挖掘随机变量的数字特征与数学性质
ScienceLi1125·2023-08-03 22:44

归一化流总结

常用的方法是使用概率分布来描述数据的特征和分布情况。然而，有些数据的复杂性超出了我们使用单一概率分布来描述的能力，这时就需要使用NormalizingFlow技术。
视觉菜鸟Leonardo·2023-08-03 12:17

第三周：统计学之几种常见的数据分布

【理论】概率分布基本概念：随机变量；古典概率；条件概率；离散变量；连续变量；期望值离散变量概率分布二项分布；伯努利分布；泊松分布连续变量概率分布均匀分布；正态分布；指数分布；伽玛分布；偏态分布；贝塔分布
三才数据分析学习笔记·2023-08-02 11:16

【论文】【生成对抗网络五】Wasserstein GAN （WGAN）

主要是，学习概率分布意味着什么？对此的经典答案是学习概率密度。
瑾怀轩·2023-08-02 11:42

神经概率语言模型

采用神经网络模型预测下一个单词的概率分布，已经成为神经网络语言模型训练的标准方法之一。在论文中,作者训练了一个前馈神经网络，同时学习词的特征表示和词序列的概率函
ruangongtaotao·2023-08-01 12:06

算法导论：概率分析和随机算法

（是离散型概率分布）例如：进行n次抛硬币,试验k次才得到第一次正面的概率。几何分布的概率与
Bowiee·2023-08-01 01:01

【C++】中位数求解，中位数绝对偏差MAD的应用

标准正态分布是一种均值为0、标准差为1的特殊连续概率分布。它的概率密度函数是对称的钟形曲线。
大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-07-31 20:51

证明最小化负对数似然函数的学习策略等价于最小化 KL 散度的学习策略

首先，让我们定义一些符号：pdata(x)p_{\text{data}}(x)pdata(x)：真实数据的概率分布pmodel(x;θ)p_{\text{model}}(x;\theta)pmodel(
_Yhisken·2023-07-31 16:06

商务与经济统计——抽样分布与区间估计

随机样本（无限总体）如果从一个无限总体中抽取一个容量为的样本，使得下面的条件得到满足：抽取的每个个体来自同一总体每个个体的抽取是独立的则称该样本是一个随机样本1.3抽样分布一个样本统计量所有可能值构成的概率分布
_诉说·2023-07-31 13:05

概率统计超入门(第九章-更高难度的概率、统计)

1.随机变量随机变量可以将随机试验的结果量化2.概率分布表可以了解对应关系3.期望值（平均值）的统一的表示方法
芒果很忙_d120·2023-07-30 20:45

写代码For independent observations y1, . . . , yn from the exponential pdf f(y; λ) = λe−λy for y ≥ 0, f...

我无法回答这个问题，但是我可以提供一些关于概率分布的基本知识，以便您更好地理解这个问题。
贫僧法号止尘·2023-07-30 19:52

多分类问题-Softmax Classifier分类器

概率分布：属于每一个类别的概率总和为0，且都>=0，n组类别需要n-1个参数就能算出结果数据预处理loss函数crossentropyloss()函数CrossEntropyLossLogSoftmax
Yuerya.·2023-07-30 16:26

阿里云服务器ECS无法连接的解决方法

阿里云服务器ECS无法连接是比较常见的问题，阿里云百科网的客户经常会遇到ECS实例无法连接的情况，阿里云百科网分享阿里云官方整理的服务器无法连接的故障概率分布图和服务器无法连接的解决方法，大家只要按照步骤一步步排查即可解决问题
aliyunbaike·2023-07-30 12:26

CrossEntropy（交叉熵损失函数pytorch）

在多分类任务中，每个样本有多个可能的类别，而模型输出的是每个样本属于每个类别的概率分布。交叉熵损失函数可以度量模型输出的概率分布与真实标签之间的距离，从而指导模型优化。
夏子期lal·2023-07-27 23:07

大语言模型LLM

目录一、语言模型的发展语言模型（LanguageModel，LM）目标是建模自然语言的概率分布，具体目标是构建词序列w1,w2,...,wm的概率分布，即计算给定的词序列作为一个句子出现可能的大小P(w1w2
noobiee·2023-07-27 11:46

pytorch学习-线性神经网络——softmax回归+损失函数+图片分类数据集

1.softmax回归Softmax回归（SoftmaxRegression）是一种常见的多分类模型，可以用于将输入变量映射到多个类别的概率分布中。
一只小百里·2023-07-27 10:56

GAN,VAE,Diffusion对比

GAN优点生成的图片逼真缺点由于要同时训练判别器和生成器这两个网络，训练不稳定GAN主要优化目标是使图片逼真，导致图片多样性不足GAN的生成是隐式的，由网络完成，不遵循概率分布，可解释性不强VAE优点学习的概率分布
transformer_WSZ·2023-07-27 09:11

torch.softmax()和torch.argmax()

softmax函数通常用于机器学习中的多类分类问题，其目标是预测属于每个类的输入的概率分布函数torch.softmax(input,dim=None,dtype=None)input（张量）-输入张量
骄阳似橙·2023-07-27 00:24

python中的torch.nn.Softmax() 用法和例子 dim=1 dim=2

softmax函数是一种常用的激活函数，它可以将一个向量转换成一个概率分布，使得每个元素都是非负数且和为1。
longjiaxin1314·2023-07-27 00:52

