概率分布第2页

【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

【NLP冲吖~】一、朴素贝叶斯（Naive Bayes）

对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入xxx，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出yyy。

漂泊老猫·2024-01-30 08:41

【机器学习】损失函数

L1平均绝对误差MAEL2均方误差MSE交叉熵CE用于度量两个概率分布之间的差异性信息。对交叉熵求最小值，也等效于求最大似然估计。在机器学习领域，我们令P(x)为预测集，Q(x)为真实数据集。

惊雲浅谈天·2024-01-29 08:28

NPL-FastText文本分类Bag of Tricks for Efficient Text Classification

根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者SVM为了使输入简单，使用一个look-uptable查找表，把单词平均转化到文本形式-使用softmax来计算预定义类的概率分布

机器不能学习·2024-01-29 04:15

PRML笔记（十）

并且去在该概率分布下计算一些exp

以负熵为食·2024-01-28 13:14

蒙特卡洛模拟之逆变换法

逆变换法的基本思想是，通过对一个已知概率分布函数的随机变量进行逆变换，得到符合另一个概率分布函数的随机变量。

亦旧sea·2024-01-28 05:33

Matlab 绘制数据的概率分布图 & 概率密度的构造

文章目录Part.IIntroductionPart.II绘图Part.III概率密度的构造Chap.Imakedist函数解析Chap.II使用方法Part.IIntroduction本文主要介绍一下如何使用Matlab来绘制数据的分布频数分布直方图、概率密度曲线和累积分布曲线等；另外还介绍了如何用makedist函数来构造概率密度。Part.II绘图一个小总结clc;clear%构造数据,生成

流浪猪头拯救地球·2024-01-27 12:30

最大熵模型

最大熵的思想当你要猜一个概率分布时，如果你对这个分布一无所知，那就猜熵最大的均匀分布；如果你对这个分布知道一些情况，那么，就猜满足这些情况的熵最大的分布。运用最大熵

dreampai·2024-01-25 23:16

机器学习系列15：通过t-SNE可视化高维数据

简单来说，t-SNE试图发现数据集中的样本在原始高维空间中距离的概率分布，然后再去低维空间中重建这种概率分布。我们通过t-SNE将高维空间中的数据点嵌入到了低维空

加百力·2024-01-25 22:38

大模型用model.generate 直接产生文本的id以及获得模型生成文本概率的方法

通过对这些logits应用softmax函数，可以得到概率分布。使用log

samoyan·2024-01-24 23:55

大模型理论基础初步学习笔记——第一章引言

大模型理论基础初步学习笔记——第一章引言1.1什么是语言模型1.1.1.联合分布表示：1.1.2.自回归语言模型(Autoregressivelanguagemodels)：1.1.3.温度参数：1.1.4.退火条件概率分布

panda_dbdx·2024-01-24 16:48

解码器生成策略：大模型 Decoder 的应用与实践

解码器生成策略在自回归语言生成中发挥着关键作用，它基于一个假设：一个词序列的概率分布可以分解为下一个词条件概率分布的乘积。在自回归语言生成中，初

百度_开发者中心·2024-01-24 16:13

深入理解边缘高斯分布与条件高斯分布

在这个分布的框架下，我们经常会遇到边缘高斯分布和条件高斯分布，它们分别涉及了从原始分布中选择一部分变量和在已知条件下计算其他变量的概率分布。

DoYoungExplorer·2024-01-24 13:55

多元高斯分布：边缘分布推导

边缘概率分布及其边缘化推导与条件分布类似，主要策略是集中于联合分布的指数项的二次型，然后找出边缘分布的均值和协方差。

DoYoungExplorer·2024-01-24 13:25

什么叫概率分布？

概率分布是描述随机变量可能取值及其相应概率的数学函数或规律。它提供了随机变量在各个取值上的概率信息，用于表示随机现象的不确定性和随机性。概率分布可以分为两类：离散概率分布和连续概率分布。

CA&AI-drugdesign·2024-01-24 11:52

什么叫随机变量？

随机变量是指其取值不确定，但遵循某种概率分布的数学变量。随机变量可以分为两种主要类型：离散随机变量和连续随机变量。离散随机变量：如果随机变量的取值是有限或可数的，那么它被称为离散随机变量。

