文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

数据科学中常见的6个概率分布及Python实现

介绍 拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时，我们首先需要进行探索性数据分析（EDA），以了解某些特征的概率分布是什么。...实际上，某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳。因此，了解我们正在使用哪个概率分布可以帮助我们确定最适合使用哪个模型。 不同类型的数据 每次我们使用数据集时，我们的数据集都会代表总体的样本。...离散数据只能采用某些值（例如，学校中的学生人数），而连续数据可以采用任何实际或分数值（例如，身高和体重的概念）。 从离散随机变量中，可以计算出概率质量函数，而从连续随机变量中，可以得出概率密度函数。...概率质量函数给出了变量可以等于某个值的概率，概率密度函数的值本身并不是概率，需要在给定范围内进行积分。 自然界中存在许多不同的概率分布，在本文中，我将向大家介绍数据科学中最常用的概率分布。 ?...如果获得成功概率（p）和试验次数（n），则可以使用以下公式计算这n次试验中的成功概率（x）。 ? 正态（高斯）分布 正态（高斯）分布是数据科学中最常用的分布之一。

1.4K20

TPAMI 2024 | 逐点监督下的噪声标注建模

中间表示（由点注释生成的平滑热图）的概率密度函数被推导出来，并使用负对数似然作为损失函数，以自然地模拟中间表示中的位移不确定性。遗漏和重复噪声进一步通过经验方式建模，假设噪声以高概率出现在高密度区域。...然后，我们提出使用多元高斯来近似的联合分布。 的概率分布：我们现在考虑的边缘，它对应于位置处的概率密度函数。首先，的概率密度函数可以通过将r.v.通过定义在(2)中的非线性变换传递来推导。...不幸的是，这个卷积无法以封闭形式计算。 的高斯近似：由于(4)无法处理，我们使用高斯分布来近似的分布，，其中和是位置处分布的均值和方差。...在这些假设下，我们推导出每个点式预测的分布，该分布是根据(17)生成的密度图。最后，负对数似然被用作点式密度的预测密度图的损失函数。...的概率分布为： 这里是遗漏或重复注释的概率，也在实验中用作遗漏或重复噪声水平。 的近似：为了理解我们遗漏/重复注释噪声模型的影响，我们首先使用采样来分析的分布。

9410
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    猜猜你的标签有多少错了？

    为了在这一权衡中取得平衡，我们提出了时间采样延迟反馈模型（ES-DFM），该模型模拟了观察到的转换分布与真实转换分布之间的关系。然后在经过时间抽样分布下，通过重要性抽样优化真转换分布的期望值。...据我们所知， 我们是第一个研究在流式CVR预测环境中等待更准确的标签和利用更新鲜的训练数据之间的权衡。 通过显式地将运行时间建模为一个概率分布，我们实现了真实转换分布的无偏估计。...通过引入时间分布，我们提出了我们的经过时间采样延迟反馈模型（ES-DFM），该模型模拟了观察到的转换分布和真实转换分布之间的关系，根据： 其中, 在模型训练的时候，有些转化会在未来某个时间点发生转化但是却依旧没有观测到...我们可以使用近似的权重优化理想的目标. 我们可以得到： 其中, 是延迟的正的概率，表示一个样本是duplicated正的概率; 是真实的负概率，表示观测到负例是真实负例并且不会转化的概率。...我们训练一个分类器来预测延迟正样本的概率同时训练一个分类器来预估真实负样本的概率；为了构建训练数据集，对于每个样本，我们从得到一个elapsed time , 对于模型,延迟的正样本被标记为1, 其它的样本被标记为

