伯努利分布(Bernoulli distribution)是关于布尔变量xϵ{0,1}的概率分布,其连续参数μϵ[0,1]表示变量x=1的概率。其概率分布可以写成如下形式:
机器学习有其独特的数学基础,我们用微积分来处理变化无限小的函数,并计算它们的变化;我们使用线性代数来处理计算过程;我们还用概率论与统计学建模不确定性。在这其中,概率论有其独特的地位,模型的预测结果、学习过程、学习目标都可以通过概率的角度来理解。
今天给大家带来的这篇文章是:《如何使用Python实现机器学习中常用的12种概率分布》
作为机器学习从业者,你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程,大多数和使用 python 库进行深度学习有关。
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1) 离散随机变量的均匀分布:假设 X 有 k 个取值:x1, x2, ..., xk 则均匀分布的概率密度函数为:
这是什么意思的?对于任何一个概率分布,注意,是任何一个哦,某一个数值落在K倍标准差的概率大于1-1/k^2。是不是很神奇,因为它对一切概率分布都满足。那么特殊的概率分布有什么特点呢。这里我们就来讨论几个常用的概率分布。
在贝叶斯学派中,如果后验分布 与先验概率分布 在相同的概率分布族中,则先验分布和后验分布称为「共轭分布」,而先验分布被称为似然函数的「共轭先验」(Conjugate prior)。
但是这条路还是有很多人走,而且也留下了相应的封神之法,今天推荐的就是一个相当详细的架构师框架学习图。内容很充实,看目录的时候,滚动条滚了很多次!学习起来肯定也不是那么轻松地,毕竟是封神,肯定有点难度。
数据探索时涉及到的三个函数为密度函数、分布函数与生存函数,其中样本的分布函数的形态、生存函数的形态基本没有太大变化,然而样本的密度函数分布形态却有着很大的差异,所以一般在进行数据分析领域提到分布时,指的都是直方图所描述的密度函数。
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在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。
机器学习的世界是以概率分布为中心的,而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布,以及为什么正态分布的使用如此广泛,尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
我们从高中就开始学正态分布,现在做数据分析、机器学习还是离不开它,那你有没有想过正态分布有什么特别之处?为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开?本文作者专门写了一篇文章,试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
来源:深度学习前沿本文约1400字,建议阅读5分钟这里有一份最常见的基本概率分布教程,大多数和使用 python 库进行深度学习有关。 作为机器学习从业者,你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程,大多数和使用 python 库进行深度学习有关。 一 概率分布概述 共轭意味着它有共轭分布的关系。 在贝叶斯概率论中,如果后验分布 p(θx)与先验概率分布 p(θ)在同一概率分布族中,则先验和后验称为共轭分布,先验称为似然函数的共轭先验。共轭先验维基百科在这里(https://en
数据科学,不管它到底是什么,其影响力已不可忽视。“数据科学家比任何软件工程师都更擅长统计学。”你可能在本地的技术聚会或者黑客松上无意中听到一个专家这么说。应用数学家大仇得报,毕竟从咆哮的二十年代起人们就不怎么谈论统计学了。以前聊天的时候,像你这样的工程师,会因为分析师从来没听说过Apache Bikeshed(口水仗)这个分布式评论格式编排项目而发出啧啧声。现在,你却突然发现人们在聊置信区间的时候不带上你了。为了融入聊天,为了重新成为聚会的灵魂人物,你需要恶补下统计学。不用学到正确理解的程度,只需学到让人们(基于基本的观测)觉得你可能理解了的程度。
了解常见的概率分布十分必要,它是概率统计的基石。这是昨天推送的 从概率统计到深度学习,四大技术路线图谱,都在这里!文章中的第一大技术路线图谱如下所示,图中左侧正是本文要总结的所有常见概率分布。
在机器学习的世界中,以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率,并解释它的应用为何如此的广泛,尤其是在数据科学和机器学习领域,它几乎无处不在。
生物学和数学对概念化、形式化和抽象化的需求与日俱增。数学对于分析和表征随机变化特别重要,如人群中个体的大小和体重、他们对化学物质的敏感度,事件发生的时间等。这些数据的频率分布是决定可以对任何数据集有效执行统计分析类型的主要因素。许多广泛使用的统计方法,如方差分析(ANOVA)和回归分析,都要求数据服从正态分布,但在使用这些技术时,很少对数据的频率分布进行检验。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中,我想探讨一些统计学上的入门概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识,
在本系列文章中,我想探讨一些统计学上的入门概念,这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心,并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的,这样我们就能发现以前并未理解的新知识,所以我们开始吧。
