概率分布第17页

走势的多义性 ---- 跳空缺口等于无数根K线（修正 ---- “级别”是关键）

当然，任何技术分析理论只能保证走势的概率分布，你可以把这个当做一个“异常现象”来处理。然后，如果再仔细一点观察这个走势，就会发现两点：1.第三笔下跌是一组跳空缺口；2.第一个中枢的级别（波

执空见相·2023-03-28 10:51

语言模型（一）—— 统计语言模型n-gram语言模型

在看过一些文章之后我最后形成了我自己的理解：语言模型就是计算词序列（可以是短语、句子、段落）概率分布的一种模型，它的输入是文本句子，输出是该句子的概率，这个概率表明了这句话的合理程度，即这句话符合人类语言规则的程度

知了爱啃代码·2023-03-27 07:19

NLP中的n-gram模型

标准定义：对于语言序列,语言模型就是计算该序列的概率，即从机器学习的角度来看：语言模型是对语句的概率分布的建模。通俗解释：判

hzq201435·2023-03-27 07:10

Naive Bayes

首先根据特征条件独立假设计算出x,y的联合概率分布，然后利用贝叶斯定理找到后验概率最大的y。

BigPeter·2023-03-27 02:57

词向量word2vec学习记录

语言模型就是用来预测句子在语言中出现的概率(比如机器翻译)，假设一门语言中所有的可能的句子都服从某个概率分布，每个句子出现的概率加起来为1，语言模型的任务预测每个句子在语言中的概率。

曾飞廉·2023-03-26 00:23

解密区块链：二、密码学哈希函数（2）

隐秘性的定义为：哈希函数H具有隐秘性，如果：当其输入r选自一个高阶最小熵的概率分布，在给定H（r｜｜x）条件下来确定x是不可行的。

币圈小说家·2023-03-25 12:53

贝叶斯公式和隐马尔可夫模型(2)

同样，后验概率分布是一个未知量基于试验和调查后得到的概率分布。“后验”在本文中代表考虑了被测试事件的相关证据。看一下，下面图回顾一下上一次的的内容。

zidea·2023-03-25 08:35

【Keras】循环神经网络（RNN）

这个任务的本质其实预测一段英文文本的接续字母的概率分布。比如，我们有以下句子:Iamastuden这个句子（序列）一共有13个字符（包含空格）。

CC‘s World·2023-03-25 00:18

2018-10-06

说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。

蒲虹宇·2023-03-24 22:02

WGAN

那顺手也把笔记给谢了吧WGAN在之前阅读的背景是GAN在许多条件下有比较严重的不稳定性，在寻找解决方案的过程中发现了WGAN的文章，当时对这篇文章的理解为它提出了一种新的散度衡量函数，使用W距离，简洁明了，解决了无重叠概率分布情况下概率的衡量问题

Duffy_x·2023-03-23 07:57

信息量、熵、KL散度和交叉熵

信息量：X是一个离散型随机变量，概率分布函数p(x)=Pr(X=x),事件X=x0的信息量为:概率大的事情携带信息量小概率小的事情携带信息量大熵对于某件事情，可能有n种可能，每一种可能都带有一个概率p(

BinJiang·2023-03-22 16:26

独立性假设与先验后验

极大似然估计(MLE)是经验风险最小化(ERM)的一个例子.当模型是条件概率分布,损失函数是对数损失函数时,经验风险最小化等价于极大

谢小帅·2023-03-21 09:40

Diffusion 模型

生成模型主要是为了求得联合概率，对于X，求出X与不同标记之间的联合概率分布，取其中大的。举个例子假如我们需要解决一个分类问题，红色小三角使我们需要分

黄乐荣·2023-03-21 05:04

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。

suxuer·2023-03-20 20:46

[FM]从线性回归到FM模型

根据中心极限定理，误差服从正态分布，其概率分布为：https://www.jianshu.com/p/6c9af5a1386b用梯度下降法，更新的函数为：参考博客：https://www.jianshu.com

