probability 第6页

边际概率条件概率_数据科学家解释的边际联合和条件概率

边际概率条件概率ProbabilityplaysaveryimportantroleinDataScience,asDataScientistregularlyattempttodrawstatisticalinferencesthatcouldbeusedtopredictdataoranalysedatabetter.Probability

柠檬大饭饭·2023-01-04 07:50

李沐动手学深度学习概率部分报错

我用的版本情况：tensorflow2.9.1tensorflow-estimator2.9.0rc0tensorflow-io-gcs-filesystem0.26.0tensorflow-probability0.14.0d2l0.17.5numpy1.21.5

qq_44788215·2023-01-03 19:19

论文阅读《Multi-View Depth Estimation by Fusing Single-View Depth Probability with Multi-View Geometry》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.08177源码地址：https://github.com/baegwangbin/MaGNet概述出发点：MVS构建多视角匹配代价体带来巨大的显存消耗单目深度估计在无（弱）纹理区域、反射表面、运动的物体的情况下的的估计效果比好为此，本文提出一种融合了单视图深度概率与多视图几何的新框架(MonocularandGeometricNe

CV科研随想录·2023-01-03 16:26

python正态分布_Python-正态分布

python正态分布Python-正态分布(Python-NormalDistribution)Thenormaldistributionisaformpresentingdatabyarrangingtheprobabilitydistributionofeachvalueinthedata.Mostvaluesremainaroundthemeanvaluemakingthearrangeme

cunzai1985·2023-01-03 08:08

显著目标检测metric总结

PRcurveisplottedbasedonasetofprecision-recallpairs.Givenapredictedsaliencyprobabilitymap,itsprecisionandrecallscoresarecomputedbycomparingitsthresholdedbinarymaskagainstthegroundtruthmask.Theprecision

Lyttonkeepgoing·2022-12-29 14:09

OCR入门学习

概率图（probabilitymap）：图中每个像素点的

某一天10_21·2022-12-29 12:56

INT104人工智能笔记

本文只梳理Lecture的知识点概念，不含Lab的代码实现文章目录Lec1什么是人工智能什么是AI当下AI图灵测试Turingtest人工智能的困难Lec2PythonLec3概率空间与线性代数概率空间ProbabilitySpace

sanmusen_wu·2022-12-29 10:33

R语言：逆变换法生成随机数

逆变换法生成随机数：一、概念解释1、PDF2、PMF3、CDF二、连续型情况举例三、离散型情况举例一、概念解释1、PDFprobabilitydensityfunction概率密度函数，简称密度函数。

Yeexxxx___·2022-12-28 15:31

python 抽样方法_用python解释概率抽样方法

python抽样方法概率和统计的PYTHON(PYTHONFORPROBABILITYANDSTATISTICS)为什么我们需要采样？(WhydoweneedSampling?)

weixin_26739165·2022-12-28 02:17

概率质量函数(PMF)、概率密度函数(PDF)、累积分布函数(CDF)

1.概率分布函数（ProbabilityDistributionFunctions）笔记来源：ProbabilityDistributionFunctions(PMF,PDF,CDF)1.1离散型：PMF

Uncertainty!!·2022-12-28 00:48

matlab里面q函数,Matlab 高斯 Chi方右尾函数 Q函数

function[P]=Qchipr2(nu,lambda,x,epsilon)%%Thisprogramcomputestheright-tailprobability%ofacentralornoncentralchi-squaredPDF

呐傷.已黯淡·2022-12-27 18:19

伯努利随机过程

伯努利随机过程定义ABernoulliprocessisaniidsequenceofBernoullirandomvariables.这里iid的含义是：Inprobabilitytheoryandstatistics