    1.3K30

    算法工程师-自然语言处理（NLP）类岗位面试题目

    ，每一次节点选择就是一次 logistics 选择过程，连乘即为似然 函数对每层每个变量求偏导，参考 sgd 4.负采样流程 ü 统计每个词出现对概率，丢弃词频过低对词 ü 每次选择 softmax...的负样本的时候，从丢弃之后的词库里选择（选择是需要参考出现概率的） ü 负采样的核心思想是：利用负采样后的输出分布来模拟真实的输出分布 5.怎么衡量学到的 embedding 的好坏 从 item2vec...件分布，词同理，从而得到每篇文章的主题和词的联合概率分布； 有了联合概率分布，去除词 wi 后，就可以得到其他词主题条件概率分布； 根据条件概率分布使用坐标轮换的吉布斯采样方法，得到词对应的平稳矩阵及词对应的主题...(x/xt)得到 xt+1u~uniform u<π(xt+1)Q(xt+1,xt) 则 accept，就和蒙特模拟一样否则 xt+1 = xt xt,xt+1...)代表着我们的分布样本集 ·...为每个训练前的例子选择句子 A 和 B 时，50% 的情况下 B 是真的在 A 后面的下一个句子， 50% 的情况下是来自语料库的随机句子，进行二分预测是否为真实下一句 在数据中随机选择 15% 的标记

    93420

    分析数据必须掌握的概率分布

    Data Science （数据科学）作为现如今最炙手可热的领域之一，越来越受到人们的关注。而数据分析背后充满了概率统计的知识。因此，打下良好的概率论基础是必须的。 ?...数据类型 ‘巧妇难为无米之炊’，数据分析的‘主料’即为数据。当我们对一组数据作分析的时候，一定要明确的是，这组数据只是研究对象（population）中的一部分样本（sample）。...大部分的工作只是为了找到一个近似的规律，而且过大的数据量会带来收集费用的飙升、处理难度和时间的增加。因此，数据处理第一步，我们要试着去平衡数据量和处理的耗费（金钱与时间）。...图1：概率分布类型 概率分布可以很好的展现数据的内在规律，图1中就总结归纳了大部分的概率分布类型。接下来，我们就简单的理解一下这些概率分布。...并且随着孩子越来越多，几乎不可能保证只生了4个男孩，其他都是女孩，毕竟单次生男孩的概率要大一些。 正态分布（高斯分布） 正态分布是最最最重要的分布之一，在数据分析领域也是最常见的分布之一。

    67910

    数据分析师必看的5大概率分布

    大多数情况下，如果你测量任何经验数据并且它是对称的，假设它是正常的将有点工作。 例如，滚动 K 骰子并将结果相加将分配非常正常。 对数正态概率分布 对数正态概率分布是正常概率分布的不常见的姐妹。...想象一下频率为λ的泊松过程（比如，事件每秒发生一次）。指数随机变量模拟事件发生后下一个事件发生所需的时间。...数据科学中的指数概率分布这是指数分布随机变量的密度函数： 假设您有一个来自变量的样本，并希望查看它是否可以使用指数分布变量建模。 最佳λ参数可以很容易地估计为采样值平均值的倒数。...概率和统计可能不像深度学习或无监督机器学习那样华丽，但它们是数据科学的基石。特别是机器学习。 根据我的经验，提供具有功能的机器学习模型，而不知道他们遵循哪种分布，这是一个糟糕的选择。...记住无处不在的指数和正态概率分布以及它们较小的对应物，对数正态分布也是很好的 。 在训练机器学习模型时，了解它们的属性，用途和外观会改变游戏规则。在进行任何类型的数据分析时，记住它们通常也很好。

    82220

    可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

    离散数据只能采用某些值（例如学校中的学生人数），而连续数据可以采用任何实数或分数值（例如身高和体重的概念）。 从离散随机变量中，可以计算出 概率质量函数，而从连续随机变量中，可以得出 概率密度函数。...自然界中存在许多不同的概率分布（概率分布流程图），在本文中，我将向您介绍数据科学中最常用的概率分布。 ? 首先，让我们导入所有必需的库： ?...如果给出成功的概率（p）和试验次数（n），则可以使用以下公式计算这n次试验中的成功概率（x）（下图）。 ? 正态（高斯）分布 正态分布是数据科学中最常用的分布之一。...可以使用以下公式得出正态分布（下图）。 ? 使用正态分布时，分布平均值和标准偏差起着非常重要的作用。如果我们知道它们的值，则只需检查概率分布即可轻松找出预测精确值的概率（下图）。...实际上，由于分布特性，68％的数据位于平均值的一个标准偏差范围内，95％的数据位于平均值的两个标准偏差范围内，99.7％的数据位于平均值的三个标准偏差范围内。 ?

