在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
上一节我们聊了聊用Wilson区间估计来处理小样本估计，但从原理上来说这种方法更像是一种Trick，它没有从本质上解决样本量小的时候估计不置信的问题，而是给估计加上一个和样本量相关的置信下界，然后用这个下界替代估计进行打分。
#beta分布介绍 相信大家学过统计学的都对 正态分布 二项分布 均匀分布 等等很熟悉了，但是却鲜少有人去介绍beta分布的。
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>。
常见概率分布 离散型 1.二项分布Binomial distribution：binom 二项分布指的是N重伯努利实验，记为X ~ b(n,p)，E(x)=np,Var(x)=np(1-p) pbinom(q,size,prob)， q是特定取值，比如pbinom(8,20,0.2)指第8次伯努利实验的累计概率。size指总的实验次数，prob指每次实验成功发生的概率 dbinom(x,size,prob), x同上面的q同含义。dfunction()对于离散分布来说结果是特定值的概率，对连续变量来说是密度
二项分布是一种离散概率分布，用于描述在固定次数的独立试验中，事件“成功”的次数的概率分布。它通常用于分析诸如抛硬币、做选择题等具有两个结果（成功或失败）的事件。
http://www.bio-info-trainee.com/1656.html
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。
上回书说道：二项分布和泊松分布的关系，咱们知道，当n很大p很小的时候，二项分布可以使用泊松分布近似求解，那么咱们今天呢，主要研究二项分布和正态分布之间的“爱恨情仇”，正式开始之前，咱们先回顾先讲一下昨天讲到的二项分布，然后讲解什么是正态分布，如何通过python代码实现图形绘制，接着，咱们讲解一下二项分布转换正态分布求解的条件，通过python来看一下，为什么二项分布在某种条件下是可以转换成正态分布近似求解。
作者：王陆勤 计算概率分布颇为耗时。但是，我们可以掌握一些特殊而有用的概率分布，比方说几何分布、二项分布和泊松分布，利用这些特殊的概率分布，可以快速地计算概率、期望和方差。 几何分布 几何分布有以下特点： 进行一系列相互独立的试验。 每一次试验都既有成功的可能，也有失败的可能，且单次试验的成功概率相同。 你所研究的是为了取得第一次成功需要进行多少次试验。 几何分布表示形式。 几何分布的形状如下。 几何分布的描述。 几何分布的期望 几何分布的方差 几何分布汇总 二项分布，举例和总结
在上一篇描述性统计中提到数据分析的对象主要是结构化化数据，而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述，即数据的集中趋势描述，数据的离散程度描述和数据的分布形态描述，并对前两个维度进行了介绍。
随机现象中，变量的取值是不确定的，称之为随机变量。描述随机变量取值概率的函数称为概率分布。对于随机变量，通常主要关心它的两个主要数字特征：数学期望用于描述随机变量的平均值，方差用于描述随机变量分布的差异程度，方差的算术平方根称为均方差。另外协方差和相关系数用于描述两个变量的线性关联程度。
python作为数据分析被大家熟悉。scipy作为数据分析包更是被广为熟知，scipy.stats用来做统计分析非常好用。scipy.stats包含了各种连续分布和离散分布模型。这篇小文使用scipy.stats来实现几种常见的统计分布。
统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在数据分析中起着重要的作用。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域拥有广泛的应用。本文将介绍Python数据分析中的重要统计学概念，帮助您更好地理解和应用统计学知识。
交流思想，注重分析，更注重通过实例让您通俗易懂。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 二项分布 如果实验满足以下两种条件： 在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立； 相互独立，与其它各次试验结果无关； 事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变。 则实验的结果对应的分布为二项分布。 当试验次数为1时，二项分布服从0-1分布。 02 — 例子解析 例如，一堆苹果有好的，有坏的，从中取10次，定义随机变量：从中
“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论是学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。
概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。
上一小节对随机变量做了一个概述，这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化，主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。
AB试验（二）统计基础 随机变量 均值类指标：如用户的平均使用时⻓、平均购买金额、平均购买频率等 概率类指标：如用户点击的概率(点击率)、转化的概率(转化率)、购买的概率 (购买率)等 经验结论：在数
无论是DESeq还是edgeR, 在文章中都会提到是基于负二项分布进行差异分析的。为什么要要基于负二项分布呢？
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：
二项分布有两个参数，一个 n 表示试验次数，一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布，其中试验次数 n 无限增加，而 p 是 n 的函数。
也就是说，当二项分布中的试验次数 n 比较大，事件A在一次试验中发生的概率 p 比较小时，二项分布的一个事件发生次数的概率可以用泊松分布的概率来模拟。