安琪拉的小迷妹·2023-03-20 19:02

概率密度分布

下面以青岛啤酒日收益率为例，说明python如何估计概率分布的过程dw=ts.get_k_data("600600",start="2016-01-12")dw["ret"]=dw['close'].diff

readilen·2023-03-19 19:27

生成式判别式模型

判别式模型与生成式模型生成式模型(GenerativeModel)与判别式模型(DiscrimitiveModel)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于：（对于输入x，类别标签y）1.生成式模型估计它们的联合概率分布

gyDBD·2023-03-18 18:14

softmax函数与交叉熵函数详解

这个约束条件将输出结点的输出值变成一个概率分布。【概率分布用于表述随机变量取值的概率规律，随机事件的所有可能值（随机变量）+对

Allard_c205·2023-03-18 12:38

噪声对比估计

它的含义远不止于此，噪音对比估计（NCE,NoiseContrastiveEstimation）是一个迂回但却异常精美的技巧，它使得我们在没法直接完成归一化因子（也叫配分函数）的计算时，就能够去估算出概率分布的参数

初七123·2023-03-18 01:56

Python 实现 8 个概率分布公式及可视化

“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可

局外人一枚·2023-03-17 16:17

Jetson Nano搭建人脸检测系统: （四）后处理优化

要解决这个问题，我们要先弄懂目标检测算法的网络结构，该模型有两部分输出：类别概率分布和边界框回归。

神经网络爱好者·2023-03-16 19:42

《深入浅出统计学》读书笔记

全书提纲记录全书主要内容和次要内容，整理全书大纲全书提纲结构图全书大纲每章内容记录摘抄第一章信息图形化：第一印象第二章集中趋势的量度：中庸之道第三章分散性与变异性的量度：强大的“距”第四章概率计算：把握机会第五章离散概率分布的运用

Aktosh·2023-03-16 17:25

森林狂想，减去小数点的贝叶斯

运用小数点法，将小样本事件概率分布相同等同于总体分布，而贝叶斯，不断更新过去的已有看法。在现实中，

maizidexin520·2023-03-16 15:15

生成模型和判别模型

这一模型的一般形式为决策函数：Y=f(X)或条件概率分布：P(Y|X)。2、监督学习的方法又可以分为生成方法和判别方法，所学到的模型分布称为生成模型和判别模型。

一枚小黑·2023-03-16 15:53

深度学习-word2vec

1.LM(LanguageModel，语言模型）一个语言模型通常构建为字符串s的概率分布p(s)，这里的p(s)实际上反映的是s作为一个句子出现的概率。

不烫的热水袋·2023-03-15 16:12

第七章人工智能博弈

某个参与者可采纳策略的全体集合形成策略集；所有参与者各自采取行动后形成的状态被称为局势；如果参与者可以通过一定概率分布来选择若干个不同的策略，这样的策略称为混合策略。

zhousiyuan0515·2023-03-15 04:15

20180201 cfa S3-L9 常用的概率分布

1.随机变量，分布(全集)，离散型(概率函数)，连续型(概率密度函数)，累积分别布函数F(x)=P(X≤x)2.离散型随机变量(0

kingleaf·2023-03-15 01:29

LogisticRegression & Maxent（面试准备）

1、手推LogisticRegression（损失函数）二项逻辑斯蒂回归模型是如下条件概率分布：这里的包含偏置项，即为，其对应的。

单调不减·2023-03-14 10:33

概率分布－python实现

本文主要描述概率分布的python实现方法，包括二项分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、正态分布等。

Vicky_1ecd·2023-03-14 07:40

正态分布2018-04-17

正态分布上述分布都是离散概率分布，当随机变量是连续型时，情况就完全不一样了。因为离散概率的本质是求x取某个特定值的概率，而连续随机变量不行，它的取值是可以无限分割的，它取某个值时概率近似于0。

予汐·2023-03-13 15:50

君子不器

殊不知，就像原子中的电子，并不是沿着固定轨道运动的，而是按一定概率分布在原子核周围，这个概率就是一种可能性。所以，正如电子的轨道，我们父母本身和孩子都充满了可能性，并且是无限可能性！

一缕兰香学经典·2023-03-12 11:47

概率图模型(2)——马尔科夫随机场

2.2概率图：用图表达概率分布的方式。图中的每个节点表示一个随机变量，与之相连的边则表示了各随机变量之间的概率依赖关系。所以，图表示联合概率分布。

To_QT·2023-03-12 00:02

Information Bottleneck【信息瓶颈IB】

交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要时用来度量两个概率分布函数之间的差异性，理解交叉熵之前，需要先了解下面几个概念。信息量信息量用来消除随机不确定性的东西，也就是说衡量

星空皓月·2023-03-11 19:06

生成模型与判别模型

生成模型与判别模型一、决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)监督学习的任务就是从数据中学习一个模型（也叫分类器），应用这一模型，对给定的输入X预测相应的输出Y。

