概率分布第8页

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

CART（classification and regression tree)

基尼指数在分类问题中，假设有K个类，样本点属于第k类的概率为pk，则概率分布的基尼指数定义为Gini指数越小表示集合的纯度越高，反之，集合越不纯CARTCART分类树默认使用基尼指数选择最优特征常见数构建算法

怎么全是重名·2023-10-19 10:56

机器学习——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

朴素贝叶斯(naiveBayes)算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，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

fishsmans·2023-10-19 10:24

python scipy.stats.norm.cdf_SciPy - 统计数据

教程目录所有统计函数都位于子包scipy.stats中，可以使用info(stats)函数获得这些函数的相当完整的列表.还可以从stats子包的docstring获取可用随机变量列表.该模块包含大量的概率分布以及不断增长的统计函数库

weixin_39895977·2023-10-19 09:55

python scipy.stats.norm.cdf_Python-Scipy-科学计算——scipy.stats介绍

Scipy的stats模块包含了多种概率分布的随机变量，随机变量分为连续的和离散的两种。

weixin_39629075·2023-10-19 09:24

随机过程(三)：马尔可夫过程、马尔可夫链、转移概率、转移概率矩阵、平稳性、齐次性、时齐性、一步转移概率、一步转移概率矩阵、C-K方程、n步转移概率、n步转移概率矩阵、遍历性、极限分布、平稳分布

1马尔可夫过程及其概率分布2多步转移概率的确定3遍历性离散时间的马尔可夫链连续时间的马尔可夫链

u013250861·2023-10-19 00:54

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P26 Recurrent Neural Network

RNN应用场景：填满信息把每个单词表示成一个向量的方法：独热向量还有其他方法，比如：Wordhashing单词哈希输入：单词输出：该单词属于哪一类的概率分布由于输入是文字序列，这就产生了一个问题：是到达还是离开

QwQllly·2023-10-19 00:07

【算法设计与分析qwl】伪码——顺序检索，插入排序

元素从小到大排序，数x输出：若x在L中，输出x位置下标j,否则输出0jL[j]dojnthenj0andxL[j]dojnthenj<-0returnj时间估计：最坏情况：W(n)=n平均情况：输入实例的概率分布

致命小学期·2023-10-18 21:34

数学基础——概率论

几种分布形式均匀分布份份均等，1/n连续型概率分布PDF——概率密度函数？？？？连续性均匀分布数形结合联合概率条件概率

Harry恒·2023-10-18 08:34

educoder随机数Java_Educoder python NumPy基础及取值操作第4关：随机数生成

顾煜·2023-10-18 05:27

机器学习-面试总结

决策树问题1）各种熵的计算熵、联合熵、条件熵、交叉熵、KL散度（相对熵）熵用于衡量不确定性，所以均分的时候熵最大熵的理解:熵其实定义了一个函数(概率分布函数)到一个值(信息熵)的映射:P(x)->H(函数

cswb5511·2023-10-17 13:56

MATLAB | 对随机信号进行统计分析，绘制频次直方图、频率分布图，与理论概率密度进行比较

使用makedist()函数创建一个概率分布对象，在此基础上，使用random()函数生成随机变量

热爱生活的小润·2023-10-17 10:23

生成模型VS判别模型

1.概率分布角度从概率分布的角度考虑，对于一堆样本数据，每个均有特征Xi对应分类标记yi。生成模型：学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。

武耀文·2023-10-16 15:08

np.random.normal()正态分布

高斯分布的概率密度函数numpy中numpy.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=None)参数的意义为：loc:float概率分布的均值，对应着整个分布的中心centerscale

weixin_30606669·2023-10-16 13:56

【numpy】np.random.normal()函数

https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50163669numpy.random.normal(loc,scale,size)loc：float此概率分布的均值

duanyuchen·2023-10-16 13:56

初探机器学习与评分卡模型

什么是学习）不用编程去指定机器做什么，而是让机器有能力自己学习首先定义任务T，经验E，表现P，如果机器有一个任务T，随着经验E的增多，表现P也会变好，则表示机器正在经验E中学习三要素模型（机器学习的成果，条件概率分布或决策函数

sleety_t·2023-10-15 22:48

softmax激活函数

它将原始分数（也称为logits）转换为表示概率分布的数值，使得每个类别的概率值都在0和1之间，并且所有类别的概率之和等于1。这使得它适用于多类别分类问题，其中每个样本只能属于一个类别。

萝北村的枫子·2023-10-14 18:40

GAN对抗生成网络学习笔记（二）GAN网络原理

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、概率分布1.1生成器1.2判别器二、目标函数三、算法前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展

