概率分布第4页

统计学习方法（一）生成模型与判别模型

生成方法由数据学习联合概率分布，然后求出条件概率分布作为预测模型，即生成模型：这样的方法之所以被称为生成方法，是因为模型表示了给定输入产生输出的生成关系。典型的生成模型有：朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型。

shijiatongxue·2023-12-26 16:23

朴素贝叶斯

我们现在有一个数据集，它由两类数据组成，数据分布如下图所示：两个参数的概率分布我们现在用p1(x,y)表示数据点(x,y)属于类别1（图中用圆点表示的类别）的

南太湖小蚂蚁·2023-12-26 15:39

机器学习 (第9章概率图模型)

1.有向无环图根据图中每个结点不同，可提取出不同的相关结点，如以x3为例2.联合概率分布我们之所以搞出这么一个图

komjay·2023-12-26 11:56

朴素贝叶斯法_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。

沉住气CD·2023-12-26 02:46

统计学常见概率分布

1.离散型随机变量E(X)=∑i=1nxipiE(X)=\sum_{i=1}^{n}x_ip_iE(X)=i=1∑nxipiD(X)=σ2=E(X2)−[E(X)]2D(X)=\sigma^2=E(X^2)-[E(X)]^2D(X)=σ2=E(X2)−[E(X)]21.1二项分布nnn个相同试验；每次试验只有2个可能的结果；出现“成功”的概率ppp对每一次试验是相同的；试验相互独立；试验“成功”或

沉住气CD·2023-12-26 02:45

【最优传输论文八】Optimal Transport for Multi-source Domain Adaptation under Target Shift

提出的方法基于最优传输，引入的联合类比例和最优传输（JCPOT）方法通过学习未标记目标样本的类概率和允许对齐两个（或更多）概率分布的耦合，同时执行多源自适应和目标偏移校正。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:44

【最优传输论文笔记一】Optimal Transport for Domain Adaptation

1.introduce一些理论工作强调了域的数据概率分布函数之间的散度所起的作用。因此文章提出了符合最少努力原则的源数据转换，即相对于转换成本或度量的影响最小。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:43

python文本分类算法_基于Naive Bayes算法的文本分类

尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集，众所周知，

weixin_39832643·2023-12-23 23:35

常见概率分布Week3打卡

路风_2466·2023-12-23 21:08

似然函数与最大似然函数

似然函数的定义：对于一组独立同分布的观测数据$X=(x_1,x_2,…,x_n)$，假设每个观测$x_i$都来自一个参数为$\theta$的概率分布$P(X|\

m0_60388871·2023-12-23 14:51

似然函数的定义：

似然函数的定义：对于一组独立同分布的观测数据$X=(x_1,x_2,…,x_n)$，假设每个观测$x_i$都来自一个参数为$\theta$的概率分布$P(X|\

m0_60388871·2023-12-23 14:44

决策树相关算法_ID3_C45_信息熵_剪枝

设XXX是一个取有限个值的离散随机变量，其概率分布

沉住气CD·2023-12-23 11:00

硬标签、软标签、单标签、多标签的概念

软标签：用概率分布表示属于某个类别的概率。例如，对于一个三分类任务，一个样本的软标签可以是[0.3,0.5,0.2]，表示样本属于三个类别的可能性分别为30%、50%和20%。

没事就打补丁·2023-12-23 02:52

Decision tree(决策树)算法初探

二分类思想的算法模型往往都是树形结构)0x1：决策树模型的不同角度理解在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以被看作是if-then的规则集合；也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布

weixin_30426957·2023-12-22 22:20

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

离散随机变量X的概率分布为

geter_CS·2023-12-22 22:18

机器学习 | 概率图模型

概率模型为机器学习打开了一扇新的大门，将学习的任务转变为计算变量的概率分布。

西皮呦·2023-12-22 13:04

【torch】rsample与sample的区别

sample()：从概率分布中随机采样。所以，我们不能反向传播，因为它是随机的！（计算图被截断）。

qq_42725437·2023-12-21 21:39

R语言机器学习与临床预测模型74--模型建立和验证的统计基础

统计模型所包含的假设描述了一组概率分布，这将其与非统计、数学或机器学习模型区分开来。统计模型总是从一些基本假设开始，对于这些假设，变量应该保持不变，那么模型提供的性能在统计上具有重要意义。

