Probability

零公式讲解统计学——条件概率（Conditional Probability）

今天我们来聊聊条件概率（ConditionalProbability）。条件概率指的是，在一定条件下，未来事物发生的可能性。
珉思苦想·2019-07-23 03:51

零公式讲解统计学——概率（Probability）

所以接下来一段时间，我会每天分享一些不同的统计概念，有兴趣的朋友们和我一起学习吧～今天先来讲讲统计学的基础定义之一——概率（Probability）。我相信每个人都听说过概率这个
珉思苦想·2019-07-22 03:39

零公式讲解统计学——概率（Probability）

所以接下来一段时间，我会每天分享一些不同的统计概念，有兴趣的朋友们和我一起学习吧～今天先来讲讲统计学的基础定义之一——概率（Probability）。我相信每个人都听说过概率这个
珉思苦想·2019-07-22 03:39

JS抽奖算法的一种实现

letbuffer=[0,1,2,3,4];//奖池letbuff_probability=[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2];//概率randomProbability(buffer,buff_probability
toyfish·2019-07-21 15:46

关于libsvm中参数-b

https://www.ilovematlab.cn/thread-78910-1-1.html用libsvm进行分类，使用了'-b1'，想得到概率，但是运行的时候出现这句话：“Modelsupportsprobabilityestimates
dujiahei·2019-07-20 20:34

TensorFlow团队：TensorFlow Probability的简单介绍

文章来源：ATYUNAI平台在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们（TensorFlow团队）宣布发布TensorFlowProbability：一种使机器学习研究人员及相关从业人员可以快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型的概率编程工具箱
whale52hertz·2019-07-16 14:09

pytorch实现yolov3(4) 非极大值抑制nms

在上一篇里我们实现了forward函数.得到了prediction.此时预测出了特别多的box以及各种classprobability,现在我们要从中过滤出我们最终的预测box.理解了yolov3的输出的格式及每一个位置的含义
core!·2019-07-08 15:00

朴素贝叶斯法的参数估计——极大似然估计及其Python实现

统计学习方法——朴素贝叶斯法原理1.朴素贝叶斯法的极大似然估计2.朴素贝叶斯极大似然学习及分类算法算法过程：2.Python实现defpriorProbability(labelList):#计算先验概率
乖乖的函数·2019-07-03 00:00

朴素贝叶斯法的参数估计——贝叶斯估计及其Python实现

2.Python代码defpriorProbability(labelList,Lambda):#加入一个lambda labelSet=set(labelList) labelCountDict={
乖乖的函数·2019-07-03 00:00

神经网络之softmax函数

soft"becausestillassignssomeprobabilitytosmallest"max"becauseamplifiesprobabilityoflargest2.什
Answerlzd·2019-06-15 11:49

概率论与数理统计(Probability & Statistics II)

TableofContents样本与抽样分布(SampleandSamplingDistribution)数理统计(Statistics)抽样分布(Samplingdistribution)参数估计(ParameterEstimation)点估计(Pointestimation)估计量的评判标准(Criteriaforestimators)区间估计(Intervalestimation)假设检验(
WilenWu·2019-06-01 20:44

《李宏毅机器学习》-task4

.先验概率3.后验概率4.逻辑回归和线性回归的联系与区别参考文献1.贝叶斯公式（1）条件概率公式设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditionalprobability
devcy·2019-05-25 18:04

概率机器人（Probability Robotics）笔记 Chapter 9: 占据栅格建图（Occupancy Grid Mapping）

1.简介前两章讲了定位的概率方法，是一个低维度感知问题，假设地图已知。但有些情况地图未知，或者不准确。因此建图可以让部署机器人更容易，也会让机器人更能适应环境变化。建图是真正的自动机器人的核心竞争力之一。建图难在：假设空间巨大:地图定义在连续空间上，因此无限高维度；即使离散化，维度也很高。因此贝叶斯滤波的方法不好使。建图是一个“鸡-蛋”问题:有地图定位很容易，有定位建图也不难；但机器人的里程计精度
DaqianC·2019-05-24 15:17