MATLAB | 产生阿尔法稳定分布噪声并作出概率密度函数

解决思路运行了MATLAB的官方实例代码：openExample(‘stats/ComparePDFsOfStableDistributionsExample’)（1）使用makedist()函数生成概率分布对象
热爱生活的小润·2023-07-26 20:52

数据分布

本周学习目标1离散概率分布1.1伯努利分布又叫做0-1分布，指一次随机试验，结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。
Bigvan·2023-07-26 13:33

KL散度、交叉熵损失函数、nn.CrossEntropyLoss()

相对熵（KL散度）如果对于同一个随机变量X有两个单独的概率分布P(x)和Q(x)【在机器学习中，常常使用P(x)来表示样本的真实分布，Q(x)来表示模型所预测的分布】，则我们可以使用KL散度来衡量这两个概率分布之间的差异
HealthScience·2023-07-26 11:34

深度学习中的概率与信息论

主要摘录一些深度学习过程中所需的概率与信息论知识不确定性的三种来源：1、被建模系统内在的随机性2、不完全观测3、不完全建模随机变量（randomvariable）、概率分布（probabilitydistribution
梅八哥·2023-07-26 01:34

chatGPT工作原理

它的工作原理是，通过学习大量的文本数据，训练出一个模型来预测下一个单词的概率分布。当给定一个序列的单词作为输入时，模型可以根据上下文预测下一个最可能的单词。
优游的鱼·2023-07-26 00:48

Diffusion Model 浅学笔记

它们假设隐变量服从某种常见的概率分布（比如正态分布），然后希望训练一个模型X=g(Z)X=g(Z)X=g(Z)，这个模型将原来的概率分布映射到训练集的概率分布，也就是分布的变换
银晗·2023-07-25 12:23

线性神经网络——softmax 回归随笔【深度学习】【PyTorch】【d2l】

3.2.3、PyTorch从零实现softmax回归3.2.4、简单实现softmax回归3.2、softmax回归3.2.1、softmax运算softmax函数是一种常用的激活函数，用于将实数向量转换为概率分布向量
来杯Sherry·2023-07-25 11:38

21天｜好天良叶组合《好好学习》

001生活是概率分布我们经常听到的：努力不一定会成功。就是用概率论的规律来解释的。成功的要素有很多，“努力”只是其中之一，“选择”、“环境”等要素。而“不努力一定很舒服”。
5a6e9bcc8f01·2023-07-25 10:08

成功呈概率分布，关键是你能不能坚持到成功开始呈现的那一刻。——转摘三重门

【日精进打卡第1645天】姓名：陈颖嘉公司：马来西亚盛和塾【知～学习】✨努力、谦虚、反省、感谢、利他、乐观✨用六项精进来表达我们的生活方式。经典诵读：✨《六项精进》2遍，共3260遍✨《六项精进—通篇》0遍，共15遍✨《大学》2遍，共3260遍✨《六项精进》书籍3遍，共447页✨《经营十二条》书籍2遍，共268页✨《活法》书籍1遍，共224页✨《经营为什么需要哲学》书籍1遍，共192页✨《六项精进
颖嘉_TYJ·2023-07-24 20:18

直观解读KL散度的数学概念

直观解读KL散度的数学概念关键点摘要KL散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标，两个分布差异越大，KL散度越大。
filterc·2023-07-24 15:30

基于LDA主题模型文本分类

一、LDA整体思想LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。
四月天03·2023-07-24 07:46

我为什么相信佛菩萨的存在

不清楚这个词汇的朋友，简单百度一下就知道了，那是一种概率分布曲线，很像一个大钟的形状，左右对称。想一下我们生活中常见的一些情况，比方说，在学校里，成绩最好的学生，和最差的，都是相对稀有。
邱红波·2023-07-23 10:02

【Python 数据科学】数据可视化seaborn

文章目录一、分布1distplot概率分布图2kdeplot概率密度图3、jointplot联合密度图4、pairplot多变量图二、分类1、boxplots箱线图2、violinplot提琴图3、factorplot
Mercy92·2023-07-22 10:40

Python：创建一个满足高斯分布的立方体

（说明1）高斯分布是一个连续的概率分布，具有峰值中心和标准差控制的形状。（说明2）在这里，立方体的数值表示每个点在高斯分布
胖墩会武术·2023-07-22 05:34

视觉SLAM十四讲学习笔记——第六讲 非线性优化（1）

1.最小二乘问题引出首先，将SLAM中的状态估计问题，从概率学的角度分析：已知输入数据u和观测数据z的条件下，求状态x,y的条件概率分布，由贝叶斯法则将条件概率分布表示为“后验概率=似然*先验概率”的形式
晒月光12138·2023-07-21 23:32

2019-01-24 多元高斯分布异常检测

实际上就是我们在使用PCA时的式子多元高斯分布异常检测多元高斯模型和单元高斯模型之间的关系是单元高斯模型对应于一种多元高斯分布（多元高斯模型的一个特例），它的等高线全部都是沿着轴向的，使得它的概率密度函数的等高线或者说概率分布函数的等高线是沿着轴向的
奈何qiao·2023-07-21 10:07

机器学习经典面试题

判别模型，又可以称为条件模型，或条件概率模型，估计的是条件概率分布
cyc_twentyfive·2023-07-21 00:39

金融中的数学：概率分布（下）

上篇博客介绍了离散型概率分布，本篇博客介绍连续型概率分布。1.连续型概率分布连续型均匀分布（ContinuousUniformdistribution）是一种描述在特定区间内取值均匀分布的概率分布。
抱抱宝·2023-07-20 18:28
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