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统计基础篇之十二：怎么理解正态分布(一)
引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24732117 一般正态分布的概率密度函数为： 其中：μ、σ分别为均值和标准差 正态分布中，±1σ、±2σ、±3σ下的概率分别是68.3%、95.5%、99.73%，这3个数最好记住。 均值决定曲线的位置，标准差决定曲线的胖瘦。可以比较以下几种情况来理解正态分布。Python实现12种概率分布（附代码）
今天给大家带来的这篇文章是关于机器学习的，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重新认识softmax函数
一、softmax函数公式 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类。假设我们有一个数组，Z，Zi表示Z中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是如下： Softmax函数可以将上一层的原始数据进行归一化，转化为一个【0,1】之间的数实践中的 Heston 模型之随机模拟
目录实践中的 Heston 模型之随机模拟引言四种模拟策略Euler 离散策略精准模拟近似分布对数正态近似截断正态近似（TG 形式）和二次正态近似（QE 形式）鞅修正GammaQE 和双 Gamma 形式混合模式参考文献 实践中的 Heston 模型之随机模拟 引言 对于随机波动率驱动的资产价格过程， \[\begin{ali信息论——随机变量生成、算术编码、LZ77, LZ78笔记
随机变量生成：一种从具体到抽象的建模 这种建模可以用多叉树表示，每一个树叶表示一个事件。 关于这种树的深度有如下性质和定理： 这和熵的对数特征是吻合的。 我们当然希望树的深度尽量小。 树深度估计： 特殊情况（dyadic）下取等： 非特殊情况：（根据Kraft不等[论文][表情识别]Towards Semi-Supervised Deep Facial Expression Recognition with An Adaptive Confidence Mar
论文基本情况 发表时间及刊物/会议：2022 CVPR 发表单位：西安电子科技大学， 香港中文大学，重庆邮电大学 问题背景 在大部分半监督学习方法中，一般而言，只有部分置信度高于提前设置的阈值的无标签数据被利用。由此说明，大部分半监督方法没有充分利用已有数据进行训练。 论文创新点 设置了Ad自然语言处理(八) 条件随机场(仅基础)
条件随机场 目录条件随机场概率无向图模型 条件随机场 (conditional random field, CRF) 是给定一组随机变量\(\mathbf{X}\)条件下，另一组随机变量\(\mathbf{Y}\)的条件概率分布模型。并假设随机变量\(\mathbf{Y}\)构成马尔可夫随机场（稍后介绍）。一般在NLP中，特别是在标注、分词、命常见的8个概率分布公式和可视化
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。 现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自通过matlab程序编写电动汽车蒙特卡洛模型，得到汽车行驶里程的概率分布曲线和充电功率曲线
电动汽车蒙特卡洛分析matlab 通过matlab程序编写电动汽车蒙特卡洛模型，得到汽车行驶里程的概率分布曲线和充电功率曲线，程序运行可靠，有参考资料！ 电动汽车蒙特卡洛分析matlab 编号:3660641309969287爱熬夜的程序猿【机器学习】信息论基础
文章目录 基本概念联合熵条件熵交叉熵Python编程实现交叉熵计算 相对熵（KL散度）Python编程实现KL散度计算 自信息和互信息自信息互信息困惑度基于概率分布的困惑度基于概率模型的困惑度 基本概念 联合熵 联合熵是一集变量之间不确定性的衡量手段。 两个变量PRML 概率分布
本文地址：https://www.cnblogs.com/faranten/p/15917369.html 转载请注明作者与出处 1 二元变量 1.1 伯努利分布与二项分布 考虑一个最基本的试验：抛硬币试验。在一次实验中只有两个结果，即正面与反面，用随机变量\(x=1\)来表示抛掷硬币得到的是正面，\(x=0\)来表示抛掷硬币得到的是反为什么交叉熵和KL散度在作为损失函数时是近似相等的
在本文中，我们将介绍熵、交叉熵和 Kullback-Leibler Divergence [2] 的概念，并了解如何将它们近似为相等。 尽管最初的建议使用 KL 散度，但在构建生成对抗网络 [1] 时，在损失函数中使用交叉熵是一种常见的做法。这常常给该领域的新手造成混乱。当我们有多个概率分布并且我们想比较它们Optimal Transport 最优传输