    1K20

    每个数据科学专家都应该知道的六个概率分布

    一种方法是将成绩可视化，看看是否可以在数据中找到某种趋势。 ? 上面展示的图形称为数据的频率分布。其中有一个平滑的曲线，但你注意到有一个异常情况了吗？在某个特定的分数范围内，数据的频率异常低。...所以，最准确的猜测就是丢失值了，从而导致在分布中出现了凹陷。 这个过程展示了你该如何使用数据分析来尝试解决现实生活中的问题。...对于任何一位数据科学家、学生或从业者来说，分布是必须要知道的概念，它为分析和推理统计提供了基础。 虽然概率为我们提供了数学上的计算，而分布却可以帮助我们把内部发生的事情可视化。...常见的数据类型 在开始详细讲述分布之前，先来看看我们会遇到哪些种类的数据。数据可以分为离散的和连续的。 离散数据：顾名思义，只包含指定的值。...不同呼叫之间的时间间隔是多少呢？在这里，指数分布模拟了呼叫之间的时间间隔。 其他类似的例子有： 1. 地铁到达时间间隔 2. 到达加油站的时间 3. 空调的寿命 指数分布广泛用于生存分析。

    1.3K50

    GEE数据集——东南亚区域油棕种种植分布（油棕榈树种植园的概率）数据集

    它将合作伙伴与数据联系在一起，确保各部门的利益相关者能够获得一致的、经过验证的开源地理空间森林风险商品数据。其结果是在减少商品驱动的森林砍伐和恢复退化土地方面取得可信、系统的监测、核查和问责进展。...简介 该图像集提供了底层区域属于油棕种植园的每像素概率。 这些概率估计值的分辨率为 10 米，由机器学习模型生成。油棕种植园的标签示例由森林数据合作伙伴关系的社区贡献者提供。...预测因子是由 Sentinel-1、Sentinel-2 和 ALOS DSM 提供的公开卫星图像建立的年度合成。概率预测以单个年份为单位，用图像集中每张图像的开始和结束时间表示。...有关森林数据伙伴关系的更多信息，请访问我们的网站、 目录所有者 森林数据伙伴关系 数据集可用性 2020-01-01T00:00:00Z–2023-12-31T23:59:59Z 数据集提供者...给定年份像素点包括油棕榈树种植园的概率。

    12900

    几种典型离散随机变量分布

    在生活中我们会根据历史数据来预测结果，同时有很多事件可以抽象为泊松分布，例如： 预测两只球队的胜平负结果，可以通过预测两只球队的进球情况。...可以将两只球队进球概率设为 p，每次射门就是一次独立重复随机试验，那么这个试验结果应该符合二项分布。但是，预测进球概率是很难的，但是，我们可以通过历史数据来算出来这个球队的平均进球数，也就是 λ。...同时，进球概率相对于射门次数来说，也是比较小的，可以近似为泊松分布。这样，我们就能通过泊松分布以及 λ 来计算出进 k 个球的概率。取两个球队进球数的概率分布列，计算胜平负结果的概率。...预测当天飞机晚点的次数。同样的，晚点概率相对于航班次数来说，是很小的，并且，晚点概率我们很难预测，但是可以通过历史数据得出平均晚点次数，抽象为泊松分布就可以算出晚点次数为 k 的概率。...对于这种，推测概率很难，但是可以通过历史数据描述其期望的，我们一般通过抽象为泊松分布来计算它的先验概率。

