概率分布第2页

Matlab 简单计算PDF和CDF

CDF（cumulativedistributionfunction）叫做累积分布函数，描述一个实数随机变量X的概率分布，是概率密度函数的积分。

奔跑着的孩子·2024-09-11 02:17

torch.nn中的22种loss函数简述

2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。

01_6·2024-09-09 14:25

Top-K准确率代码实现

假如现在有一个用于手写体识别的分类器（10分类），你现在将一张正确标签为3的图片输入到分类器中且得到了如下所示的一个概率分布：logits

友人Chi·2024-09-08 09:39

python随机数产生最全直接汇总

random.betavariate(alpha,beta)以beta分布的概率分布返回0~1之间的随机数返回值：介于0~1之间的随机数importrandomprint(random.betavariate

鹏鹏写代码·2024-09-06 05:51

理解Softmax函数的原理和实现

它的作用是将一个向量中的元素值转换成概率分布，使得每个元素的值都在0到1之间，并且所有元素值的总和为1。

Ven%·2024-09-05 09:06

解惑深度学习中的困惑度Perplexity

语言模型(languagemodel)可以预测序列(比如一个句子)中每个时间步词元(比如一个句子中的逐个单词)的概率分布，继而计算一个序列的概率。

Axlsss·2024-09-01 20:11

高斯分布推导

最大似然估计：给定一个概率分布DDD，一直其概率密度函数为fDf_DfD，以及一个分布参数θ\thetaθ，我们可以从这个分布中抽出一个具有nnn个值的采样X1,X2,⋯ ,XnX_1,X_2,\cdots

章靓·2024-08-31 04:49

深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用

LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题，并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA，并演示如何将其应用

小高要坚强·2024-08-25 04:45

深度学习如何入门？

•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计

科学的N次方·2024-03-26 16:36

Echarts绘制任意数据的正态分布图

正态分布是一种连续型的概率分布，其概率密度函数（ProbabilityDensityFunction，简称PDF）可以通过一个平均值（μ，mu）和标准差（σ，sigma）来完全描述。

tsunami_______·2024-02-20 08:28

ChatGPT和LLM

其核心思想是基于训练数据中的统计规律，将输入序列转化为概率分布，进而输出目标序列。这种技术广泛应用于各种自然语言处理任务，如机器翻译、语音识别、文本生成等。而ChatGPT则是基于

小米人er·2024-02-20 08:58

Visual Studio+C#实现信道与信息率失真函数

1.要求设计一款信道与信息率失真函数计算系统，要求如下：系统能够通过输入的转移概率矩阵计算对称以及非对称离散无记忆信道的信道容量系统能够通过输入的概率分布以及失真矩阵来计算与信息率失真函数有关的相关参数

deleteeee·2024-02-19 14:03

随机过程及应用学习笔记（三）几种重要的随机过程

独立过程和独立增量过程1、独立过程（IndependentProcess）2、独立增量过程（IndependentIncrementProcess）二、正态过程（高斯过程）1、正态过程的定义编辑2、正态过程的概率分布三

苦瓜汤补钙·2024-02-15 10:36

离散型随机变量的分布列的教学

离散型随机变量的分布列在概率教学中的地位离散型随机变量的分布列是计算离散型随机变量的期望和方差的基础，同时也是表示二项分布、几何分布等重要概率分布的基础工具。因此，分布列的教学是重中之重。

7300T·2024-02-15 09:01

Transformers中的Beam Search高效实现

本文代码可以点击“查看原文”找到BeamSearch的原理设输入序列为，输出序列为，我们需要建模如下概率分布：（公式向右滑动）在执行解码时，我们有几种选词方案，第一种则是穷举所有可能序列，这种成本过大无法承受

zenRRan·2024-02-15 08:13

联合概率分布-概率质量函数归一化性质-连续型变量概率分布

云博士的AI课堂·2024-02-15 03:16

概率分布-离散型概率分布

云博士的AI课堂·2024-02-15 03:45

matlab正态分布拟合数据画图

1clearclccloseall%生成风速数据wind_speed_data=randn(1000,1)*5+10;%生成均值为10，标准差为5的正态分布数据%计算概率分布直方图hist_bins=linspace