白衣西蜀梅子酒·2023-10-14 15:07

概率论入门之《统计机器学习导论》阅读笔记（第一，二章）

第二章随机变量与概率分布2.1数学基础imageimageimageimage以

生而为弟·2023-10-14 02:34

系列论文阅读——Policy Gradient Algorithms and so on(3)

从DPG到D4PG前文提到的AC算法，策略函数表示的是，在当前状态下，动作空间的概率分布，然后通过采样选择动作，即策略是随机不确定的。那可否在连续动作空间内像DQN一样采取确定性策略呢？

想学会飞行的阿番·2023-10-13 00:13

变分自动编码器（VAE）02/2 PyTorch 教程

VAE中的潜在表示由最能定义输入数据的概率分布（μ，σ）组成。二、前提知识要了解有关VAE直觉的更多信息，我建议您阅

无水先生·2023-10-12 19:07

动手学强化学习第2章多臂老虎机

2.2问题介绍2.2.1问题定义在多臂老虎机(MAB)问题中，有一个有K根拉杆的老虎机，拉动每一根拉杆都对应一个关于奖励的概率分布RRR。

Chen_Chance·2023-10-12 09:07

毕业设计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

DanCheng-studio·2023-10-12 02:39

深度学习 - 回归分析

什么是回归分析回归是处理两个或两个以上变量之间相互依赖的定量关系的一种统计方法和技术，变量之间的关系并非确定的函数关系，通过一定的概率分布来描述。线性回归自变量和因变量之间存在线性关系。

Shine_Zhang·2023-10-12 01:25

R语言学堂推文索引-v5.9.1

各类型数据处理方案1.4数据管理（高阶）1.5数据获取方法2制表与可视化专辑2.1两大绘图系统2.2各类图形绘制方法/框架2.3图形配色方法2.4图形布局/拼图方法2.5图形元素控制方法3数学模型专辑3.1概率分布与数理统计

R语言学堂·2023-10-11 04:02

NLP中几种常见的数据平滑方法

其本质核心就是“劫富济贫”，即提高低概率，降低高概率，尽量使概率分布趋于均匀。1、加法平滑方法假设每一个n元语法发生的次数比实际统计的次数多δ\deltaδ次。

shao1996·2023-10-10 23:46

《学术小白学习之路14》主题建模——主题概率分布相似度计算

《学术小白学习之路14》主题建模——主题概率分布相似度计算一、场景二、主题建模三、主题之间的相似度计算一、场景计算主题概念分布的相似度在自然语言处理和机器学习任务中有多种用途。

驭风少年君·2023-10-09 03:22

图像灰度变换—Apple的学习笔记

积分表述的概率累加函数对于连续型随机变量叫做：概率密度函数对于非连续性随机变量叫做：概率分布函数离散型的话，看能不能取到那一点，能取到那就找对应的概率，连续型取到某点的概率为零，因为连续型讲的是一段，那么一个点对于一段来说就微不足道了

applecai·2023-10-08 12:36

opencv-python 降噪

因此将图像噪声看成是多维随机过程是合适的，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，即用其概率分布函数和概率密度。种类常见的

NoEatMe·2023-10-08 02:19

统计学习方法概论

所有特征向量存在的空间分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题回归问题：输入变量和输出变量均为连续变量的预测问题标注问题：输入变量和输出变量均为变量序列的预测问题2.监督学习监督学习假设输入与输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布

slsefe·2023-10-06 23:38

熵、优化置信度、全连接正确率、监督、1X1卷积核

对于一个离散随机变量X，其概率分布为P(X)，熵H(X)定义如下：其中，Σ表示对所有可能的取值进行求和，p(x)表示随机变量X取值为x的概率。

盐巴饭团193·2023-10-06 19:59

逻辑回归评分卡整理

二项Logistic回归模型是如下的条件概率分布：这里，是输入，是输出。和是参数，为权值向量，为偏置，为和的内积。引入“事件几率”的概念：事

nikita_zj·2023-10-06 15:00

梯度下降参数不收敛_数据分析|梯度下降算法

OX00统计学习三要素统计学习三要素：模型、策略、算法模型（=假设空间=所有备选模型）：决策函数（y=f（x）），条件概率分布，两种形式（一种是判别式模型，一种是生成式模型）策略：确定标准，决定最优标准最重要是确定损失函数

weixin_39622891·2023-10-06 13:45

链式法则（Chain Rule）

定义链式法则（ChainRule）是概率论和统计学中的一个基本原理，用于计算联合概率分布或条件概率分布的乘积。它可以用于分解一个复杂的概率分布为多个较简单的条件概率分布的乘积，从而简化概率分析问题。