概率机器人（Probability Robotics）笔记 Chapter 9: 占据栅格建图（Occupancy Grid Mapping）

1.简介前两章讲了定位的概率方法，是一个低维度感知问题，假设地图已知。但有些情况地图未知，或者不准确。因此建图可以让部署机器人更容易，也会让机器人更能适应环境变化。建图是真正的自动机器人的核心竞争力之一。建图难在：假设空间巨大:地图定义在连续空间上，因此无限高维度；即使离散化，维度也很高。因此贝叶斯滤波的方法不好使。建图是一个“鸡-蛋”问题:有地图定位很容易，有定位建图也不难；但机器人的里程计精度
DaqianC·2019-05-24 15:17

mybatis使用if判断参数是否为空

1.判断Double类型：probability=#{probability},，在实体类中probability字段是Double类型；2.判断Integer类型：face_value=#{faceValue
iamlzyoco·2019-05-23 09:51

对hmm的认识

然后定义initialprobability，也就是隐藏状态的初始概率。接下来定义transitionprobability，也就是隐藏状态的转移概率，可以用矩阵表示，其中矩阵先行后列。
csdn_LYY·2019-05-17 17:56

对hmm的认识

然后定义initialprobability，也就是隐藏状态的初始概率。接下来定义transitionprobability，也就是隐藏状态的转移概率，可以用矩阵表示，其中矩阵先行后列。
csdn_LYY·2019-05-17 17:56

T检验与F检验的区别_f检验和t检验的关系

通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probabilitydistribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得
智云-wjp·2019-05-15 14:17

2019-04-30

Thispropertyofsoftmaxfunctionthatitoutputsaprobabilitydistributionmakes
月照寒江·2019-05-07 22:10

做测试用

特色1.具高度概然性（probability）。2.讲求按部就班、循序渐进，因此不仅要求每一步骤
思维导图实战派_汪志鹏·2019-04-12 00:52

MATLAB-经验分布函数

generateempiricaldistributionfunction%input:%dataisavector%output:%xissampleobservationvector%cumpriscumulativeprobabilityvectorifmin
FIll_Mood·2019-04-11 09:36

先验 后验概率 与 极大 最大似然估计 的异同

先验概率先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率。例如投硬币事件，我们在执行这个事件之前就已经了解其符合二项分布，然后直接根据二项分布分析出的概率被称作是先验概率。
HPU_FRDHR·2019-04-09 17:28

牛客练习赛43

B-TachibanaKanadeLovesProbability要求的其实就是m/n这个小数的第k1位到第k2位，这里m一定是小于等于n的，每一位其实都是m*10/n，然后对n取余继续去算。
SigmaQuadrant·2019-04-08 13:53

2019年4月6日训练日记

期望dp学习资料：https://blog.sengxian.com/algorithms/probability-and-expected-value-dynamic-programming（强烈推荐
LSD20164388·2019-04-06 19:15

先验概率和后验概率

X来表示取值情况，根据概率的定义以及加法原则，我们可以写出如下表达式：P(X=玩lol)=0.6；P(X=不玩lol)=0.4，这个概率是统计得到的，即X的概率分布已知，我们称其为先验概率(priorprobability
变身的大恶魔·2019-04-05 23:37

《统计学习方法》学习笔记（第九章）

Likelihood&Maximumlikelihood似然与概率在统计学中，似然函数（likelihoodfunction，通常简写为likelihood，似然）是一个非常重要的内容，在非正式场合似然和概率（Probability
Hhhhuply·2019-04-03 17:13

[论文笔记] YOLO系列论文笔记

YOLO系列模型属于one-stage，end-to-endmodel，将图像输入到模型中，经过一系列卷积操作，即可直接回归出boundingbox的坐标和classprobability。
Code_Mart·2019-04-01 11:20