CA&AI-drugdesign·2024-01-24 11:22

Python实现离散选择概率模型(Probit算法)项目实战

1.项目背景Probit模型是经过Logit模型的形式经过变形后得到的，Probit模型假设与标准正态分布的概率分布函数相似。本项目通过Probit算法来构建概率模型。

胖哥真不错·2024-01-24 04:03

LLM自回归解码

计算下一个单词的概率分布：使用语言

eduics·2024-01-23 03:38

学习：StatQuest-指数分布的最大似然

前言：什么是指数分布，指数分布是一个模拟事件之间的时间概率分布。

小潤澤·2024-01-22 13:08

【AI】深度学习在编码中的应用（9）

定义基于条件熵编码的框架是一种图像压缩方法，它通过分析图像数据的条件概率分布来编码像素或特征，从而达到减少数据存储量的目的。条件熵是衡量在已知某些条件下，随机

giszz·2024-01-22 13:02

JoyRL策略梯度

在这种情况下，我们可以将策略描述成一个带有参数θ的连续函数，该函数将某个状态作为输入，输出的不再是某个确定性的离散动作，而是对应的动作概率分布，通常用表示，称作随机性策略9.1基于价值算法的缺点无法表示连续动作

__如果·2024-01-22 05:00

统计学习方法-第1章-绪论

强化学习按模型分类概率模型、非概率模型（在监督学习中，概率模型是生成模型，非概率模型是判别模型）按算法分类在线学习、批量学习按技巧分类贝叶斯学习、核方法统计学习方法三要素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者决策函数

chiemon·2024-01-21 13:04

MCM备赛笔记——蒙特卡罗方法

生成随机数：根据问题的概率分布生成随机数或伪随机数序

我我我想出去玩·2024-01-21 10:48

(202312)so-large-lm:Task01引言

1什么是语言模型语言模型其实是序列的概率分布，大概也

早上真好·2024-01-20 22:56

统计分布的参数估计函数-Matlab命令

常见统计分布的参数估计函数-Matlab命令有关Weibull分布的相关函数wblcdfWeibull分布的分布函数wblfit生成Weibull分布拟合给定随机数的统计参数wblinvWeibull分布的你概率分布

try_trying_try·2024-01-20 19:23

Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归

广义线性模型(GeneralizedLinearModel)是一般线性模型的推广，它使因变量的总体均值通过一个非线性连接函数而依赖于线性预测值，允许响应概率分布为指数分布族中的任何一员。

90066456ace6·2024-01-20 12:04

2019-04-07

常见概率分布离散型1.二项分布Binomialdistribution：binom二项分布指的是N重伯努利实验，记为X~b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p)pbinom(q,size

YX_Andrew·2024-01-19 15:21

【挑战全网最易懂】深度强化学习 --- 零基础指南

深度强化学习介绍、概念强化学习介绍离散场景，使用行为价值方法连续场景，使用概率分布方法实时反馈连续场景：使用概率分布+行为价值方法强化学习六要素设计奖励函数设计评论家策略学习与优化算法路径深度Q网络DQN

Debroon·2024-01-19 14:17

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

SoftmaxSoftmax是一种用于将一组数值转换为概率分布的函数，常用于多类别分类问题中。Softmax将输入数组的元素转换为概率，使得它们的和等于1。

fyc300·2024-01-19 14:24

概率论在激光雷达的目标检测和跟踪中的应用

通过建立概率模型,可以对目标的位置和状态进行建模，并利用概率分布来描述目标的不确定性。常用的概率模型包括高斯

weixin_30777913·2024-01-19 06:22

图像生成之变分自动编码器（VAE）

VAE在建模生成模型时是显式地定义了条件概率分布，通过最大似然估计来学习生成模型的参数，使其能够生成与训练数据相似的

Wilson_Hank·2024-01-19 05:03

大模型学习笔记04——新的模型架构

大模型学习笔记04——新的模型架构1、混合专家模型核心思想：创建一组专家，每个输入只激活一小部分专家混合专家模型方法：注意通过门控控制使用不同种类和数量的专家所有专家的概率分布和为1，可以取其中概率较大的几个专家