Xurtle·2022-12-27 12:52

cartographer 代码思想解读（4）- probability grid地图更新1

cartographer代码思想解读（4）-probabilitygrid地图更新gridmapprobabilitymapprobabilitymapcell初始化probabilitygrid地图更新前面

jiajiading·2022-12-27 01:21

【算法基础学习 1】贝叶斯滤波

3.p(⋅):称为概率质量函数(probabilitymassfunction).例如：一个家里有3个房间，机器人在各个房间的概率为p(room)={0.1,0.3,0.6}.4.如果X在连续空间取值，

wb790238030·2022-12-26 00:18

顶刊TPAMI 2022！基于概率分布图的任意形状文本实例分割和检测方法

第一时间送达点击进入—>OCR技术交流群转载自：CSIG文档图像分析与识别专委会本文简要介绍TPAMI2022录用论文"ArbitraryShapeTextDetectionviaSegmentationwithProbabilityMaps

Amusi（CVer）·2022-12-25 16:07

概率质量函数(PMF)、概率密度函数(PDF)和累积分布函数(CDF)定义

定义概率质量函数(probabilitymassfunction，PMF)概率密度函数(probabilitydensityfunction，PDF)累积分布函数(CumulativeDistributionFunction

未央君@·2022-12-25 08:18

深度学习声纹识别_深度学习课堂笔记-1

DeepLearningNotePrerequisitecourses:Machinelearning,linearalgerbra,statistics,probabilityPythonAnefficienttoolforartificialintelligence

咩都唔知架·2022-12-24 10:47

联邦学习中常见的Clients数据Non-IID非独立同分布总结

联邦学习写在前面联合概率分布联邦学习中客户端数据Non-IID分布的五种类型：类型1：Featuredistributionskew(convariateshift)类型2：Labeldistributionskew(priorprobabilityshift

白马金羁侠少年·2022-12-24 07:30

联邦学习中非独立同分布（No I.I.D.）几种情况

目录前言DatasetShift协变量偏移(CovariateShift)先验概率偏移(PriorProbabilityShift)概念偏移(ConceptShift):联邦学习中的非独立同分布AdvancesandOpenProblemsinF

charlessun9·2022-12-24 07:56

【概率论】5-3:超几何分布(The Hypergeomtric Distribution)

title:【概率论】5-3:超几何分布(TheHypergeomtricDistribution)categories:-Mathematic-Probabilitykeywords:-HypergeomtircDistribution-FinitePopulationCorrectiontoc

weixin_30546933·2022-12-24 06:15

python 二项分布_用python计算二项分布概率矩阵

#BinomialPMF:Pr(X=k)=choose(n,k)*p**k*(1-p)**(n-k)#Probabilityofgettingexactlyksuccessesinntrials>>>fromscipy.statsimportbinom

weixin_39665507·2022-12-24 01:19

python 二项分布_Python-二项式分布

python二项分布Python-二项式分布(Python-BinomialDistribution)Thebinomialdistributionmodeldealswithfindingtheprobabilityofsuccessofaneventwhichhasonlytwopossibleoutcomesinaseriesofexperiments.Forexample

cunzai1985·2022-12-24 01:45

1.Probability__概率基础

1.1SampleSpace&Events:样本空间与事件定义1.1SampleSpace样本空间样本空间是一次实验可能出现的结果的集合，的元素称为,的子集称为事件，对于集合，定义其补集（1）一串事件，是单增的，如果满足：，定义其极限：（2）一串事件，是单减的，如果满足：，定义其极限：【例1.1】1.2σ-Field&Measuresσ域与测度1.2.1σ-Fieldσ域定义1.2σ-Field是

Fanshaoliang·2022-12-23 23:47

2.Random Variable__随机变量（1）

2.0随机变量基础定义2.1随机变量是一个可测映射：，该映射对每一个输出赋予实数值2.1DistributionFunction&ProbabilityDensityFunction分布函数与概率密度函数定义

Fanshaoliang·2022-12-23 23:47

【文献阅读】Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure

Abstract1Introduction2RelatedWork3OutlierExposure4、Experiments4.1OOD检测器的评估4.2各种数据集的介绍（略）4.3多分类MaximumSoftmaxProbability

