概率分布第7页

2第二章概率与信息论

第二章概率与信息论文章目录第二章概率与信息论2.1概率2.1.1概率与随机变量2.1.2概率分布2.1.3条件概率与条件独立2.1.4随机变量的度量2.1.5常用概率分布函数2.2信息论2.3图模型2.3.1

打雷·2023-11-19 13:15

学习笔记DL008:概率论，随机变量，概率分布，边缘概率，条件概率，期望、方差、协方差...

信息论量化概率分布不确定性总量。Jaynes(2003)。机器学习经常处理不确

weixin_34306676·2023-11-19 13:14

Vamei博客学习笔记（3）

本次笔记取材于：概率论05离散分布概率论06连续分布概率论07联合分布离散随机变量的概率分布随机变量(randomvariable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值

PerpetualLearner·2023-11-19 13:06

python抛硬币随机结果代码_如何在Python中实现这五类强大的概率分布

我要使用Python实现一些离散和连续的概率分布。虽然我不会讨论这些分布的数学细节，但我会以链接的方式给你一些学习这些统计学概念的好资料。

秦皓喆·2023-11-19 10:57

#[量化投资-学习笔记018]Python+TDengine从零开始搭建量化分析平台-正态分布与收益率

通常用来描述随机变量的概率分布。自然界的数据分布通常是符合正态分布规律的，比如说人的身高、体重。但是非自然界数据就不一定了。尤其是经过人为加工过的数据。

DBA大董·2023-11-17 11:33

python科研绘图：带正态分布的直方图

正态分布是一种常见的概率分布，具有平均值和标准差。在带正态分布的直方图中，数据被分成不同的区间，每个区间的频数或频率可以用颜色或标签表示。

老歌老听老掉牙·2023-11-17 04:51

【机器学习6】概率图模型

用观测结点表示观测到的数据，用隐含结点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后基于这样的关系图获得一个概率分布。概率图中的节点分为隐含节点和观测节点，边分为有向边和无向边。

猫头不能躺·2023-11-16 08:36

深入理解生成式AI技术原理：初识生成式AI

所谓决策式AI就是通过学习训练数据的中的条件概率分布情况来进行

慕枫技术笔记·2023-11-16 07:03

python科研绘图：P-P图与Q-Q图

目录什么是P-P图与Q-Q图分位数百分位数Q-Q图步骤与原理Shapiro-Wilk检验绘制Q-Q图绘制P-P图什么是P-P图与Q-Q图P-P图和Q-Q图都是用于检验样本的概率分布是否服从某种理论分布。

老歌老听老掉牙·2023-11-16 05:59

概率论与数理统计-第二章随机变量及其分布

（ω为样本点）随机变量就是给样本点一个数字代表分类：离散型（有限个、无限可列个）、非离散型（连续型）2.2离散型随机变量及其概率分布一、离散型随机变量及其概率分布定义1：设离散型随机变量X的所有可能取值为

Ciiyan·2023-11-16 00:31

Probabilistic Embeddings for Cross-Modal Retrieval

二、研究目标提出PCME（跨模态概率嵌入），将不同模态下的样本表示为同一嵌入空间下的概率分布。三、技术路线1、视觉-文本联合嵌入

二苏旧局吖·2023-11-15 13:16

CTGAN（Modeling Tabular Data using Conditional GAN读书笔记）有实验代码

GANs挑战CTGAN模型符号表针对模式的归一化条件生成器和抽样训练网络框架TVAE模型基准测试合成数据生成算法基线和数据集评估指标和框架基准结果消融实验讨论CTGAN训练算法摘要对表格数据中行的概率分布进行建模并生成真实的合成数据是一项非常重要的任务

病兽·2023-11-14 20:30

【论文阅读】(CTGAN)Modeling Tabular data using Conditional GAN

论文地址：[1907.00503]ModelingTabulardatausingConditionalGAN(arxiv.org)摘要对表格数据中行的概率分布进行建模并生成真实的合成数据是一项非常重要的任务

轩儿毛肚·2023-11-14 20:52

图像相似度对比方法

缺点：直方图反应的是图像灰度值得概率分布，并

沙小菜·2023-11-14 00:38

变分自编码器 / 概率分布的重新理解感觉悟了很多

概率分布的深刻含义概率论当时其实学过，就是参数估计的内容，但后边有些遗忘且在代码实现上没有灵活运用，建模一个概率分布，现在个人看来就是创建一种“某种特定规律的可能性集合”（自己的理解不一定对），然后在这个所有参数定义的

