概率分布

高斯分布&正态分布

文章目录高斯分布定义高斯分布意义高斯分布的概率密度函数推导高斯分布又叫正态分布，是统计学中最重要的连续概率分布。
Jiaxxxxxx·2023-04-19 21:29

RNNLM

输入的数据是单词ID列表，输入单词ID为0的you，Softmax层输出的概率分布P0中，
算法技术博客·2023-04-19 18:32

风电的Weibull分布及光电的Beta分布组合研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1风速概率分布1.2风电功率概率分布1.3光照强度分布特性1.4Beta分布的定义和性质2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述风力发电是近年来发展最快的新能源发电技术
数学建模与科研·2023-04-18 22:03

一维随机变量及其分布

一、随机变量及其分布函数的概念、性质及应用随机变量分布函数二、一维离散型随机变量及其概率分布三、一维连续型随机变量及其概率分布四、常见一维随机变量分布类型（8个）
斯派得·2023-04-18 19:36

深度学习基础入门篇[五]:交叉熵损失函数、MSE、CTC损失适用于字识别语音等序列问题、Balanced L1 Loss适用于目标检测

交叉熵（crossentropy）是信息论中的重要概念，主要用来度量两个概率分布间的差异。
汀、人工智能·2023-04-18 15:08

机器学习之正态分布拟合

正态分布也被称为高斯分布或者钟形曲线（因为它看起来像一个钟），这是统计学中最重要的概率分布，就像我们在大自然中经常看到的那样，它有点神奇。例如，身高、体重、血压、测量误差、智商得分等都服从正态分布。
Tomorrowave·2023-04-18 11:38

《心智的本质》：正念、心流与心智

《心智的本质》认为心智是能量流，而能量实质上是一种从确定性到不确定性、从高概率到低概率的概率分布。作者丹尼尔·西格尔用一片无限可能的平面加上高低不同的小山高原，以及高耸的山峰为我们描绘了心智的本质。
凯文讲书·2023-04-18 08:53

基于Pytorch实现分类器的示例详解

Softmax分类器定义训练测试感知机分类器定义训练测试本文实现两个分类器:softmax分类器和感知机分类器Softmax分类器Softmax分类是一种常用的多类别分类算法，它可以将输入数据映射到一个概率分布上
·2023-04-18 01:39

《花雕学AI》ChatGPT跟人类的思考方式有什么不同?

ChatGPT的思考方式是利用大量的数据和强大的算力来学习语言的联合概率分布，从而能够根据上下文和目标生成合理和有趣的回复或内容。
驴友花雕·2023-04-17 22:03

直方图均衡化的计算

为不同像素值的概率分布。在离散情况下为其中，为图像中所有像素点的的个数之和，为像素值对应的像素点个数。原理讲解见图像直方图均衡化和规定化是怎么做的?
VKE·2023-04-17 09:42

思维模型——幂律

1、帕累托分布（二八原则）帕累托分布是一种幂律概率分布，以意大利土木工程师，经济学家和社会学家VilfredoPareto命名，用来描述社会、科学、地球物理、精算
敏思乐行·2023-04-16 22:46

风电的Weibull分布及光电的Beta分布组合研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1风速概率分布1.2风电功率概率分布1.3光照强度分布特性1.4Beta分布的定义和性质2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述风力发电是近年来发展最快的新能源发电技术
我爱Matlab编程·2023-04-16 21:56

统计学习第一章习题

伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型nnn次独立的数据生成结果，其中kkk次的结果为1，这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。
Paul-Huang·2023-04-16 20:51

8.2 正态总体的参数的检验

学习目标：如果我要学习正态总数的参数检验，我会按照以下步骤进行学习：学习正态分布的基本知识：正态分布是统计学中非常重要的概率分布之一，掌握其基本知识包括概率密度函数、期望值、方差、标准差等是非常重要的。
夏驰和徐策·2023-04-16 16:17

8.1 假设验证的基本概念

掌握假设检验中的基本概率分布：在假设检验中，常
夏驰和徐策·2023-04-16 16:45

概率空间与概率分布

σ-代数设为非空集合，中的元素是的子集合，满足以下条件的集合系称为上的一个σ代数：在中；如果一个集合在中，那么它的差集也在中；如果有可数个集合都在中，那么它们的联集也在中。用数学语言来表示，就是不借助逻辑符号的话，也可以使用如下更简洁的定义：设为非空集合。则上的一个σ代数是指其幂集的子集合对有限个差集、交集跟可数个并集这三种运算都依然属于，也就是说对这三运算是封闭（closed）的。在测度论里称为
崔中江·2023-04-16 14:02