Chen_Chance·2023-10-06 07:37

11.C.5

1.经验熵随机变量X概率分布：P(X=xi)=pi,i=l,2,...,n（n为X的类别数）随机变量X的熵（信息熵）：信息熵2.经验条件熵条件熵H(Y|X)：表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性

Caiminmin·2023-10-06 05:10

统计学习笔记——统计学习三要素

监督学习的假设：在监督学习当中，我们假设输入和输出的随机变量和服从联合概率分布，训练数据和测试数据被看做是依联合概率分布独立同分布产生的。

Fiona_ll·2023-10-05 20:08

数据分析--统计学知识

描述型统计描述统计1.集中趋势：众数、平均数、分位数2.离散趋势：极值（max）、极差（max-min）、平均差、方差、标准差、分位差3.分布：峰泰、偏度推理型统计概率分布：离散型分布、连续型分布离散型分布二项分布

月升11·2023-10-05 01:15

族的概念理解

这些数学对象可以是函数、集合、概率分布、曲线、矩阵等等。"族"的概念用于描述这些对象之间的关联或共同属性。

Chen_Chance·2023-10-04 17:13

求和中x:y=g(x)的含义

概念解释p(y)=∑x:y=g(x)p(x)p(y)=\sum\limits_{x:y=g(x)}p(x)p(y)=x:y=g(x)∑p(x)这个表达式表示随机变量Y的概率分布p(y)是通过对随机变量X

Chen_Chance·2023-10-04 17:42

极大似然估计概念的理解——统计学习方法

已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体参数不太清楚，参数估计通过若干次的实验，观察其结果，利用结推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思

阿波拉·2023-10-04 14:38

概率密度函数，概率分布函数

概率密度函数：描述信号的取值在某个确定的取值点附近的概率的函数；概率分布函数的导数。以幅值大小为横坐标，以每个幅值间隔内出现的概率为纵坐标进行统计分析。反映了信号落在不同幅值强度区域内的概率情况。

ciki_tang·2023-10-04 11:12

优化思考一

我们做优化之前，很多时候假设数据信息已知；即使不知道，也假设服从一定的概率分布等，或是需要通过各种预测手段预测数据。这里要需要预测人员的配合和帮助。如果涉及到多个目标，往往得到的是一系列满意解。管理者

云湖在成长·2023-10-03 23:31

利用百分位点函数ppf计算置信区间上下限

百分位点函数（PercentPointFunction，PPF），也称为逆分布函数或分位数函数，是概率分布函数的逆运算。

铁松溜达py·2023-10-03 20:49

了解”变分下界“

“变分下界”：在变分推断中，我们试图找到一个近似概率分布q(x)来逼近真实的概率分布p(x)。变分下界是一种用于评估近似概率分布质量的指标，通常用来求解最优的近似分布。

小宋加油啊·2023-10-03 00:38

【机器学习】熵和概率分布，图像生成中的量化评估IS与FID

详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵、交叉熵图像生成中常用的量化评估指标通常有InceptionScore(IS)和FréchetInceptionDistance(FID)InceptionScore(IS)与FréchetInceptionDistance(FID)GAN的量化评估方法——IS和FID，及其pytorch代码

dataloading·2023-10-02 14:23

【23-24 秋学期】 NNDL 作业2

经常用在预测标签为实数值的任务中表达式为：交叉熵损失函数交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）一般用于分类问题假设样本的标签∈{1,⋯,}为离散的类别，模型(;)∈[0,1]的输出为类别标签的条件概率分布

KLZUQ·2023-10-01 22:05

Python计算巴氏距离

Python计算巴氏距离巴氏距离简介在统计中，巴氏距离（BhattacharyyaDistance）测量两个离散或连续概率分布的相似性。它与衡量两个统计样品或种群之间的重叠量的巴氏系数密切相关。

海绵波波107·2023-10-01 03:50

估计、偏差和方差

二、参数估计参数估计是统计学中的一个关键概念，它涉及估计概率分布中的参数值，以便能够对总体或随机过程进行描述或预测。参数估计通常分为两个主要类型：点估计和区间估计。

物随心转·2023-09-30 11:34

读《数学之美》第六章有感

假如我们知道Y的信息，要了解X的信息，可以由条件概率分布写出H（X|Y）=-西格玛P（x，y）logP（x|y），log以2为底。

豆豆阿三·2023-09-30 07:00

贝叶斯统计入门

在贝叶斯统计中，我们从一个先验概率分布开始，它代表了我们在看到任何数据之前对假设的信念。

丁丁猫 Codeye·2023-09-30 01:45

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