概率分布第7页

（转）关于样本标准差（SD）与样本标准误差（SE）

SDSD我们都很清楚，是表达数据的离散程度，然后实际应用中很多数据具有近似正态分布的概率分布，有了SD，我们就可以大致估计数据的范围，譬如经典的"68-9

why_not_nice·2023-10-31 00:10

matlab 直方图肥尾,概率分布细谈：厚尾、长尾、幂律、指数

在人类行为、社交网络等社会学数据分析中，厚尾分布频繁出现。在这篇文章中，我将梳理这些常见概念的关系。厚尾分布是什么？厚尾分布指“尾部”比指数分布“厚重“的分布尾部厚重Example帕雷托Pareto分布，也称为幂率power-law分布,具有渐近尺度不变性，对于性质分析很有帮助对数正态LogNormalWeibullZipfCauchyStudent’stFrechetpower-lowdistr

Mika.w·2023-10-30 18:20

拉普拉斯噪声

拉普拉斯分布是一种连续型概率分布，其概率密度函数为：拉普拉斯噪声在差分隐私（DifferentialPrivacy）领域中被广泛使用，原因有以下几点：灵活性：拉普拉斯噪声可以根据需要调整其尺度参数bbb

jieHeEternity·2023-10-30 13:39

多元高斯分布/高斯过程全解析

大纲公式推导参数估计高斯分布运算高斯分布性质高斯过程（Gaussianprocess）高斯混合模型概念区分边缘分布(marginaldistribution)和联合分布概率密度函数和概率分布函数1.多元高斯分布公式推导首先我们知道一元高斯分布是

noobiee·2023-10-30 06:37

Python：EM算法的实现及源代码解析

其基本流程如下：初始化参数值；E步：求解隐变量的后验概率分布；M步：最大化似然函数，得出新的参数值；重复执行E步和M步，

CodeWG·2023-10-30 06:33

线性回归的贝叶斯方法

贝叶斯推理涉及到概率分布和条件分布的思考。一个重要的思想是共轭先验。另一个我们将在这门课中广泛使用的工具是多元正态分布及其性质。

scott198512·2023-10-30 06:13

机器学习 | 决策树算法

在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，可以认为是if-then的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。

西皮呦·2023-10-30 05:29

统计学⑤——假设验证

统计学系列目录（文末有大奖赠送）：统计学①——概率论基础及业务实战统计学②——概率分布（几何，二项，泊松，正态分布）统计学③——总体与样本统计学④——置信区间一、什么是假设验证？

数据小斑马·2023-10-29 20:38

系统学习Pytorch笔记一：Pytorch的数据载体张量与线性回归

的数据载体张量与线性回归Pytorch的数据载体张量与线性回归背景张量的简介与创建张量的简介1、张量的基本概念2、Tensor与Variable张量的创建1、直接创建张量2、通过numpy数组来创建3、依据数值创建4、依概率分布创建张量张量的操作张量的基础操作

跳动的西格玛·2023-10-28 21:40

对抗生成网络（GAN）学习笔记

生成模型与判别模型判别模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即判别模型。判别方法关心的是对于给定的输入X，应该预测什么样的输出Y。

仰望星空的小狗·2023-10-28 17:39

《机器学习公式推导与代码实现》chapter21-贝叶斯概率模型

贝叶斯概率模型1贝叶斯定理简介贝叶斯定理认为任意未知量θ\thetaθ都可以看做一个随机变量，对该未知量的描述可以用一个概率分布π(θ)\pi\left(\theta\right)π(θ)来概况，这是贝叶斯学派最基本的观点

Jiawen9·2023-10-28 17:44

人工智能基础_机器学习007_高斯分布_概率计算_最小二乘法推导_得出损失函数---人工智能工作笔记0047

这个不分也是挺难的,但是之前有详细的,解释了,之前的文章中有,那么这里会简单提一下,然后,继续向下学习首先我们要知道高斯分布,也就是,正太分布,这个可以预测x在多少的时候,概率最大要知道在概率分布这个,

脑瓜凉·2023-10-28 16:40

分布估计算法（Estimation of distribution algorithm，EDA）

首先，“分布”指的就是概率分布。其次，“估计”指的是这个概率分布是我们根据数据以及算法的迭代过程中估算出来的，是一个近似，并不是真实的分布。

非妃是公主·2023-10-28 11:03

竞赛选题深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉

文章目录0前言2什么是图像内容填充修复3原理分析3.1第一步：将图像理解为一个概率分布的样本3.2补全图像3.3快速生成假图像3.4生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN

laafeer·2023-10-28 10:14

【扩散模型】扩散模型讲解以及基础代码运用附知识链接

反向推的时候借助一个多条件分布，然后通过各种变换，求得这个概率分布的均值和方差，然后根据公式Sample。https://segment

求求你来BUG行不行·2023-10-28 06:25

02-2Probability

2.5联合概率分布前面的都是单变量的概率分布,接下来要看看更难的,就是联合概率分布(jointprobabilitydistributions),其中要涉及到多个相关联的随机变量,实际上这也是本书的核心内容