A half moon·2023-11-13 17:43

LDA模型，获取所有的文档-主题分布（即得到文档对于每个主题的概率分布）并保存

前言：写小论文用到lda主题模型，需要得到所有的文档-主题分布。现有的只是为文档输出前几个概率大的主题代码：importnumpyasnpfromgensim.modelsimportLdaModel#训练lda模型lda=LdaModel(corpus=corpus,id2word=dictionary,num_topics=size_lda,minimum_probability=0)"""s

喔就是哦噢喔·2023-11-13 16:16

n-gram语言模型——句子概率分布计算与平滑

n-gram语言模型——句子概率分布计算与平滑前言语言模型等价假设n元语法句子概率分布计算方式数据平滑Lidstone平滑(1-gram)Laplace平滑(1-gram)附上两种平滑在1-gram下代码

征途黯然.·2023-11-12 21:55

强化学习中蒙特卡罗方法

尽管需要一个模型，但该模型只需要生成样本转换，而不是动态规划所需的完整概率分布的

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:22

后门触发器之频域角度——Rethinking the Backdoor Attacks’ Triggers A Frequency Perspective

一个直观的想法就是，后门样本与自然图像的概率分布不同。由于后门样本相比自然图像需要添加特定的triggerpattern，从

Jhouery·2023-11-11 22:00

稳定扩散AI 纹理生成器

这种类型的专用深度学习模型使用概率分布来生成在统计上与模型训练数据相似的输出。除了生成新图像外，StableDiffusion还可用于修复或修复现有图像中的元素，以

ygtu2018·2023-11-11 13:10

基于一维熵和二维熵的值对图像进行处理

#encoding:utf-8importosimportcv2importnumpyasnp#定义一维Entropy函数defcalcOneDimEntropy(hist):#计算概率分布prob=hist

Wzongming·2023-11-11 08:20

[深度学习]不平衡样本的loss

它将输出分布转换为概率分布，其中每个类别的概率之和为1。Softmax在类别均衡的情况下效果很好，但在类别不均衡的情况下，它

或许，这就是梦想吧！·2023-11-11 06:03

【强化学习笔记-01】多臂赌博机问题

leovan.me/cn/2020/05/multi-armed-bandit/1.问题描述一个赌徒，要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么

Xieyh@CUC·2023-11-11 00:56

无偏估计、有效性、相合性

定义：在已知概率分布函数构造的情况下，概率分布的一些参数未知，如高斯分布的namda、方差，而利用采集到的参数来对未知参数进行估计就是参数估计。比较基础的有矩估计、最大似然估计。

qq_30362711·2023-11-10 17:00

python 之softmx 函数

它将一个实数向量转换为概率分布。这个函数的输出是一个概率分布，表示输入样本属于每个可能类别的概率。

JNU freshman·2023-11-09 08:46

【机器学习】六、概率图模型

它提出的背景是为了更好研究复杂联合概率分布的数据特征，假设一些变量的条件独立性，由此我们把概率图模型分为有向图和无向图，并且介绍了它们的模型表示、条件独立性。

TwcatL_tree·2023-11-09 04:16

负采样：如何高效训练词向量

2.为什么需要负采样在传统的词嵌入模型中，如Word2Vec，要计算每个词汇在上下文中的概率分布，需要使用softmax函数对整个词汇表进行运算。

oveZ·2023-11-08 21:20

理解交叉熵(Cross Entropy)

交叉熵（Cross-Entropy）是一种用于衡量两个概率分布之间的距离或相似性的度量方法。在机器学习中，交叉熵通常用于损失函数，用于评估模型的预测结果与实际标签之间的差异。

老歌老听老掉牙·2023-11-08 05:33

信息系统项目管理师必背核心考点（四十三）预期货币价值（EMV）

科科过为您带来软考信息系统项目管理师核心重点考点（四十三）预期货币价值（EMV），内含思维导图+真题【信息系统项目管理师核心考点】预期货币价值（EMV）一、数据收集和展示技术1.访谈2.概率分布：正态分布二

qiangge2015·2023-11-08 03:04

bilstmcrf词性标注_BiLSTM-CRF学习笔记（原理和理解）

的原理前人已经解释的非常清楚了：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32085405BiLSTM-CRF中，BiLSTM部分主要用于，根据一个单词的上下文，给出当前单词对应标签的概率分布