为什么正态分布如此特殊?为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论?我决定写一篇文章,用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。
0 前言 印象中,最开始听说“LDA”这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长(现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础,但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路,则很容易陷入LDA的细枝末节之中),还是因为其中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过。
0 前言 印象中,最开始听说“LDA”这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长(现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础,但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路,则很容易陷入LDA的细枝末节之中),还是因为其中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过。 理解LDA,可以分为下述5个步骤: 一个函数:gamma函数 四个分布:二项分布、多项分布、beta分布、Dir
敲黑板,干货已到达战场!!!在数据分析中,二项分布、泊松分布是我们经常用到的两个分布,今天小编将会先简单介绍二项分布基础:伯努利试验、n重伯努利试验以及两点分布,接着咱们讲解二项分布和泊松分布的概念,完事之后,咱们讲解一下二项分布转换泊松分布求解的条件,最后通过python来看一下,为什么二项分布在某种条件下可以转换成泊松分布近似求解。
基于概率论的数理统计也即概率统计是现代科学研究的基础工具与方法论,错误的理解与使用概率统计也可能会导致完全错误的研究结果。即使现在,我们随便抽出一篇微生物组学研究的paper,都有可能发现其中概率统计的瑕疵,诸如线性回归算法样品数少于变量数、R2与P值未作校正、聚类结果未作检验等。无论任何时候,我们都应该尝试去反思:我的概率统计知识够吗?
1. 伯努利分布:伯努利分布:伯努利试验单次随机试验,只有"成功(值为1)"或"失败(值为0)"这两种结果。又名两点分布或者0-1分布。
很久之前的LDA笔记整理,包括算法原理介绍以及简单demo实践,主要参考自July老师的<通俗理解LDA主题模型>。
作者:张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript blog: http://blog.fens.me 随机变量在我们的生活中处处可见,如每日天气,股价涨跌,彩票中奖等,这些事情都是事前不可预言其结果的,就算在相同的条件下重复进行试验,其结果未必相同。数学家们总结了这种规律,用概率分布来描述随机变量取值。 就算股价不能预测,但如果我们知道它的概率分布,那么有90%的可能我们可以猜出答案。 目录 正态分布 指数分步 γ(伽玛)分布 weibull分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布
本文介绍了广义线性模型,其中线性回归、logistic回归,softmax回归同属于广义线性模型。从指数分布家族推导出高斯分布、伯努利分布对应的指数分布家族形式,以最大化期望为目标推导出线性回归、logistic回归,softmax回归的目标函数,进一步强调模型的概率解释性。
伯努利分布(两点分布/0-1分布):伯努利试验指的是只有两种可能结果的单次随机试验。如果对伯努利试验独立重复n次则为n重伯努利试验。
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而
生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略方括号。
这一系列我们将会分两篇推送来详细介绍隐式狄利克雷分布,今天为大家带来LDA的数学预备知识以及LDA主题模型的介绍。
假设我们从未知分布 q 中观察到 N 个独立且同分布的 (iid) 样本 X = (x1, ... , xN)。统计学中的一个典型问题是“样本集 X 能告诉我们关于分布 q 的什么信息?”。
摘要:概率分布在许多领域都很常见,包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学,如心理学和医学。它易于应用,并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布,并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后,你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员,并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩,而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误,在匆忙中跳过了几项,但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
什么是贝叶斯模型?(事件θ和y同时发生的概率=θ发生的概率*在θ发生的情况下y发生的概率=y发生的概率*在y发生的情况下θ发生的概率)
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