只鸥周·2023-10-27 21:29

概率分布、正态分布、假设检验概念及基础

概率分布（ProbabilityDistribution）是描述随机变量取值与其对应概率之间关系的函数。常见的概率分布有离散概率分布和连续概率分布两种类型。

zg1g·2023-10-27 17:01

python 小案例105

下面是一个使用Python进行假设检验的案例，涉及到概率分布和正态分布的概念：假设我们有一家电子产品公司，想要评估他们生产的某个产品的平均寿命是否符合标准。标准要求平均寿命应大于等于1000小时。

zg1g·2023-10-27 17:01

学习不同概率分布（二项分布、泊松分布等）概念及基础语法

概率分布是描述随机变量取值的概率情况的函数。常见的概率分布包括二项分布、泊松分布等。二项分布（BinomialDistribution）：描述了一次试验中成功事件发生的次数的概率分布。

zg1g·2023-10-27 17:00

数据分析知识介绍，数据分析模型选择和数据分析流程的介绍

1数学和专业的预备知识概率论：数据分析的重要数学基础，要熟悉常见的一些概率分布。统计学：数据分析最早的依赖基础，通常

一抹斜阳尽余辉·2023-10-27 15:57

PRML第二章

目录2概率分布2.1二元变量2.1.1Beta分布2.2多项式变量2.2.1狄利克雷分布2.3高斯分布2.3.1条件高斯分布2.3.2边缘高斯分布2.3.3高斯变量的贝叶斯定理2.3.4高斯分布的最大似然估计

萌新待开发·2023-10-27 12:37

LDA主题模型——gensim实战

下面笔者列出了生成模型和判别模型的核心区别：判别模型：估计的是条件概率分布(conditionaldistribution)——作为预测模型。生成模型：估计的是联合概率分布（joi

王同学死磕技术·2023-10-27 11:27

概率论第二章//随机变量及其分布

对于离散型随机变量，给出三种常见的概率分布：“0-1”分布；二项分布（n重伯努利）；泊松分布；对于连续型随机变量，给出三种常见的概率分布：均匀分布；指数分布；正态分布；最后，给出关于随

xts︶ㄣJUST·2023-10-27 03:56

竞赛深度学习图像修复算法 - opencv python 机器视觉

文章目录0前言2什么是图像内容填充修复3原理分析3.1第一步：将图像理解为一个概率分布的样本3.2补全图像3.3快速生成假图像3.4生成对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN

iuerfee·2023-10-26 19:27

交叉熵损失函数

信息量：熵：相对熵：又称KL散度(Kullback-Leibler(KL)divergence)，用于衡量对于同一个随机变量x的两个单独的概率分布P(x)和Q(x)之间

骑着蜗牛逛世界·2023-10-26 18:53

交叉熵函数和KL散度函数

交叉熵函数（Cross-EntropyFunction）和KL散度函数（Kullback-LeiblerDivergenceFunction）都是用来度量两个概率分布之间的差异或相似性的数学函数。

温柔的行子·2023-10-26 18:18

论文阅读：Pixel Recurrent Neural Networks

为了评估该序列的联合概率分布p(x)，文章将该联合概率表现为n2个条件概率的乘积：而每一个

qq184861643·2023-10-26 07:32

论文阅读：ByteNet, Neural Machine Translation in Linear Time

NeuralTranslationModel给定源语言strings,通过网络模型来估计目标语言stringt的概率分布p(t|s)。

qq184861643·2023-10-26 07:32

numpy — 随机数生成

start和end这两个数字可以是整数或者浮点数2、np.random.normal(loc,scale,size)loc：float此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）scale：float

_aLIEz·2023-10-26 04:25

概率分布函数的定义与程序设计中函数的定义的思考

对于一个功能函数要考虑可扩展性如概率分布函数可以用微积分来计算样本点落在某期间内的概率完备性可以用来表示各种事件的概率联系性微积分的运算规则完全适用C＋＋的stl的设计也是用的类似的思想另外在学习数据结构与算法时着重记住各种

樂禮·2023-10-26 02:16

【概率论教程01】对贝叶斯定理的追忆

二、提要概率分布是统计推断的支柱，要理解这些分布，我们至少应该对概率论有一些基本的

无水先生·2023-10-26 01:57

随机 hash 均匀分布

一个随机的过程是一个不定因子不断产生的重复过程，但它可能遵循某个概率分布。

古则·2023-10-25 09:46

python算方差_python 算方差

weixin_39834488·2023-10-24 17:45

通信原理基础知识

文章目录通信原理基础知识第一章概论第二章信号确定信号与随机信号能量信号与功率信号确定信号的性质频域性质时域性质随机信号的性质常见分布数学特征随机过程基本概念（P33）自相关函数和功率谱密度白噪声与带限白噪声高斯过程（P41）窄带随机过程正弦波+窄带高斯过程线性系统/冲激响应/传输函数输出随机过程的概率分布第三章模拟调制系统模拟调制的类型线性调制