StatisticsLiu·2022-12-22 07:11

【RL数学基础】概率论的基本概念：随机变量、概率密度函数、期望、随机抽样

文章目录1.随机变量（RandomVariable）2.概率密度函数（ProbabilityDensityFunction,PDF）3.期望（Expectation）4.随机抽样（RandomSampling

山野庸才熏悟空·2022-12-21 12:19

EmotionGAN: Unsupervised Domain Adaptation for Learning Discrete Probability Distributions of Image

1.摘要深度神经网络在具有大规模标签训练数据的各种基准视觉任务上表现良好；但是，获得这样的训练数据既昂贵又费时。由于域移动或数据集偏差，将在大规模标记的源域上训练的模型直接转移到另一个稀疏标记或未标记的目标域上通常会导致性能下降。在本文中，我们考虑了图像情感识别中的领域适应问题。具体来说，我们研究如何以无监督的方式使图像情感从源域到目标域的离散概率分布适应。我们开发了一种用于情感分布学习的新型对抗

whutmengmeng·2022-12-21 09:18

概率分布（probability distribution）

概率分布（probabilitydistribution）：描述随机变量或一簇随机变量在每一个可能取到的状态的可能性大小。描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。

YaoHa_·2022-12-20 08:38

最大似然法、似然函数及对数似然函数

当θ设为常量，则你会得到一个关于x的概率函数(probabilityfunction)，对于不同的样本点x，其出现概

YaoHa_·2022-12-20 08:02

【基于能量的模型】

核心思想：根据观测到的结果预测未知参数MAP最大后验概率估计最大似然本身是不可能把先验知识考虑进去的maximumposteriorprobability考虑的是如何把已知的经验放

江南酷哥lazy·2022-12-19 16:22

针对Dense Prediction提出的channel-wise知识蒸馏

论文针对denseprediction提出的channel-wise蒸馏方法，不同于以往的spatial蒸馏，将每个channel的激活层使用softmax标准化为probabilitymap，然后使用

杰读源码·2022-12-19 11:00

2016 CLSW-Invited Speech 1

TheSubjectivityofSomeProbabilityAdverbs在汉语中，youshi（很少）、wangwang（通常）和zong（一般）等词通常被认为是频率副词，与ouer（很少）、changchang

tao_yue06·2022-12-18 16:21

R语言机器学习系列-支持向量机二分类代码

为了预测分类概率，需要在svm中将probability参数值设置为TRUE。

Mrrunsen·2022-12-17 23:53

机器学习04-ClassiFication（分类问题）-逻辑回归，生成模型与判别模型

一个理想的方案原理讲解PosteriorProbability逻辑回归原理FunctionSetStep2:GoodnessofaFunction（评价函数的好坏/损失函数的选择）为什么不能使用平方误差

东阳z·2022-12-15 09:36

基于自然的灵感算法--元启发式

有三大类也就是：基于进化，基于物理的，基于群体的基于进化的主要是受达尔文的物种进化理论的启发，主要的算法有：GA(GeneticAlgorithm)，ES（EvolutionStrategy）PBIL（Probability-BasedIncrementalLearning

橘子甜不甜·2022-12-15 07:06

TensorFlow新功能：TensorFlow Probability概率编程工具箱介绍

在2018年TensorFlow开发者峰会上，我们宣布了TensorFlowProbability：一种概率编程工具箱，用于机器学习研究人员和其他从业人员快速可靠地利用最先进硬件构建复杂模型。

weixin_34406086·2022-12-14 14:59

使用TensorFlow Probability实现最大似然估计

TensorFlowProbability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。

deephub·2022-12-14 14:55

机器学习（一）svm运用实例

sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel=‘rbf’,degree=3,gamma=‘auto’,coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol

weixin_43857838·2022-12-14 13:35

sklearn

sklearn.base:Baseclassesandutilityfunctionssklearn.calibration:ProbabilityCalibrationsklearn.cluster:

