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两点分布或者0-1分布。bernoulli试验成功，则Bernoulli随机变量X取值为1，否则X为0。记试验成功概率为θ，即： P(X=1)=θ P(X=0)=1−θ θϵ[0,1] P(X=1)=\theta\ \ \ P(X=0)=1-\theta\ \ \ \theta \epsilon[0,1] 称X服从参数为θ的Bernoulli分布，记为X~Ber(θ)
Sets the seed for generating random numbers to a non-deterministic random number. Returns a 64 bit number used to seed the RNG.
伯努利分布（Bernoulli distribution），又名两点分布或者 0-1 分布，是一个离散型概率分布，为纪念瑞士科学家雅各布·伯努利而命名。若伯努利试验成功，则伯努利随机变量取值为 1。若伯努利试验失败，则伯努利随机变量取值为0。记其成功概率为 {\displaystyle p(0\leq p\leq 1)}，失败概率为 q=1-p。则:
https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/2020/6133-Paper.pdf
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
摘要：考虑一种随机算法，该算法使用递归从分布中精确地绘制样本。这种算法被称为完美模拟，这里建立各种用于构建这种算法的方法都源自相同的结果：完美模拟的基本定理（FTPS）。 FTPS为递归概率算法的输出提供了两个必要且充分的条件，以准确地得出所需的分布。首先，算法必须以概率1终止。其次，算法必须是局部正确的，这意味着如果原始算法中的递归调用被从所需分布中抽取的oracles取代，那么这个新算法可以被证明是正确。虽然验证这些条件通常很简单，但它们却非常强大，给出了接受/拒绝的正确性，来自过去的耦合，随机性回收器，一次性读取CFTP，部分拒绝采样，部分递归接受拒绝以及各种伯努利工厂。我们通过为线性函数构建一个新的伯努利工厂来说明这种算法的使用，比前一种方法快41％。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了一个用于高级特性的Python包。在本文中，我们将介绍PyTorch中的常见抽样函数。抽样是一个统计过程，它从总体中提取一个子集，通过子集来研究整个总体。
它是一种传统而重要的Boost算法，在学习时为每一个样本赋上一个权重，初始时各样本权重一样。在每一步训练后，增加错误学习样本的权重，这使得某些样本的重要性凸显出来，在进行了N次迭代后，将会得到N个简单的学习器。最后将它们组合起来得到一个最终的模型。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
中国有句老话：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。这个说法至少在变形金刚中得到了体现，没有组合之前的大力神只是五个可以被柱子哥随手秒掉工地苦力。但组合之后却是威力大增。在机器学习领域也是如此，一堆能力一般的“弱学习器”也能组合成一个“强学习器”。前篇文章提到的随机森林就是一种组合学习的方法，本文要说的是另一类组合金刚： 提升方法(Boosting) 。提升方法是一大类集成分类学习的统称。它用不同的权重将基学习器进行线性组合，使表现优秀的学习器得到重用。在 R语言中gbm包 就是用来实现一般提升方法的扩展包。根据基学习器
今天有人提到这个问题，为什么现在一般深度学习的分类模型最后输出层都用Softmax而不是简单的Sigmoid？
在我们测试MNIST上，3层卷积+ dropXXX，所有参数均为改变的情况下，可以提升MNIST准确率1〜2点。
这篇文章主要是对EMNLP2021上的论文Raise a Child in Large Language Model: Towards Effective and Generalizable Fine-tuning进行讲解。论文标题有些抽象，但是用作者的话来说，这篇论文的思想可以归结为两个词：Child Tuning
P(Y=y\mid X=x)=\tfrac{P(Y=y,X=x)}{P(X=x)}
伯努利分布（Bernoulli distribution）又名 两点分布 或 0-1分布，在讲伯努利分布前首先需要介绍伯努利试验（Bernoulli Trial）
导读：携程作为全球领先的 OTA 服务平台，为用户提供诸多推荐服务。下面我们介绍几个在实际推荐场景中面临的问题：
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。
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。
📷 该 repo 的模型或代码结构如下所示： 1. 高斯混合模型 EM 训练 2. 隐马尔可夫模型 维特比解码 似然计算 通过 Baum-Welch/forward-backward 算法进行 MLE 参数估计 3. 隐狄利克雷分配模型（主题模型） 用变分 EM 进行 MLE 参数估计的标准模型 用 MCMC 进行 MAP 参数估计的平滑模型 4. 神经网络 4.1 层/层级运算 Add Flatten Multiply Softmax 全连接/Dense 稀疏进化连接 LSTM Elman 风格的 R