第一章 统计机器学习及监督学习概论（二）

1.3统计学习方法三要素统计学习方法都是由模型、策略和算法构成，即统计学习方法由三要素构成，可以简单地表示为：以下主要讨论监督学习中的统计学习三要素1.3.1模型在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数
Peter_Haoran·2023-04-16 10:44

c语言数组统计结果直方图,信息熵应用随笔2：直方图详解

从更一般的数学意义看，直方图也是一种不预先设定概率分布模型，只利用数据本身，进行概率密度估计的算法。属于统计学中非参数估计的基础算法。直方图也有很多种，用得最多的一维频率直方图。
weixin_39904587·2023-04-16 08:58

MATLAB实现各种离散概率密度函数（概率密度/分布/逆概率分布函数）

MATLAB实现各种离散概率密度函数（概率密度/分布/逆概率分布函数）1常见离散概率分布的基本信息2常见离散概率分布计算及MATLAB实现2.1二项分布（BinomialDistribution）2.1.1
WW、forever·2023-04-15 23:26

风电的Weibull分布及光电的Beta分布组合研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述1.1风速概率分布1.2风电功率概率分布1.3光照强度分布特性1.4Beta分布的定义和性质2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述风力发电是近年来发展最快的新能源发电技术
科研社·2023-04-15 22:25

连续型随机变量 Continuous Random Variables 及其概率分布

连续型随机变量与离散型随机变量相比，其概率分布最大的不同是连续型随机变量是在某个区间内连续取值，并且可以认为其取得某个具体数值的概率为0。
拓季·2023-04-15 21:24

机器学习：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测

具体来说，它通过计算先验概率和条件概率来确定输入样本所属的分类，其中先验概率指的是每个分类在整个数据集中出现的概率，条件概率指的是给定某个分类的情况下，输入样本在各个特征上的概率分布。
牛大了2023·2023-04-15 19:17

3.2 二维随机变量的边缘分布

理解二维随机变量的边缘分布的概念和意义，即在已知联合分布的情况下，如何求出单独一个随机变量的概率分布。掌握边缘分布的求解方法，可以通过积分或求和的方式求得。
夏驰和徐策·2023-04-15 12:35

高斯白噪声/芯片热噪声 峰峰值与有效值之间的转换

高斯白噪声(WhiteGaussianNoise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。
牛70611·2023-04-15 09:19

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯的好处在于把特征和类的联合分布表示成一个类的先验概率和一组特征相关的条件概率分布的乘积。这个过程被称为因子分解。当一个新的特征出现时，整体上的联合分布肯定会出现变化。
李奕辰的爸爸·2023-04-15 07:17

高斯分布

高斯分布又叫正态分布，是统计学中最重要的连续概率分布。研究表明，在物理科学和经济学中，大量数据的分布通常是服从高斯分布，所以当我们对数据潜在分布模式不清楚时，可以优先用高斯分布近似或精确描述。
身影王座·2023-04-15 01:49

极大似然估计

现考虑有一个数据集x，在给定条件θ下，服从一定的概率分布（二项分布或高斯分布）。根据变量是离散型还是连续型，似然函数
身影王座·2023-04-15 01:18

朴素贝叶斯

它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。在ML中，生成模型可以用来直接对数据建模，也可以用来建立变量间的条件分布。条件概率分布可以由生成模型根据bayes-navies定理形成。
Zhang_JunJ·2023-04-14 21:38

决策树的理解与应用

在分类问题中，决策树基于特征对实例进行分类，这个分类过程可以认为是if-then的规则集合，也可以认为是特征空间与类空间上的条件概率分布。
毛毛虫_wendy·2023-04-14 16:15

2.3 连续性随机变量

思维导图：学习目标：我会按照以下步骤学习连续型随机变量：复习概率论的基础知识，包括概率、期望、方差等概念和公式，以及离散型随机变量的概率分布函数和概率质量函数的概念和性质。
夏驰和徐策·2023-04-14 10:59

大白话5分钟带你走进人工智能-第五节解析解方式求解模型参数

在此之前，我们总结下通过最大似然估计建立目标函数思路：1.建立线性模型（将误差视为未统计到的多个维度影响的结果）2.对于误差假设其服从均值为0的高斯分布3.得到每个数据点被采样到的概率分布函数（自变量为
L先生AI课堂·2023-04-14 10:23

最大熵原理与最大熵模型

最大熵原理非常简单，是一个关于最合理的概率分布的准则:最合理的概率分布是包含已知信息，但不做任何未知假设，把未知事件当成等概率事件处理的概率分布.利用最大熵原理求解最合理概率分布：把约束条件列出来（即把我们从
王椗·2023-04-13 22:59

从信息熵、相对熵到交叉熵损失函数

信息熵、相对熵和交叉熵是机器学习中非常重要的概念，它们都是用来衡量不同概率分布之间的差异。在这篇博客中，我们将分别介绍这些概念，并用通俗易懂的语言以及实例的方式来阐述它们的含义。
ZhangTuTu丶·2023-04-13 22:55

小白学Pytorch系列- -torch.distributions API Distributions (1)