科研私家菜·2023-12-21 16:47

Matlab数据统计与分析

1.前言概率分布是概率论和统计学中描述随机变量取值规律的概率模型。它是一个函数，将随机变量的每一个可能取值映射到一个非负实数，表示该取值出现的概率。概率分布主要有两种类型：离散概率分布和连续概率分布。

数学怪蜀黍·2023-12-21 09:22

《统计学习》--朴素贝叶斯算法

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x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。

汪汪军师·2023-12-20 23:13

深度学习中的KL散度

1KL散度概述KL散度（Kullback-LeiblerDivergence），也称为相对熵，是信息论中的一个概念，用于衡量两个概率分布间的差异。

智慧医疗探索者·2023-12-20 01:54

二战周志华《机器学习》--马尔可夫随机场

在开始这篇文章之前，我想先介绍一下马尔可夫性：当一个随机过程在给定现在状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态；换句话说，在给定现在状态时，它与过去状态（即该过程的历史路径）是条件独立的

城市中迷途小书童·2023-12-19 23:38

Python 从零开始实现机器学习实战(仅numpy实现) 01：通过扔硬币的例子理解并求解极大似然估计（可能是全网最容易懂的例子）

MaximumLikelihoodEstimation）极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）1.基本概念1.1似然函数（LikelihoodFunction）1.2极大似然估计的目标2.过程步骤2.1联合概率分布的设定

斯多葛1618·2023-12-19 17:32

自然语言处理之概率图模型--预备知识

概率论联合概率两个及以上随机变量image.png，可以用联合概率分布image.png描述其各个状态的概率，简称为联合概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。

罗宇翔·2023-12-19 14:55

【matlab】高斯随机数及其在图像模糊&图像增强中使用

一、高斯随机数简介高斯随机数，也称为正态分布随机数，是一种常见的概率分布。它具有均值和标准差两个参数，其概率密度函数呈钟形曲线，常用于描述自然界中许多随机现象的分布特性。

小吴同学GOGOGO·2023-12-19 05:48

Stable Diffusion简介

1.StableDiffusion是一种基于概率的生成模型，它通过学习数据的概率分布来生成新的样本。与传统的生成模型相比，StableDiffusion具有更好的稳定性和生成效果。

小楼先森·2023-12-18 10:14

AI人工智能和大模型的总结概述之一

GPT生成答案时，采用了自回归语言模型，会基于上下文信息并预测单词的概率分布来生成下一个单词，并将其

永远的HelloWorld·2023-12-18 08:00

交叉熵在机器学习里做损失的意义

其背后的核心思想是衡量两个概率分布之间的差异。在分类问题中，通常有一个真实分布（groundtruthdistribution）和一个模型预测的分布（predicteddistribution）。

何处不逢君·2023-12-18 08:17

多维高斯分布

简介高斯分布是比较常见的概率分布，一维高斯分布如下：f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{2\pi\sigma}e^{-{\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma

Rauchy·2023-12-18 06:51

Renyi散度：Renyi divergence

对一个离散的概率分布X，其定义域记作，其实就是概率不为零的点的集合。

唠嗑！·2023-12-18 06:49

使用Python实现蒙特卡罗算法

它通过生成大量的随机样本，并利用这些样本来估计问题的解或概率分布。在本文中，我们将使用Python编写代码来实现蒙特卡罗算法，并通过一个简单的例子来演示其应用。

后端架构魔法构筑者·2023-12-17 13:52

NLP知识点 - perplexity 困惑度

语言模型（languagemodel）是用来预测句子中的nextword的概率分布（probabilitydistribution），并计算一个句子的概率。

_春天_·2023-12-17 12:55

数据科学必备分布

正态分布正态分布（Normaldistribution），也被称为高斯分布（Gaussiandistribution），是概率论和统计学中非常重要的一种概率分布。

llovew.·2023-12-17 06:18

python之马尔科夫链（Markov Chain）

马尔可夫链（MarkovChain）是一种随机过程，具有“马尔可夫性质”，即在给定当前状态的条件下，未来状态的概率分布仅依赖于当前状态，而与过去状态无关。

奋进的大脑袋·2023-12-17 06:40

向量自回归

VAR向量自回归模型一、外生变量和内生变量内生变量内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。

平平平安喔·2023-12-17 04:23

机器学习三大基本要素学习准则

一个好的模型(x,θ∗)应该在所有(,y)的可能取值上都与真实映射函数y=(x)一致，即或与真实条件概率分布p(|x)一致，即

白牛DATA·2023-12-17 04:04

机器学习-KL散度的直观理解+代码

在信息论或概率论中，KL散度（Kullback–Leiblerdivergence），又称为相对熵（relativeentropy），是一种描述两个概率分布P和Q差异的一种方法。