红老鼠·2024-02-14 09:15

用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？

Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

东方草堂的数据·2024-02-13 09:26

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

其基本概念如下：1.基本解释：交叉熵损失函数衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在分类问题中，通常有一个真实的类别标签，而模型会输出一个概率分布，表示样本属于各个类别的概率。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

机器学习：Softmax介绍及代码实现

Softmax原理Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。

是Dream呀·2024-02-12 10:44

【2018-10-02】条件随机场

设X和Y是随机变量，P(Y|X)是在给定X的条件下Y的条件概率分布，若随机变量Y构成一个由无向图G=(V,E)表示的马尔科夫随机场，即满足马尔科夫性：w~v(与v连接的所有w)线性链条件随机场线性链条件随机场的参数形式

BigBigFlower·2024-02-12 04:00

[Python] KDE图[密度图(Kernel Density Estimate,核密度估计)]介绍和使用场景(案例)

核密度估计（KernelDensityEstimate，KDE）是一种非参数统计方法，用于估计未知随机变量的概率分布。

老狼IT工作室·2024-02-11 16:26

鄂维南：从数学角度，理解机器学习的「黑魔法」，并应用于更广泛的科学问题...

鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解（函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman方程的求解）；然后介绍了机器学习模型的逼近误差、泛化性质以及训练等方面的数学理论；最后介绍如何利用机器学习来求解

人工智能与算法学习·2024-02-10 22:29

解锁机器学习多类分类之门：Softmax函数的全面指南

1.引言Softmax函数的定义和基本概念Softmax函数，也称为归一化指数函数，是一个将向量映射到另一个向量的函数，其中输出向量的元素值代表了一个概率分布。

程序员Chino的日记·2024-02-09 08:33

数字图像处理实验记录八（图像压缩实验）

霍夫曼编码原理是利用信息符号概率分布特性的变字长的编码方法。对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率

泉绮·2024-02-09 02:39

MATLAB环境下使用同态滤波方法进行医学图像增强

其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失

哥廷根数学学派2023·2024-02-08 10:33

MATLAB环境下基于同态滤波方法的医学图像增强

其中直方图均衡化方法只是根据图像的灰度概率分布函数进行简单的全局拉伸，没有考虑像素间的灰度联系情况，进行直方图均衡化后，会在一定程度上提高图像的对比度，但是图像的灰度级会进行合并进而减少，造成细节的丢失

哥廷根数学学派·2024-02-08 10:32

AdaBoost 算法

一、面临两个问题：在每一轮，如何改变训练数据的概率分布或者权值分布。如何将弱分类器组合成强分类器。二、AdaBoost的思路：提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权

Rnan-prince·2024-02-08 08:03

收藏 | 统计学最全思维导图，附下载链接

思维导图描述性统计：表格与图形法描述性统计：数值方法概率概率分布抽样分布区间估计假设检验两总体均值&比例的推断总体方差的统计推断多个比率的比较/独立性/拟合优度检验实验设计|方差分析简单线性

一木Campus·2024-02-08 04:12

c语言求信源的信息熵,第二章-信源与信息熵（三）

如果连续随机变量X，取值为实数域R，其概率密度函数为p(x)，则如果取值为有限实数域[a,b]，则X的概率分布函数为利用离散信源熵的概念来定义连续信源熵设一在[a,b]取间的连

UEgood雪姐姐·2024-02-07 09:17

机器学习 | 探索朴素贝叶斯算法的应用

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法：1）对于给定的待分类项r，通过学习到的模型计算后验概率分布。2）此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，将后验概率最大的类作为α所属的类别。

亦世凡华、·2024-02-07 03:45

机器学习---概率图模型（隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场）

概率模型（probabilisticmodel）提供了一种描述框架，将描述任务归结为计算变量的概率分布，在概率模型中，利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断（inference）”，其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布

三月七꧁ ꧂·2024-02-06 21:39

4 朴素贝叶斯

生成方法由训练数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求后验概率分布P(Y|X)。即利用训练数据学习P(X|Y)和P(Y)的估计，得到联合概率分布在这里插入图片描述朴素贝