1、模拟 27 次投掷硬币的伯努利试验 代码： from scipy import stats import numpy as np p = 0.5 # 生成冻结分布函数 bernoulliDist
超参数优化是一项艰巨的任务。但是使用 Optuna 等工具可以轻松应对。在这篇文章中，我将展示如何使用 Optuna 调整 CatBoost 模型的超参数。
使用u””为能至少储存UTF-16的16位元编码,对应’\u’表示16位元的字符。
点击率(CTR，Click-Through Rate)以及派生的各种用户行为概率(如商品购买率、推荐好友接受率、短视频3s曝光率等)是广告、推荐、搜索等互联网应用中大家耳熟能详的词汇。以点击率为例，如何建立高效的CTR预估模型是领域从业者们的核心能力，也是头部企业长期重兵投入、持续优化的核心技术。
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受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发，论文（Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting）提出了Dropout。
当然还有一些像：torch.zeros()、torch.zeros_()、torch.ones()、torch.ones_()等函数；
【新智元导读】没有什么能阻挡我们对高清无码大图的向往。在ICML2018上，英伟达和MIT等机构的研究人员展示了一项图像降燥技术Noise2Noise，能够自动去除图片中的水印、模糊等噪音，几乎能完美复原，而且渲染时间是毫秒级。
程序中经常会需要用到随机数，所谓随机数，就是随机生成一个数字供程序使用。大部分语言都有随机数生成器的函数，比如C/C++就有个最简单随机函数：rand，它可以生成一个“伪随机”的均匀分布的整数，范围在0到系统相关的一个最大值之间。
在上一篇模型算法基础——决策树剪枝算法（一）中，我们介绍了误差降低剪枝(REP)，今天我们继续介绍另一种后剪枝算法——悲观错误剪枝(PessimisticError Pruning/PEP)。 悲观错误剪枝也是根据剪枝前后的错误率来决定是否剪枝，和REP不同的是，PEP不需要使用验证样本，并且PEP是自上而下剪枝的。由于还是用生成决策树时相同的训练样本，那么对于每个节点，剪枝后错分率一定是会上升的，因此在计算错分率时需要加上一个经验性的惩罚因子1/2。假设T表示考虑是否剪枝的某节点，t表示该节点下的叶子节点
现有点击率建模忽略了特征表征学习的重要性，例如，为每个特征采用简单的embedding层，这导致了次优的特征表征，从而降低了CTR预测性能。例如，在许多CTR任务中占大多数特征的低频特征在标准监督学习设置中较少被考虑，导致次优特征表示。本文引入了自监督学习来直接生成高质量的特征表征，并提出了一个模型不可知的CTR对比学习（CL4CTR）框架，该框架由三个自监督学习信号组成，以规范特征表征学习：对比损失、特征对齐和域一致性。对比模块首先通过数据增强构造正特征对，然后通过对比损失最小化每个正特征对的表征之间的距离。特征对齐约束迫使来自同一域的特征的表征接近，而域一致性约束迫使来自不同域的特征表征远离。
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》
在两个选项中做出选择，该如何选？一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机，并概述其背后的逻辑，以及带来的问题：它使用的P值很容易被误解。
前言： 概率论的理解有些抽象，掌握概率论的方法，用实际样本去无限接近真实，熟练掌握并且使用一些最基本的概念是前提，比如，均值，方差 排列 组合 计算各种公式的基础 排列 image.png
from《Probabilistic programming with stochastic variational message passing》2022
在平时的科研中，我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此，掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。
选自Medium 作者：Wuga 机器之心编译 参与：Geek Ai、李泽南 变分自编码器（VAE）与生成对抗网络（GAN）经常被相互比较，其中前者在图像生成上的应用范围远窄于后者。VAE 是不是只能
随机变量(random variable)是可以随机地取不同值的变量.随机变量是可以离散的或者连续的,离散随机变量拥有有限或可数无限多的状态,连续随机变量伴随这实数值的.
平方和公式是一个比较常用公式，用于求连续自然数的平方和（Sum of squares），其和又可称为四角锥数，或金字塔数（square pyramidal number）也就是正方形数的级数。
记录一下课程吧。。还是记录以下要好，否则看完了和没看似的。。。。尴尬。。。。。。Fighting！！！！！！
AI 开发者按，麻省理工学院的研究人员最近推出了一种新的概率编程语言 Gen，这种语言让研究人员在不需要处理方程式和手动编写高性能代码的情况下，编写应用人工智能技术的多个领域的模型和算法。软件科学家 Jesus Rodriguez 写了一篇文章，文章介绍了 Gen 以及其他一些类似的工具，AI 开发者将他的文章编译整理如下。
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