头发没了还会再长·2023-12-16 14:11

hive中如何求取中位数？

目录中位数的概念代码实现准备数据实现中位数的概念中位数（Median）又称中值，统计学中的专有名词，是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值，其可将数值集合划分为相等的上下两部分

浊酒南街·2023-12-16 05:58

大语言模型--引言

引言大语言模型引言语言模型自回归语言模型(Autoregressivelanguagemodels)小结语言模型语言模型（LM）的经典定义是一种对令牌序列（token）的概率分布。

无盐薯片·2023-12-15 19:31

自然语言处理第3天：Word2Vec模型

少年起而行之文章目录什么是语言模型Word2Vec介绍介绍CBOW模型介绍训练过程图解训练过程代码实现Skip-Gram模型介绍训练过程图解训练过程代码什么是语言模型语言模型的工作原理基于统计学习和概率论，其目标是捕捉语言的概率分布

Nowl·2023-12-15 16:36

「NLP主题分析」LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）

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。

Reese小朋友·2023-12-15 09:17

深度学习-必备的数学知识-概率论2

这篇文章中我将为大家讲解概率论中的随机变量和概率分布。随机变量在概率论中，随机变量（randomvariable）是一个可以随机地取不同值的变量。

占得世间一味愚·2023-12-14 19:40

深度学习中的13种概率分布

1概率分布概述共轭意味着它有共轭分布的关系。在贝叶斯概率论中，如果后验分布p（θx）与先验概率分布p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。

智慧医疗探索者·2023-12-14 19:09

做数据分析为何要学统计学（1）——什么是概率分布

进行数据分析、数据挖掘/机器学习都需要掌握统计学基本知识，这是为什么呢？首先一个主要的原因就是因为统计学就是关于数据分析的科学，所有设计数据分析的操作，都会以统计为基础。今天我们就来细说一下哪些统计操作在数据分析、机器学习中最常用。首先先来说一下样本分布吧。分布是统计学中描述性统计分析的基本工具。分布反应了样本取值的基本规律，简单一点来说就是哪些值出现得多，哪些值出现得少。反映到业务上，就是哪些业

interbigdata·2023-12-14 18:43

做数据分析为何要学统计学（2）——如何估计总体概率分布

我们可以通过手头掌握的样本来估计总体的概率分布。这个过程由以下步骤组成。第一步，我们采用Seaborn软件的histplot函数建立核密度图（一种概率密度图）。

interbigdata·2023-12-14 18:22

pytorch 给定概率分布的张量，如何利用这个概率进行重复\不重复采样？

在PyTorch中，可以使用torch.distributions.Categorical来基于给定的概率分布进行采样。

高山莫衣·2023-12-06 09:58

单变量微积分笔记——钟形曲线（Bell Curve）的积分以及（标准）正态分布

最近开始听MIT18.01单变量微积分来复习微积分课程，听到第23讲的时候（对应的讲义可以到MITopencourseware下载，讲义索引是session65a），这节课我居然看到了关于概率分布函数的一些讲解

RavenRaaven·2023-12-06 08:45

MCCFR算法总结

MCCFR算法对于一棵博弈树进行多次迭代，每次迭代时会选择一位玩家作为遍历者，该玩家的策略会在本轮迭代更新（其他玩家的策略固定不变），一次迭代会从根节点开始，当遇到一个非玩家的节点，MCCFR会按照动作的概率分布随机选择一个动作执行

神奇的托尔巴拉德·2023-12-05 05:48

西瓜书-主要符号表

标量\boldsymbol{x}向量\mathrm{x}变量集\mathbf{A}矩阵\mathbf{I}单位阵\mathcal{X}样本空间或状态空间calligraphicX\mathcal{D}概率分布

abka·2023-12-04 04:39

回报率与正态分布

正态分布正态分布是一种连续型概率分布，也被称为高斯分布或钟形曲线分布。它被广泛应用于统计学和自然科学中，如在财务分析、生物学、物理学、心理学和社会科学等领域中。

橙子的工具箱·2023-12-03 11:48

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