[论文笔记] YOLO系列论文笔记

YOLO系列模型属于one-stage，end-to-endmodel，将图像输入到模型中，经过一系列卷积操作，即可直接回归出boundingbox的坐标和classprobability。
Code_Mart·2019-04-01 11:20

[PyTorch]Transformer-xl 构建模型

在train.py函数里面直接写自己编写init_weight函数，tf中直接就有编写更新dropout的函数update_dropout，以及attentionprobabilitydropoutrate
VanJordan·2019-03-31 11:58

【PyTorch学习笔记】16：Early Stop,Dropout,Stochastic Gradient Descent

Dropout简述为每个连接设置一个probability的属性，以这个概率让其
刘知昊·2019-03-28 19:05

cartographr之占据格地图

文章目录1,grid_2d2,probability_grid3,probability_values１,Probability->CorrespondenceCost2,CorrespondenceCost
小西服红色·2019-03-28 14:57

gan中模式崩塌

Mostinterestingreal-worlddatadistributionsarehighlycomplexandmultimodal.Thatistosay,theprobabilitydistributionwhichdescribesthedatahasmultiple
gdengden·2019-03-27 10:04

【DL】常用的后端分类器

Softmaxyj=ezj∑ieziy_j=\frac{e^{z_j}}{\sum_{i}{e^{z_i}}}yj=∑ieziezjtomapthenon-normalizedoutputofanetworktoaprobabilitydistributionoverpredictedoutputcla
鹅城惊喜师爷·2019-03-22 10:38

SpringCloud之Zipkin+Sleuth组件追踪搭建

org.springframework.cloudspring-cloud-starter-zipkin2.修改配置主要修改两个配置：base-url:zipkin地址,默认值是："http://localhost:9411/"probability
爱折腾的Albert·2019-03-15 15:08

Dialog State Traking 论文笔记

DeepNeuralNetworkApproachfortheDialogStateTrackingChallengeSIGDAL2013Thispaperpresentsatechniquewhichsolvesthetaskofoutputtingasequenceofprobabilitydistributionsoveranarbitrar
NWKYEKJ·2019-03-15 10:04

贝叶斯决策理论

BayesianBayes'sTheoremprior:likelihood:posterior:OptimalBayesDecisionRule:minimizetheprobabilityoferror
cccshuang·2019-03-14 09:21

贝叶斯优化

边际似然复杂度sparsepseudo-inputGaussianprocesses(SPGP)SparsespectrumGaussianprocesses(SSGP)随机森林采集函数基于提升的策略PI(probabilityofi
MTandHJ·2019-03-13 19:19

Tensorflow-probability、Tensorflow、Tensor2Tensor、CUDA之间的版本对应关系

ImportError:ThisversionofTensorFlowProbabilityrequiresTensorFlowversion>=1.13.1;Detectedaninstallationofversion1.12.0
kudou1994·2019-03-12 19:16

1.1-1.2 随机现象、概率的概念与性质

概率论(TheoryofProbability)：揭示和研究随机现象的统计规律性的数学学科统计学(Statistics)：通过收集、整理、分析数据等手段以达到推断或预测考察对象本质或未来的学
blueband21c·2019-03-11 21:58

【概率笔记】条件概率这样学才快啦

精彩往期回顾：【概率论】基础之概率概论与集合论【概率笔记】这些概率公理性质你需要会的呀条件概率（ConditionalProbability）这里用一个例子来告诉大家：比如，一个上学期间整天鬼混的学沫，
zenRRan·2019-03-10 08:49

R语言求95%置信区间

那为什么是1.96倍呢，先看两个函数dnormdnorm中的d表示density，norm表示正态分布，这个函数是正态分布的概率密度(probabilitydensity)函数。给定x，μ和σ后，
花田里犯了错_cbeb·2019-03-08 20:37