吃肉的小馒头·2023-03-11 18:33

朴素贝叶斯法简例

首先给出贝叶斯概率公式：bayes.gif朴素贝叶斯原理：对给定的训练数据集，计算其输入输出的联合概率分布，模型训练好后，对于给定的输入，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出。

Ailien·2023-03-11 08:13

用Excel完成专业化数据统计、分析工作

使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计、分析工作，比如：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等。

weixin_30294709·2023-03-10 19:08

一本让你轻松打开数学思维的概率论通识讲义

《刘嘉概率论通识讲义》一书将以最基本的理论、最全面的解析、最通俗的讲述中让我们了解何为概率论，从概率论的四大基石、计算法则、频率论、概率分布以及贝斯法则中认识概率论，读懂概率论，继而可以正确的运用概率论

丢失的可爱兔·2023-03-10 13:52

金融中的概率论（弱大数定律和中心极限定理）

对数正态分布与正态分布很类似，除了它的概率分布向右进行了移动。对数正态分布从短期来看，与正态分布非常接近。但长期来看，对数正态分布向上分布的数值更多一些。

莲君ju·2023-03-10 05:05

强化学习2020-03-17

随机性策略是状态s下产生的行为的概率分布。价值函数是对于未来累积奖励的预测，评估给定策略下状态的好坏。基于模型的强化学习和模型无关的强化学习的根本区别在于学习过程中有没有环境模型。

_a30a·2023-03-09 19:04

条件独立与马尔科夫随机场

条件独立在多变量概率分布中，为了方便对图进行模块化与降低计算量，我们可以

三分钟湿度·2023-03-09 05:47

基于朴素贝叶斯方法完成鸢尾花卉品种预测任务

在特征条件独立的假设下，朴素贝叶斯法先利用训练数据集的先验统计信息计算特征向量与标签的联合概率分布，然后对于新输入的样本点，利用联合概率分布计算后验概率,并用后验概率最大的输出标签确定为新样本点的类别。

数学是算法的灵魂·2023-02-28 19:53

AAAI 2023 Oral | 达摩院基于概率分布的鲁棒性特征建模框架RTS

本文介绍被机器学习顶级国际会议AAAI2023接收的oral论文“ImprovingTrainingandInferenceofFaceRecognitionModelsviaRandomTemperatureScaling”。论文创新性地从概率视角出发，对分类损失函数中的温度调节参数和分类不确定度的内在关系进行分析，揭示了分类损失函数的温度调节因子是服从Gumbel分布的不确定度变量的尺度系数。

AI记忆·2023-02-28 10:14

Pytorch中的 torch.distributions库详解

目录Pytorchtorch.distributions库包介绍Pytorchtorch.distributions库包介绍torch.distributions包包含可参数化的概率分布和采样函数。

·2023-02-27 19:33

【机器学习】朴素贝叶斯算法

1.贝叶斯公式贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则，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（先验概率）进行修正的标准方法。如果你看到一个人总是做一些好事，则那个人多半会是一个好人。这就是说

DonngZH·2023-02-25 08:25

【机器学习】马尔可夫链与隐马尔可夫模型(HMM)

该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记

DonngZH·2023-02-25 08:24

论文笔记-Deteministic Policy Gradient Algorithms

策略梯度算法的主要意思是用参数概率分布πθ(a∣s)=P[a∣s;θ]\pi_{

蚍蜉_·2023-02-24 07:16

R语言：二项分布

在概率论和统计学中，二项分布（英语：Binomialdistribution）是n个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。

是Billy呐~·2023-02-23 21:25

CDF 和 PDF 比较

CDF:累积分布函数(cumulativedistributionfunction)，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。PDF：impor

萌新待开发·2023-02-22 13:52

应用数学期末整理

应用数学期末整理1.随机游动模型1.1经过n步以后的位置特征1.1.1一维概率分布1.1.2例题1.2经过n步返回原点的概率1.3第一次返回原点的概率2.马尔可夫链2.1状态分析2.2例题2.2.1天气预报问题

七星元·2023-02-22 07:19

tensorflow2.0--keras入门

搭建网络,完成前向传播4.model.comlie//设置训练参数5.model.fit//执行训练过程6.model.summary//打印网络结构和参数统计这里注意，如果你的神经网络输出已经经过了概率分布

smallworldxyl·2023-02-19 07:14

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