    72920

    怎么在R语言中模拟出特定分布的数据

    前面介绍过，通过readr、readxl两个包可以将文件中的数据读入为数据框。...其实，我们还可以在 R 里直接模拟出符合特定分布的数据，R 提取了一些以“r”开头的函数来实现，常见的有下面这 4 个： rnorm，生成服从正态分布的随机数 runif，生成均匀分布的随机数 rbinom...，生成服从二项分布的随机数 rpois，生成服从泊松分布的随机数 例如： r1 = rnorm(n = 1000, mean = 0, sd = 1) r2 = runif(n = 1000, min...= 0, max = 100) r3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.1) r4 = rpois(n = 1000, lambda = 1) 正态分布...hist(r1) 均匀分布 hist(r2) 二项分布 hist(r3) 泊松分布 hist(r4) 写在最后 模拟数据有些时候是非常很有用的，特别是在学习统计作图时。

    92320

    为什么说GTM是所有PGXC架构分布式数据库无法逾越的性能瓶颈？

    Pgxc是基于pg的非常成熟的分布式架构，是一款混合负载的htap数据库。...国内也有很多基于pgxc来做的分布式数据库，例如华为GaussDB-A，腾讯Tbase，亚信antdb等或多或少都借鉴了pgxc的架构理念。pgxc的总体架构大家都很清晰了，不再赘述。...GTM Gtm的作用一句话概括就是：为了保证数据的全局读一致性。...这里有个误区，可能有人认为如果没有gtm就会造成节点间数据不一致，这种说法是错误的，gtm是为了保证某一时刻读到一致的数据，而写一致性是通过两阶段提交保证的。 ?...原因在于xip_list，试想在非常高的并发下，活跃的事务列表将特别长，pg中一个事务号是32位的，当然有些分布式数据库已经改成64位了，如果有100个活跃事务会造成快照xip_list很长，同时这么多事务

    3K21

    每个数据科学家都应该知道的六个概率分布

    一种方法是将成绩可视化，看看是否可以在数据中找到某种趋势。 上面展示的图形称为数据的频率分布。其中有一个平滑的曲线，但你注意到有一个异常情况了吗?在某个特定的分数范围内，数据的频率异常低。...对于任何一位数据科学家、学生或从业者来说，分布是必须要知道的概念，它为分析和推理统计提供了基础。 虽然概率为我们提供了数学上的计算，而分布却可以帮助我们把内部发生的事情可视化。...目录 1、常见的数据类型 2、分布的类型 伯努利分布 均匀分布 二项分布 正态分布 泊松分布 指数分布 3、各个分布之间的关系 正文如下： 一、常见的数据类型 在开始详细讲述分布之前，先来看看我们会遇到哪些种类的数据...数据可以分为离散的和连续的。 离散数据：顾名思义，只包含指定的值。例如，当你投骰子的时候，输出结果只可能是1、2、3、4、5或6，而不可能出现1.5或2.45。 连续数据：可以在给定的范围内取任何值。...在这里，指数分布模拟了呼叫之间的时间间隔。 其他类似的例子有： 地铁到达时间间隔 到达加油站的时间 空调的寿命 指数分布广泛用于生存分析。

    1.9K60

    关于网络初始化不得不知的事

    ~N(0,1),我们会得到如下分布,我们发现很多时候,要么对于h0神经元要么不激活,要么就都激活: 再看看另一个极端的例子,数据是以0为中心的,但是weights全正,会得到如下分布,对于H0神经元而言...,确实会有50%的概率被激活了,但是对所有神经元而言,要么所有神经元被激活,要么没有一个被激活: 这两种情况下模型就无法收敛了,从另一个角度可以从梯度上进行分析....当所有输入数据是正的,权重以0为中心时:梯度的方向正的权重的方向是正的,负的权重方向都是负的,这限制了网络的表达能力,因为一开始网络初始化后就限定了网络的走向....调整bias的方差会调整尾部的分布: 如果初始化时数据和权重的方差（范围）太大，梯度可能太大，网络可能超出minimal cost。这类似于在渐变下降过程中选择过高的步长。...其实对于不同的激活函数应该使用不同的初始化方法的,如tanh使用Xavier initialization,而Relu应该使用He initialization,至于为什么,感兴趣可以自己模拟下画出以上的分布图