奋斗的喵儿·2024-02-06 21:59

记住，永远不要模仿这些所谓的成功学，成功学不能学

读理工科的学生都学过正态分布曲线，这个曲线告诉我们：无论什么群体，随机变量的概率分布

文林cium·2024-02-06 20:10

图模型的推断

1.链推断N个结点表示N个离散变量，每个变量有K个状态，这种情况下，势函数是由一个k*k的表组成，因此联合概率分布有个参数。

rosyxiao·2024-02-06 17:40

（一）连续随机量的生成-接受拒绝重采样

我们引入辅助概率分布ggg并采取以下假设：(

Jay Morein·2024-02-06 12:52

提升算法 AdaBoost 算法

有两个问题：在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布如何将弱分类器组合成一个强分类器对于第一个问题，AdaBoost的做法是提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本

shenghaishxt·2024-02-04 11:09

刘嘉概率论22讲《十二，正态分布，最简单却最重要的概率分布》

正态分布是概率分布中最重要的分布，再数学家眼里，他是远远高于其他分布的。其他分布都是特殊的，只有正态分布是正常的，一般的，从名字上，我们也能感受到它的重要性。

阿木魔法学院·2024-02-03 19:40

机器学习系列——（七）简单分类算法

朴素贝叶斯分类算法的核心思想就是利用已知类别的训练数据来估计每个特征对于分类结果的影响，并通过这些特征值的联合概率分布来确定新实例

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习原理

熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布，在对测试集进行后验概率的计算Gibbs采样马尔可夫平稳过程达到收敛的后验MCMC算法给定一个概率分布

ixtgtg·2024-02-03 07:51

Generalized Focal Loss：Focal loss魔改以及预测框概率分布，保涨点 | NeurIPS 2020

为了高效地学习准确的预测框及其分布，论文对Focalloss进行拓展，提出了能够优化连续值目标的GeneralizedFocalloss，包含QualityFocalloss和DistributionFocalloss两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示，DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看，GFL能够所有one-

VincentTeddy·2024-02-02 07:38

深度学习如何入门?

以下是一些建议的步骤来快速入门并逐步深入理解深度学习：1.基础知识准备数学基础：理解和掌握线性代数（矩阵运算、向量空间）、微积分（梯度、导数）、概率论与统计学（概率分布、最大似然估计、贝叶斯推断）是至关重要的

dami_king·2024-02-02 07:45

SPI指数计算(Standardized Precipitation Index,标准化降水指数) 附完整MATLAB代码

对月降水量资料进行统计分析,拟合出最适合的概率分布函数。常用的有PearsonIII分布、Gamma分布等。根据所选取的概率分布函数,估计出各个时间尺度下的平均值和标准差。对于任意一个时间尺度,用

MATLAB代码顾问·2024-02-02 04:40

机器学习复习（7）——损失函数

它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。下面是交叉熵损失函数的推导过程:1.概率模型：在分类问题中，假设有一个模型预测出类别的概率为。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

机器学习数学基础

机器学习基础1、标量、向量、矩阵、张量2、概率函数、概率分布、概率密度、分布函数3、向量的线性相关性4、最大似然估计5、正态分布（高斯分布）6、向量的外积（叉积）7、向量的内积（点积）8、超平面（H）1

对许·2024-02-01 11:26

《好好学习》完结

概率论：生活是一个各项条件随机发生的概率分布，过去的每一件事情的结果，是众多可能的结果之一。未来要发生的事情，也将有

曼Lucky·2024-02-01 08:08

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−

WEL测试·2024-01-31 22:52

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第5章决策树

文章目录第5章决策树5.1决策树模型与学习5.1.1决策树模型5.1.2决策树与if-then规则5.1.3决策树与条件概率分布5.1.4决策树学习5.2特征选择5.2.1特征选择问题5.2.2信息增益

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:20

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战

如何用朴素贝叶斯来进行文本分类问题1数据精度问题问题2log(0)得到负无穷问题4.程序设计1以单词为单位进行计数2以文本为单位进行计数3以变化的权重值进行计数5实验结果分析6总结1.什么是贝叶斯贝叶斯本质上就是条件概率分布

沪上小乔·2024-01-30 08:49

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