Optimal Transport Proble 最优传输问题 該問題最初被定義爲： 存储在不同地区的 Ｎ 个仓库 (位置 xｉ ，每个仓库有物资 Ｇｉ)，需要将这些物资分发到 Ｍ 个不同的地方 (位置 yｉ ，货物数量需求为 Ｈｉ)。各个仓库及分发地点之间距离为 Ｃ(xｉ，yj) 。 目標： 是讓運輸矩陣Ｌ~ Ｃ(Ｘｉ，Ｙj)中所有元素的和最小。 解决思【转载】 t-SNE是什么？ —— 使用指南
原文地址： https://www.cnblogs.com/LuckBelongsToStrugglingMan/p/14161405.html 转者前言： 该文相当于一个 t-SNE 使用指南，写的很好很有知识量。经常在CCF指定的国际A会A刊的论文上看到有论文通过比较两个神经网络最好的t-sne图来比较这两个算法的好坏，由于自己硕士研究机器学习笔记十：各种熵总结
一.什么是熵Ⅰ.信息量首先考虑一个离散的随机变量x,当我们观察到这个变量的一个具体值的时候,我们接收到多少信息呢? 我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度”(这样非常便于理解且有意义).当我们知道一件必然会发生的事情发生了,比如往下掉的苹果.我们并不惊讶,因为反正从熵到交叉熵损失的直观通俗的解释
对于机器学习和数据科学的初学者来说，必须清楚熵和交叉熵的概念。它们是构建树、降维和图像分类的关键基础。 在本文中，我将尝试从信息论的角度解释有关熵的概念，当我第一次尝试掌握这个概念时，这非常有帮助。让我们看看它是如何进行的。 什么是-log(p)？ 信息论的主要关注点之一是量化Python中的随机采样和概率分布(一)
Python（包括其包Numpy）中包含了了许多概率算法，包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成。我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数。先来看最基础的功能——随机采样。 1. random.choice 如果我们只需要从序列里采一个样本（所有样本等概率被采），只需要使用random.choice常见概率分布的特征函数推导
转自：常见概率分布的特征函数推导_shayashi的博客-CSDN博客_ 特征函数定义是：设X是实值随机变量，则对任意实数t，有 称为随机变量X的特征函数。 一、离散概率分布 1、单点分布 单点分布的分布列为： 其特征函数计算方法如下： 2、二项分布 二项分布的分布列为： 其特征函数的计算方法如下《商务与经济统计》笔记第六章
《商务与经济统计》笔记第六章 连续型概率分布6.1 均匀概率分布6.2 正态概率分布6.2.1 正态曲线6.2.2 标准正态概率分布6.2.3 计算正态分布的概率 6.3 二项概率的正态近似6.4 指数概率分布6.4.1 计算指数分布的概率6.4.2 泊松分布和指数分布的关系 连续型概率分布 重要李航《统计学习方法》第二版第一章-生成模型和判别模型
判别模型只关心样本属于哪一类 生成模型估计联合概率分布，判别模型估计条件概率分布 1、生成模型：通过联合分布得到条件概率分布；关注数据内部关系，对联合分布建模，关注样本分布，如何生成 2、判别方法：不关心X和Y之间的关系；不在乎关联关系，只在乎输入X，得到的Y值；直接对条件概率深度学习-常用概率分布及其分布图
深度学习-常用概率分布及其分布图 文章目录 深度学习-常用概率分布及其分布图Laplace分布（拉普拉斯分布）指数分布高斯分布一维多维 深度学习 第三章第9小节 # utils import numpy as np # 写一个装饰器，用来将单个点的计算函数，转成一个数组的计算 def for_numpy(index=0神经网络与深度学习-邱锡鹏-学习笔记10-关于概率的一些基本概念
注解： 1.随机变量和随机事件不等价，一个随机事件可以定义很多随机变量。 2.随机变量是定义在一个随机事件里面的变量，可以有很多种定义方法，比如可以定义出现某一个值的概率，也可以定义出现奇数的概率。 3.概率分布就是所定义的一个随机变量取所有可能值的概率的一个机器学习中的数学——常用概率分布（十一）：狄利克雷分布（Dirichlet分布）
狄利克雷分布是关于一组 d d d个连续变量 x i ∈常用的概率分布
统计分布常用于总体的建模，因此我们处理的往往不是单个的分布，而是一族分布。一个分布族共用一个函数形式，其中包含一个或多个参数，用以确定具体的分布。 1 离散分布 1.1 二项分布 （1）参数为 p 的（0-1）分布（Bernoulli） 分布律 ：概率小回忆
随机事件及概率、联合概率分布、条件概率分布、全概率和贝叶斯公式。 随机事件及概率 概率亦称“或然率”，它反映随机事件出现的可能性( likelihood )大小。随机现象是在一定条件下，并不总是出现相同结果的现象。例如，抛一枚硬币，观察正面或反面出现的情况。抛硬币的实验就是个随