季马宝宝·2023-10-24 05:39

深度学习_6_实战_直线最优解_代码解析

我们训练的模型越接近题目给出的标准模型越好训练过程如下：人造数据集：说人话，自己利用代码随机创造一些有规律的点，组成点集类似这样：上述点集就服从正态分布：正态分布（也被称为高斯分布）是统计学中最常见的概率分布之一

Narnat·2023-10-24 04:25

交叉熵损失函数和均方误差损失函数

交叉熵（crossentropy）描述的是两个概率分布之间的距离，距离越小表示这两个概率越相近，越大表示两个概率差异越大。对

-牧野-·2023-10-24 03:45

烧脑清单

1.空间上的概率分布会随着时间而叠加。2.人们总是在逃避命运的途中，与命运不期而遇。3.向坏的方式是转换，向好的方式是渐进。4.低谷期与高光时刻只是硬币的映射。

七色黑白·2023-10-23 11:11

逻辑斯谛回归练习

逻辑斯谛回归逻辑斯谛回归(LR)是经典的分类方法1．逻辑斯谛回归模型是由以下条件概率分布表示的分类模型。逻辑斯谛回归模型可以用于二类或多类分类。

罗迪尼亚的熔岩·2023-10-22 22:17

python 高斯过程_高斯过程

在已知f和f*的联合概率分布的情况下，并且f的分布概率可

欧阳韬涵·2023-10-22 22:43

为什么每个跳表结点的层高都是1至32之间的随机数？

跳表节点的层高通常是一个随机数或者根据概率分布得到的值，这是为了提高跳表的性能和均衡性。

来自宇宙的曹先生·2023-10-22 16:03

自然语言处理---Transformer构建语言模型

语言模型概述以一个符合语言规律的序列为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布，这样的模型称为语言模型。

lichunericli·2023-10-22 12:48

机器学习终极指南：统计和统计建模03/3 — 第 -3 部分

我们将介绍概率分布、假设检验、回归分析和分类等基本概念，以及数据准备、模型选择和评估等动手技术。图例.1—统计和统计建模在许多领域，包括数据科学、机器学习和金融，统计建模是理解和

无水先生·2023-10-22 01:58

数学建模——排队论笔记

一、排队论的基本概念排队的过程基本组成——输入过程（1）顾客总体（顾客源）数量有限/无限（2）顾客到来的方式单个/成批（3）顾客到达间隔时间一般是服从某一概率分布（如指数分布）（4）顾客的行为假定在未服务之前不会离开当看到队列很长的时候离开从一个队列移动到另一个队列基本组成

Blanche117·2023-10-21 20:34

绘制核密度估计图

核密度估计是通过将每个数据点视为一个小的概率分布（通常是高斯分布或其他核函

蓝净云·2023-10-21 16:43

Machine—learning 所需基础数理知识（由黄海广博士整理而成）

数学基础知识文章目录数学基础知识高等数学线性代数行列式矩阵向量线性方程组矩阵的特征值和特征向量二次型概率论和数理统计随机事件和概率随机变量及其概率分布多维随机变量及其分布随机变量的数字特征数理统计的基本概念数据科学需要一定的数学基础

鱼不辞水·2023-10-21 05:03

扩散模型学习

DDPM假设扩散过程是马尔可夫过程（即每一个时间步状态的概率分布仅由上一个时间步状态的概率分布加上当前时间步的高斯噪声得到），以及假设

zx428621·2023-10-21 00:10

对数损失函数（Log Loss）在机器学习中是一种常用的损失函数，特别适用于二分类问题

对数损失函数的定义对数损失函数，也称为交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss），用于衡量分类问题中模型预测概率分布与实际标签之间的差异。

心之向往！·2023-10-20 08:21

二十二、离散随机变量概率分布

概率质量函数离散单一分布概念:随机变量取值是离散的，单一是指这些随机值是相等的。累计分布函数实例二项式分布性质：尝试次数有限;结果只有两个;每个事件独立;成功概率一致;公式：。概率密度公式：。概率密度公式理解：二项式公式简单说就是描述在多次试验种成功失败的概率(注意是指定试验次数和成功次数情况)，这种情况表示为（），即(（注意：为啥是这个式子，可以将情况考虑为通知满足要求的独立事件发生的概率即多个

walleipt·2023-10-19 20:58

统计学习02：概率分布及正态分布

要点一：从直方图到概率密度图1、直方图histogram直方图是一种直观的，对数据分布情况的图形表示，如下图加入为某校随机抽取50位教师平均年龄histogram如上，直方图最主要的是矩形bins宽度的设置，对应的高度即代表数据在bins范围内的分布情况。直方图很好地反映了这组数据的分布情况，但换一组同类型数据（再抽50位老师）直方图很大可能存在差异，但大体分布情况相同。针对分类变量的分布情况观察

小贝学生信·2023-10-19 17:32

ESD异常检测

服从正态分布，数据相互独立并且有着相同的概率分布。实质就是给定一个离群点个数的上限r，进行r次独立的检验。然后比较检验统计量。计算与均值偏离最远的残差计算出元素的残差。就可以与接下里的lam比较。

kyrieCool7·2023-10-19 11:05

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