DEAL WITH PROBABILITY 1

尽管我们尽最大的努力去探究一个问题，但有时我们还是不能获得足够的证据来做出确定的判断，尤其是探究一个争议性比较大的问题。在这种时候，那些不负责任的人往往会抬高声音，用貌似更有说服力的话语，假装自己很确定。这是很严重的错误，首先是因为这种伪装很少欺骗优秀的思想家，而且更重要的是，这种伪装是不诚实的。只要我们真的努力去获得准确判断所需的证据，而不是故意选择浑水摸鱼，即便我们承认"在现在这种情况下，我还
sxrunn·2019-03-05 22:58

DEAL WITH PROBABILITY 1

尽管我们尽最大的努力去探究一个问题，但有时我们还是不能获得足够的证据来做出确定的判断，尤其是探究一个争议性比较大的问题。在这种时候，那些不负责任的人往往会抬高声音，用貌似更有说服力的话语，假装自己很确定。这是很严重的错误，首先是因为这种伪装很少欺骗优秀的思想家，而且更重要的是，这种伪装是不诚实的。只要我们真的努力去获得准确判断所需的证据，而不是故意选择浑水摸鱼，即便我们承认"在现在这种情况下，我还
sxrunn·2019-03-05 22:58

吴恩达机器学习笔记：Week1

PExample:playingcheckers.E=theexperienceofplayingmanygamesofcheckersT=thetaskofplayingcheckers.P=theprobabilitythatthe
Mereder·2019-02-24 17:05

【沃顿商学院学习笔记】商业分析——Customer Analytics：03 预测分析二：概率模型 Probability Model

商业进阶——概率模型本章主要是从数据分析的长期预测方法：概率模型BTYD模型的角度进行学习。未来预测模型：BTYDMODEL背景模型研究案例背景：组织公共广播电台主要由听众的贡献支持挑战观察听众关于他们是否每年给出的历史，我们可以预测他们未来的模式是什么？焦点捐助者最初关注1995年队列，忽略捐赠金额11,104名首次支持者共计24,615人研究课题在接下来的6年里重复捐款的预测研究。图表分析Ta
乐扣老师lekkoliu·2019-02-20 21:31

深度学习花书学习感悟之第三章概率论

一、概率密度函数说到概率密度函数（probabilitydensityfunction,PDF，后面用简写），肯定是针对连续型变量而言的。
无名wxd·2019-02-19 11:29

机器学习实战（三）：朴素贝叶斯

3、概率公式贝叶斯推断P(A)：先验概率（Priorprobability），即在B事件发生之前，我们对A事件概率的一个判断。P(A|B)：后验概率（Posteriorproba
倩mys·2019-02-12 18:11

马尔科夫链与转移矩阵

什么是转移概率矩阵(TransitionProbabilityMatrix)转移概率矩阵：矩阵各元素都是非负的，并且各行元素之和等于1，各元素用概率表示，在一定条件下是互相转移的，故称为转移概率矩阵。
nalnait·2019-02-01 13:32

泊松分布Poisson Probability Distribution

泊松分布泊松分布是用来形容在某一特定时间或面积内稀有事件发生的概率。泊松随机变数的一些列子几周内保险公司收到的要保信数几分钟内经过检票口的旅客数一段短时间内经接听的电话次数一段时间内发生的地震次数泊松分布随机变数：实验某一公司生产的平板玻璃窗内气泡数为泊松分布，平均每没平方尺有0.004个气泡，求：a.所生产的玻璃窗内无气泡的概率b.所生产的玻璃窗内气泡数不超过1个的概率。>dpois(0,lam
baibingbingbing·2019-01-27 12:20

期望、方差、协方差、协方差函数、期望函数、方差函数

文章目录期望方差协方差协方差矩阵相关系数自协方差协方差函数/核函数期望函数,方差函数期望  对离散型随机变量X，其概率分布函数(probabilitydensityfunction,PMF)为P(X)P
Leon_winter·2019-01-26 22:57
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