代码：https://github.com/thushv89/nlp_examples_thushv_dot_com/blob/master/kl_divergence.ipynb
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心； 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
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。
伯努利分布（Bernoulli Distribution），是一种离散分布，又称为 “0-1 分布” 或 “两点分布”。例如抛硬币的正面或反面，物品有缺陷或没缺陷，病人康复或未康复，此类满足「只有两种可能，试验结果相互独立且对立」的随机变量通常称为伯努利随机变量。
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
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。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
全距：最大值与最小值的差。仅描述数据的宽度，并没有描述数据上界和下届间数据的分布。
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）
作者：Thushan Ganegedara 机器之心编译 参与：Panda 机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。 代码：https://github.com/thushv89/nlp_examples_thushv_dot_com/blob
共轭先验是指的在贝叶斯学派中，如果先验分布和后验分布属于同类，则先验分布与后验分布被称为共轭分布，而先验分布被称为似然函数的共轭先验（Conjugate prior）。
今天是概率统计专题的第5篇文章，这篇文章的出现意味着高等数学专题我们已经告一段落了。高数当中剩下的内容还有很多，比如多重积分、微分方程求解等等内容。但对于算法领域来说，基本的微积分已经基本上足够了，本着学以致用，用不到就不学的精神(大雾)，所以我们就不再继续往下延伸，如果以后有相关的内容涉及，我们再来开文章单讲。
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。
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
无论是在理论还是实际的实验当中，一个事件都有可能有若干个结果。每一个结果可能出现也可能不出现，对于每个事件而言出现的可能性就是概率。而分布，就是衡量一个概率有多大。
比如研究血型与性格是否独立，如果性格a的血型比例与性格b的血型比例相同，那么统计上独立。
二项分布有两个参数，一个 n 表示试验次数，一个 p 表示一次试验成功概率。现在考虑一列二项分布，其中试验次数 n 无限增加，而 p 是 n 的函数。 1.如果 np 存在有限极限 λ，则这列二项分布就趋于参数为 λ 的 泊松分布。反之，如果 np 趋于无限大（如 p 是一个定值），则根据德莫佛-拉普拉斯(De'Moivre-Laplace)中心极限定理，这列二项分布将趋近于正态分布。 2.实际运用中当 n 很大时一般都用正态分布来近似计算二项分布，但是如果同时 np 又比较小（比起 n来说很小）
1. 何为非参数检验 我想检验一组是否是否符合XX分布怎么办？我想检验两个组数据均值是否相当，但又不知道各自的总体均值方差、分布....怎么办？不知道不知道，我什么都不知道，我就想做个检验，怎么办 简单粗暴的说，用非参数检验，你不用管数据是否符合某某分布，甚至极端一点，你再也不用操心数据是否满足那些假定了！ 非参数检验(Nonparametrictests)是统计分析方法的重要组成部分，它与参数检验共同构成统计推断的基本内容。 参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的
1、在概率论和统计学中，两个分布是n个独立的[是/非]试验中成功次数的离散概率分布。
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布：指数分布和正态分布，最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。 # 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format ='retina' 随机数
# 导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina'
本文用Python统计模拟的方法，介绍四种常用的统计分布，包括离散分布：二项分布和泊松分布，以及连续分布（指数分布、正态分布），最后查看人群的身高和体重数据所符合的分布。
伯努利分布 是一种离散分布,有两种可能的结果。1表示成功，出现的概率为p(其中0<p<1)。0表示失败，出现的概率为q=1-p。这种分布在人工智能里很有用，比如你问机器今天某飞机是否起飞了，它的回复就是Yes或No，非常明确，这个分布在分类算法里使用比较多，因此在这里先学习 一下。
我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。 离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)是很简单的离散分布。在伯努利分布下，随机变量只有两个可能的取值: 1和0。随机
交流思想，注重分析，更注重通过实例让您通俗易懂。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 近几天，分析了期望最大算法的基本思想，它是用来迭代求解隐式变量的利器，我们举例了两地的苹果好坏分布为例来求解隐式参数，苹果的出处，进而求出烟台或威海的苹果好坏的二项分布的参数：好果的概率。关于二项分布和离散式随机变量的基础理论知识，请参考： 机器学习储备（11）：说说离散型随机变量 机器学习储备（12）：二项分布的例子解析 注意在求解烟台或威
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