等风来随风飘·2024-01-18 22:47

Stable Diffusion中不同的采样方法

在StableDiffusion模型中，采样方法是从学习到的概率分布中生成图像的算法。采样方法影响生成图像的质量、样式、速度以及过程的控制程度。

CCSBRIDGE·2024-01-18 13:30

工智能基础知识总结--隐马尔可夫模型

隐马尔可夫模型由初始概率分布、状态转移概率分布、观测概率分布确定。设Q={q1,q2,...,qN}Q=\{q_1,q_2,

北航程序员小C·2024-01-18 12:54

常见概率分布介绍

常见概率分布Bernoulli分布Bernoulli分布是单个二值随机变量分布,单参数∈[0,1]控制,给出随机变量等于1的概率.基本形式为:image.png其期望为：其方差为：Multinoulli

瞎了吗·2024-01-18 05:15

GAN生成对抗网络介绍

判别模型学习得到的是条件概率分布p(y∣x)p(y|x)p(y

夏日、荷花&你·2024-01-18 01:03

最大熵

假设离散随机变量X的概率分布是P(X)，则其熵是熵满足下列不等式：式中，|X|是X的取值个数，当且仅当X的分布是均匀分

豪_34bf·2024-01-17 21:10

实用机器学习：线性回归的实际应用与解读

在机器学习中，概率论用于建模不确定性，例如通过概率分布描述数据的不确定性。用于分类、回归、聚类等算法中，通过概率模型进行预测和决策。统

m0_61254808·2024-01-17 19:18

现代密码学基础（2）

1）密文概率（2）明文概率三.举例：多字母的移位密码四.完美安全五.举例：双子母的移位密码六.从密文角度看完美安全七.完美保密性质一.介绍在密码学中，K代表密钥，M代表明文，C代表密文，每个都有各自的概率分布

唠嗑！·2024-01-17 13:09

机器学习 -- 朴素贝叶斯分类器

对于给定的训练数据集，算法首先基于类别计算特征的概率分布

北堂飘霜·2024-01-17 07:37

统计学R语言实验2 ：概率与分布

实验2概率与分布一、实验目的1.掌握理解离散型概率分布的相关概念。2.掌握理解连续型概率分布的相关概念。3.熟悉R语言等语言的集成开发环境。

Blossom i·2024-01-17 06:57

共读《随机漫步的傻瓜》第六章

当出现非对称现象时，平均值和中位数并不相同，中位数概念不具备概率分布的特性。

王姑娘_719e·2024-01-16 15:49

python示例中讲解_Python中qutip用法示例详解

一、N原子系综自旋概率分布fromqutipimport*importnumpyasnpimportma

weixin_39689394·2024-01-16 06:04

python/C 生成beta分布的随机数

语言生成服从beta分布的随机数前言想把一个算法用C语言实现，其中涉及到了beta分布取随机数，记录一下结果一、beta分布理论知识参考博客：Beta分布及其应用Beta分布是一个定义在[0,1]区间上的连续概率分布族

La fille, Lynn!·2024-01-16 03:06

llama2.c推理

temperature=0（确定性）的时候，模型推理每次都取概率最大的（从而导致同样的输入prompt会有完全相同的输出）；否则根据概率分布来挑选，即有一定概率输出和前一个字不搭配的字多头注意力机制有两种理解

WAWA战士·2024-01-15 09:06

MATLAB|基于线性准则的考虑风力发电不确定性的分布鲁棒优化机组组合

与随机规划相比，该方法对精确概率分布数据的依赖性较小。该方法的性能也优于传统的鲁棒优化方法，因为它可以将一些分布信息纳入模糊集，从而产生保守性较低的结果。

科研工作站·2024-01-15 08:11

机器学习---lightGBM

AdaBoost两个问题：(1)如何改变训练数据的权重或概率分布提高前⼀轮被弱分类器错误分类的样本的权重，降低前⼀轮被分对的权重(2)如何将弱分类器组合成⼀个强分类器，亦即，每个分类器，前面的权重如何设置采取

三月七꧁ ꧂·2024-01-15 08:24

HMM算法(Hidden Markov Models)揭秘

对于前者，一般出现在各种分类/回归问题中，其最大似然估计是所有数据点的概率分布乘积。

アナリスト·2024-01-15 05:37

推荐频道

概率分布