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    2019-08-19 17:56:03
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  • 定义联合概率分布简称联合分布,对随机向量X={X1,X2…Xm}的概率分布,称为随机变量X1,X2…Xm的联合概率分布。根据随机变量的不同,联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量,联合概率分布可以以列表的形式表示,也可以以函数的形式表示;对于连续型随机变量,联合概率分布通过非负函数的积分表示。随机变量如果随机变量X的取值是有限的或者是可数无穷尽的值,则称X为离散随机变量...
    2018-02-16 16:54:24
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  • 离散型变量伯努利分布:随机变量只能取01两个数值 二项分布:n次独立重复的伯努利实验,自变量的取值范围为x=1,2,3,k,...n multinouli distribution或者称为categoricaldistribution范畴分布,伯努利分布的推广,自变量取K个值 multinomial多项式分布:n次multinouli的独立重复实验,或者说二项...
    2018-09-13 01:01:13
    阅读量:479
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  • 总结一下机器学习中的几个常见概率分布和共轭先验的概念!
    2015-03-31 11:35:42
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  • 1.什么是联合概率分布? 联合概率分布简称联合分布,是两个及以上随机变量组成的随机向量的概率分布。根据随机变量的不同,联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量,联合概率分布可以以列表的形式表示,也可以以函数的形式表示;对于连续型随机变量,联合概率分布通过一非负函数的积分表示。2.举例说明联合概率分布打靶时命中的坐标(x,y)的概率分布就是联合概率分布(涉及两个随
    2017-10-24 18:13:56
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  • 假设有两类数据,每一类都有若干个样本;概率生成模型认为每一类数据都服从某一种分布,如高斯分布;从两类训练数据中得到两个高斯分布的密度函数,具体的是获得均值和方差两个参数;测试样本输入到其中一个高斯分布函数,得到的概率值若大于0.5,则说明该样本属于该类,否则属于另一类。  算法的核心在于获取分布函数的两个参数。具体的做法是:利用训练数据,构造似然函数,使得该似然函数最大的参数即为所求。事实
    2017-08-18 16:44:03
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  • 在机器学习许多算法里面经常用到的一个建模技巧就是假定某个数据服从某个概率分布。每个概率分布都有一个概率分布函数,输入样本值概率分布函数输出当前这个样本属于某个类的概率。而任何概率分布函数都会存在未知参数,不同数据要取不同的参数。比如逻辑回归,它就认为概率分布函数长的像这样,输入样本值x,输出x属于标签为1的那个类的概率。未知参数是w和b,不同数据w和b是要取不同的值。逻辑回归要做的是根据不同数据自...
    2019-06-03 14:36:43
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  • 前言机器学习的过程可以理解为计算机通过分析大量的数据获得模型,并通过获得的模型进行预测的过程。机器学习的模型可以有多种表示,例如线性回归模型,SVM模型,决策树模型,贝叶斯模型。概率类型在理解概率模型之前,首先要理解的各种概率类型所表示的确切含义。1.先验概率某事件发生的概率。2.条件概率在某种条件下,事件A发生的概率,可以是基于历史数据的统计,可以由...
    2017-04-15 11:39:20
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    2017-02-16 19:00:42
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  • 在机器学习领域,概率分布对于数据的认识有着非常重要的作用。不管是有效数据还是噪声数据,如果知道了数据的分布,那么在数据建模过程中会得到很大的启示。本文总结了几种常见的概率分布,比如离散型随机变量的分布代表伯努利分布以及连续型随机变量的分布代表高斯分布。对于每种分布,不仅给出它的概率密度函数,还会对其期望和方差等几个主要的统计量进行分析。目前文章的内容还比较简洁,后续再不断进行完善。本文主要从三个方面
    2016-08-20 09:29:39
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