「已注销」·2022-12-10 19:30

使用训练好的情感分析模型预测句子结果都是一样的？

报错信息：[[5146,5146,5146,5146,5146,5146],[5146,5146,5146,5146,5146],[5146,5146,5146,5146]]Predictprobabilityof0.54538333tob

飞桨PaddlePaddle·2022-12-10 18:34

Generative Adversarial Nets 阅读笔记

论文重要内容节选1IntroductionThepromiseofdeeplearningistodiscoverrich,hierarchicalmodelsthatrepresentprobabilitydistributionsoverthekindsofdataencounteredinartificialintelligenceapplications

isinstance·2022-12-10 13:17

负对数似然(negative log-likelihood)

negativeloglikelihood文章目录negativeloglikelihood似然函数(likelihoodfunction)OverviewDefinition离散型概率分布(Discreteprobabilitydistributions

不一样的雅兰酱·2022-12-10 08:46

r语言ggplot画两条曲线_基于逆概率加权的生存曲线校正 R语言

PS：图片来自《Adjustedsurvivalcurveswithinverseprobabilityweights》，文章的图是用SAS实现的。不过今天我要教大家如何用R语言实现上图。

weixin_39840616·2022-12-09 18:20

逆概率加权法（Inverse Probability Weighting, IPW）的原理及R实现

逆概率加权（IPW）是一种用于解释由于非随机选择观测值或人群信息的非随机缺失而造成的缺失和选择偏差的方法。原理：这种方法可以通过对观察值的加权来修正分析，使其具有被选中的概率。IPW是基于这样一个假设，即整个研究人群都有可以预测纳入概率（非遗漏）的个体信息，因此，在考虑到这些信息后，我们可以仅从非遗漏的观察值开始对整个目标人群进行推断。计算的程序如下：首先，我们考虑整个研究人群，用逻辑回归模型计算

一个人旅行*-*·2022-12-09 18:17

机器学习&数据挖掘知识点大总结

LeastSquareMethods最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihoodEstimation最大似然估计)，QP(QuadraticProgramming二次规划)，CP(ConditionalProbability

勇往直前的流浪刀客·2022-12-09 16:24

概率论与数理统计学习笔记（5）——极大似然估计

目录1似然与概率2似然函数3极大似然估计4参考1似然与概率似然（likelihood）与概率（probability）

野指针小李·2022-12-07 13:52

EM算法例子

参考：统计学习方法EM算法的一个例子_陈嘟嘟cc的博客-CSDN博客_em算法应用实例#EMalgorithm#coinA,B,C;#coinAfrontprobabilityisphi,backprobabilityis1

Goodness2020·2022-12-07 12:57

【论文简述】Multi-View Depth Estimation by Fusing Single-View Depth Probability with Multi-View（CVPR 2022）

一、论文简述1.第一作者：GwangbinBae2.发表年份：20223.发表期刊：CVPR4.关键词：MVS、单目深度估计、深度学习、迭代改进5.探索动机：单视图方法使用单目线索，如纹理梯度和已知大小的物体。深度特征提取器将这些线索编码到密集特征图中，解码器从稠密特征图中回归每个像素的深度。在适当的监督下，单视图方法可以学习弱纹理或反射表面的深度。然而，由于问题本身的模糊性，它们的准确性是有限的

华科附小第一名·2022-12-07 05:03

概率论基础1----事件

1.Introduction本系统梳理一下概率论的基础，主要基于"HeadFirstStatistics"【1】和MIT“IntroductiontoProbability”。

expectmorata·2022-12-06 11:59

现代信号处理笔记 1 概率论基础知识（Review of Probability）

文章目录一、什么是事件、概率、统计？二、一些前提1、BertrandParadox（悖论）2、随机变量（RandomVariables）3、分布4、一些性质三、典型分布1、伯努利分布（Bernoalli）两点分布2、二项分布（Binormal），射击模型3、泊松分布（Poisson）4、均匀分布（uniform）5、指数分布（exponential）6、高斯分布Gaussian四、其他重要特性1、

安静橘子·2022-12-06 11:56

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