UMCloud优云数智·2023-11-07 09:35

机器学习中数据抽样还是有很多讲究的？

解决样本不均衡问题随机抽样（用的最多）该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布

我爱Python数据挖掘·2023-11-06 15:04

【机器学习基础】kaggle竞赛中数据抽样方式

解决样本不均衡问题随机抽样（用的最多）该抽样方法是按等概率原则直接从总中抽取n个样本，这种随机样本方法简单，易于操作；但是它并不能保证样本能完美的代表总体，这种抽样的基本前提是所有样本个体都是等概率分布

风度78·2023-11-06 15:26

抽样分布

抽样分布定义：样本统计量的概率分布，是一种理论分布。——在重复选取容量为n的样本时，由该统计量的所有可能取值形成的相对频数分布。

hotlong·2023-11-06 14:08

累计概率分布、概率分布函数（概率质量函数、概率密度函数）、度量空间、负采样（Negative Sampling）

这里写自定义目录标题机器学习的基础知识累计概率分布概率分布函数度量空间负采样（NegativeSampling）基于分布的负采样（Distribution-basedNegativeSampling）：

_刘文凯_·2023-11-06 11:59

阅读论文StyleGAN2-ada

引用Bora等人的工作,指出只要增强过程可以表示为概率分布上的可逆变换,那么训练过程中网络可以消除这种增强,找到正确的分布。

子燕若水·2023-11-06 03:19

Excel绘制累积分布函数CDF(Cumulative Distribution Function)

CumulativeDistributionFunction)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

毛飞龙·2023-11-06 01:38

幂律分布

可见，在这种幂律概率分布上，概率越高，占比越小，大占比的分布位于那条长长的尾巴上。例如：y=5x−2y=5x^{-2}y=5x−2的分布图如下：图1幂律分布通俗解释1按照相关统计资料，假设

gongfuyd·2023-11-05 12:08

Task2 bayes_plus

已知输入变量x，判别模型通过构建条件概率分布P(y|x)预测y。

酱油啊_·2023-11-04 00:22

整理近一年的机器学习面试题大全(知乎专栏同步更新)

c.任何一个由负对数似然组成的损失都是定义在训练集上的经验分布和定义在模型上的概率分布之间的交叉熵。例如，

婉妃·2023-11-03 17:04

2019-04-02

泊松分布：描述单位时间内随机事件发生次数的概率分布。（如某鞋店每天卖出13,5

Jason_c5a9·2023-11-03 10:56

第十七章条件随机场

标记概率无向图模型MRF的因子分解团与最大团有向图模型条件随机场线性链条件随机场特征函数对数线性模型参数化形式简化形式矩阵形式概率计算导读条件随机场是给定一组输入随机变量的条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:20

第一章机器学习概述

机器学习概述0.前言1.统计学习(机器学习）1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4

小酒馆燃着灯·2023-11-03 05:17

深度学习和强化学习（七）DDPG和基于模型的RL

作为随机策略，在相同的策略，在同一个状态处，采用的动作是基于一个概率分布的，即是不确定的。而确定性策略则决定

循梦渡·2023-11-02 23:51

量子机器学习解决方案新鲜出炉！Rigetti和ADIALab签署合作

（图片来源：网络）近日，美国全栈量子经典计算的先驱RigettiComputing宣布与阿拉伯联合酋长国的ADIALab签署了合作协议，双方将共同设计、构建、运行和优化量子计算解决方案，旨在解决概率分布分类问题

Qforepost·2023-11-02 16:56

【机器学习】决策树（上）——从原理到算法实现

它可以认为是if-then规则的集合，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。

yllifesong·2023-11-02 05:46

Distilling the Knowledge in a Neural Network学习笔记

大型模型通常通过softmax输出层产生类别概率，而蒸馏则通过提高softmax的温度来产生更软化的概率分布。在蒸馏过程中，使用大型模型生成的高温软目标分布来训练小型

hi小蜗·2023-10-31 14:45

图模型概述

一、图模型概率分布的图形表示被称为图模型(probabilisticgraphicmodels)，一个图由结点(nodes)和他们之间的链接(links)组成。在概率图模型中。

rosyxiao·2023-10-31 13:02

（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

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