小白学Pytorch系列--torch.distributionsAPIDistributions(1)分布包包含可参数化的概率分布和抽样函数。这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器。
发呆的比目鱼·2023-04-12 23:29

【机器学习】频率学派和贝叶斯学派

  在概率理论里，我们通常会用密度估计（DensityEstimation）来研究样本x的的概率分布问题。但是，有些人可能觉得这玩意似乎存在着不靠谱的地方。
艾尔伦·2023-04-12 17:12

机器学习中的数学符号

向量矩阵张量集合集合实数集合维的实数向量集合维的实数矩阵集合操作符向量或矩阵的转置按元素相乘集合中元素个数范数范数连加连乘函数函数自然对数函数指数函数导数和梯度关于的导数关于的偏导数关于的梯度概率和统计概率分布随机变量的概率分布是条件概率分布函数对的数学期望复杂度大
UlissesJr·2023-04-12 11:21

多臂老虎机问题——Bandit算法

在多臂老虎机问题中，一个代理需要在有限时间内选择多个臂中的一个，每个臂都有一个未知的概率分布，代理的目标是最大化其收益。举个例子，假设有一家网站想要增加其广告收入。
戎梓漩·2023-04-12 11:03

机器学习－－基本概念要清楚～

在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间（hypothesisspace）包含所有可能的条件概率分布或决策函数。
城市中迷途小书童·2023-04-12 10:21

Python计算两个离散变量分布的KL散度( Kullback–Leibler divergence）

Python实现两个离散变量分布的KL散度(Kullback–Leiblerdivergence）KL散度(Kullback–Leiblerdivergence)，又称相对熵，是描述两个概率分布P和Q差异的一种方法
糖多不跳·2023-04-12 08:16

一文懂KL散度KL Divergence

一、KL散度的定义KL散度表明概率分布Q和概率分布P之间的相似性，由交叉熵减去熵得到交叉熵和熵的计算如下代入到
liveshow021_jxb·2023-04-12 00:25

指数分布族和广义线性模型

在概率统计中，若某概率分布满足下式，我们就称之属于指数族分布。p(y;θ)=b(y)exp(η(θ)T(y)−A(θ))p(y;\theta)=b(y)exp\lef
独影月下酌酒·2023-04-10 14:38

模型定义

简单的模型模型的概率含有三个节点的联合概率分布PlantNotation在实际应用中，比如朴素贝叶斯分类器，我们假设某一个类会生成很多个特征，这样的概率图可以用下图表示朴素贝叶斯分类器一般表示但是我们会觉得这个图看起来不简洁
悟器大叔·2023-04-10 12:41

分布式鲁棒优化基础知识学习 | Ref：《鲁棒优化入门》「运筹OR帷幄」

2.基于统计距离的模糊集为了获得随机参数概率分布，一个自然的想法是通过历史数据对应的经验分布来近似
烤冷面加芝士加芝士·2023-04-10 10:40

Credit Risk+模型

所以违约事件发生的概率分布服从泊松分布。定义：CreditRisk+模型仅仅考虑了违约风险，而没有考虑信用等级降级风险，属于信用违约风险度量模型。
cannier_ceac·2023-04-10 07:22

2018-06-25

客观概率不断的重复采样主观概率贝叶斯概率贝叶斯公式（重要）随机变量随机变量概率分布二项式的随机变量分布什么叫正态分布？
SMSM·2023-04-09 22:41

统计学习三要素： 方法=模型+策略+方法

+策略+方法模型：本书-决策函数表示的模型为：非概率模型策略：损失函数和风险函数损失函数种类：０－１损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数极大似然估计－就是经验风险最小化的例子当模型是条件概率分布
浪子回头2018·2023-04-09 19:50

gamma分布 pytorch_Probability distributions - torch.distributions

概率分布-torch.distributionsdistributions包含可参数化的概率分布和采样函数.这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器.这个包一般遵循TensorFlowDistributions
Air君陈怡帆·2023-04-08 16:18

机器学习笔记：t-SNE

0前言t-SNE（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）是一种非常常用的数据降维，常用于数据可视化t-SNE/SNE的基本原理是：在高维空间构建一个概率分布拟合高维样本点间的相对位置关系在低维空间
UQI-LIUWJ·2023-04-08 15:18

10分钟后性能测试瓶颈调优！想进大厂这个必须会

目录引言：性能瓶颈调优性能调优步骤性能瓶颈概率分布系统资源CPUtop参数详解性能分析思路案例分析LOAD内存top参数详解free参数详解磁盘I/O网络网络流量监控网络连接状态监控数据库慢查询连接数锁缓存命中率案例分析
Java爱好狂.·2023-04-08 12:27

用ChatGPT科学学习Python和写代码

通常来说，语言模型是用于预测一句话中下一个单词的概率分布的模型。而ChatGPT则是一种在训练过程中特别关注对话
z23学海无崖·2023-04-08 08:08
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