    37560

    使用R语言进行机制检测的隐马尔可夫模型HMM

    p=9686 ---- 在本文中，将对“牛市”和“熊市”两个独立机制下的市场收益进行模拟。隐马尔可夫模型识别处于特定状态的概率。...在概述了模拟数据的过程之后，将隐马尔可夫模型应用于美国股票数据，以确定基本机制。 市场体制 将隐马尔可夫模型应用于状态检测是棘手的，因为该问题实际上是无监督学习的一种形式。...这些问题的答案在很大程度上取决于要建模的资产类别，时间范围的选择以及所使用数据的性质。  模拟数据 在本节中，从独立的高斯分布中生成模拟的收益率数据，每个分布都代表“看涨”或“看涨”的市场机制。...看涨收益来自均值正且方差低的高斯分布，而看跌收益来自均值略为负但方差较高的高斯分布。 第一个任务是安装depmixS4和quantmod库，然后将它们导入R。...2015年，市场再次变得更加混乱，这反映在HMM机制之间的切换增加。 数据的长度使后验概率图难以解释。

    1.2K00

    基于R语言的lmer混合线性回归模型

    如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性模型。 什么概率分布最适合数据？ 假设你已经决定要运行混合模型。...接下来你要做的是找到最适合你的数据的概率分布。 ?...＃lnorm表示对数正态 qqp （recog $ Aggression.t，“lnorm” ） ＃qqp要求估计负二项式，泊松＃和伽玛分布的参数。 可以使用fitdistr ＃函数生成估计值。 ?...查看我使用qqp生成的图。y轴表示观察值，x轴表示由分布模拟的分位数。红色的实线表示完美的分布拟合，虚线的红色线条表示完美的分布拟合的置信区间。...结束 ：了解你的数据 在熟悉数据之前，您无法真正了解哪些分析适合您的数据，熟悉这些数据的最佳方法是绘制它们。通常我的第一步是做我感兴趣的变量的密度图，按照我最感兴趣的解释变量来分解。 ?

    4.3K30

    概率论05 离散分布

    这意味着我们进行无限多次测试，每次成功概率无穷小，但n和p的乘积是一个有限的数值。 泊松分布用于模拟低概率事件，比如地震。...我们将在统计中看到，如何利用观测的数据，来估计 image.png 的取值。...几何分布实际上是负二项分布(negative geometric distribution)的一种特殊情况。...几何分布是进行独立测试，直到出现成功，测试的总数。负二项分布同样是进行独立测试，但直到出现r次成功，测试的总数k。r=1时，负二项分布实际上就是几何分布。...因此，负二项分布的表达式为: image.png 练习: (可以使用scipy.stats中的ngeom函数来表示负二项分布) 假设我们进行产品检验。产品的合格率为0.65。

    1.2K100

    概率论05 离散分布

    这意味着我们进行无限多次测试，每次成功概率无穷小，但n和p的乘积是一个有限的数值。 泊松分布用于模拟低概率事件，比如地震。...比如地震的例子中，[$\lambda$]越大，k取大值的可能性越大，越有可能发生更多次的地震。我们将在统计中看到，如何利用观测的数据，来估计[$\lambda$]的取值。...几何分布实际上是负二项分布(negative geometric distribution)的一种特殊情况。...几何分布是进行独立测试，直到出现成功，测试的总数。负二项分布同样是进行独立测试，但直到出现r次成功，测试的总数k。r=1时，负二项分布实际上就是几何分布。...k = 1,2,...$$ 练习: (可以使用scipy.stats中的ngeom函数来表示负二项分布) 假设我们进行产品检验。

    63530
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券