机器学习面试必知：学生t分布的神奇之处

最新推荐文章于 2025-06-28 20:00:32 发布
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分类专栏： 统计学习 面试 机器学习 文章标签： 学生t分布
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Gamma分布
G a m ( λ ∣ a , b ) = 1 Γ ( a ) b a λ a − 1 e x p ( − b λ ) Gam(\lambda |a,b)=\frac{1}{\Gamma (a)}b^{a}\lambda ^{a-1}exp(-b\lambda) Gam(λ∣a,b)=Γ(a)1​baλa−1exp(−bλ)

高斯分布的精度的共轭先验是Gamma分布。如果我们有一个一元高斯分布 N ( x ∣ u , τ − 1 ) N(x|u,\tau^{-1}) N(x∣u,τ−1)和一个Gamma先验分布 G a m ( τ ∣ a , b ) Gam(\tau|a,b) Gam(τ∣a,b

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大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-2））（11/30）
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前17，跻身博客之星 TOP23。同时荣登【原力榜、作者周榜、领军人物和综合热榜】四榜榜首，破优快云排行榜记录！苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！非常感谢全网十多万粉丝的喜欢和关注！
11-08 3667
本文深入剖析 Impala 与机器学习融合，从数据交互接口（格式转换、传输协议优化）、计算资源协同管理（CPU/GPU 分配、内存管理）展开技术解析，以金融巨头 Z 风险预测系统为案例，展现其传统困境与融合技术下数据处理速度、预测准确性、模型更新周期的卓越改善，同时展望该融合技术在医疗、物流等多行业应用前景、发展方向（模型可解释性、跨领域融合、资源利用效率、安全隐私）。
神经机器翻译的原理与最新进展
AI天才研究院
10-07 1541
神经机器翻译的原理与最新进展 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着全球化进程的加速，语言交流的障碍日益凸显。机器翻译
模式识别与机器学习（二）：常用的概率分布（共轭分布等）
Arthur-Chen的专栏
03-10 2万+
本系列是经典书籍《Pattern Recognition and Machine Learning》的读书笔记，正在研读中，欢迎交流讨论。
学生 t分布 t分布
12-22
t分布 关于t分布的一些知识 有兴趣的可以下载学习看看
概率论与数理统计保姆式入门（升级版）
最新发布
吾为热爱计科，致力于知识分享的践行者，此博客是我在这条道路上留下的足迹。
06-28 652
概率论是研究“随机现象”规律性的数学工具。明天会下雨吗？抽奖中大奖的概率有多大？股票明天会上涨吗？这些问题的答案不是“是”或“否”，而是用一个概率值来表达可能性。📌概率论告诉我们：“如果世界是这样，某件事发生的可能性有多大？设事件AAA是样本空间中的一个子集，则其概率PAP(A)PA非负性PA≥0PA≥0规范性PS1P(S) = 1PS1可加性：若A1A2A1​A2​是互不相容的事件，则P⋃i1∞Ai∑i1∞PA。
Student‘s t分布
weixin_36670529的博客
07-26 2883
1.St(x|u,w,v)是由一个单变量高斯分布N(x|u,t^-1)和一个gamma分布Gam(t|a,b)相乘得到的分布函数。v=2a,w=a/b 2.当v->无穷时，学生分布变为高斯分布，当接近1时，变为Cauchy 分布。 3.学生t分布具有很好的健壮性，这是由于在其概率密度函数中没有指数的限制，所以在有噪声数据的时候会显示很好的鲁棒性。 ......
学生 t 分布
HEHEE1029的博客
06-19 1027
t 分布
机器学习小组知识点22：学生t分布（Student t's Distribution）
Eric2016_Lv的博客
12-03 1万+
由来假设 X{\displaystyle X} 是呈正态分布的独立的随机变量（随机变量的期望值是 μ{\displaystyle \mu } ，方差是 σ2{\displaystyle \sigma ^{2}} 但未知）。 令： X¯¯¯n=(X1+⋯+Xn)n{\displaystyle {\overline {X}}_{n}=\frac{(X_{1}+\cdots +X_{n})}{n}}
【分布族谱】学生t分布，及其与正态分布、卡方分布的关系
微小冷的学习笔记
06-06 3277
1908年，戈塞特在酿酒厂工作，由于酒厂禁止员工发表酿酒相关的研究成果，所以他以`Student`为笔名发表了有关t分布的研究，故而这个著名的分布被命名为学生分布。
《菜菜的机器学习sklearn课堂》sklearn入门与决策树
2401_84004024的博客
04-30 1042
4、建立模型（clf = tree.DecisionTreeClassifier(criterion=“entropy”) #建模clf = clf.fit(Xtrain, Ytrain) #训练模型score = clf.score(Xtest, Ytest) #返回预测的准确度score5、画出一棵树吧。
深度学习系列资料总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
t-pdf:学生的t分布概率密度函数（PDF）
04-27
概率密度函数 分布概率密度函数（PDF）。 随机变量的（PDF）为 其中v > 0是自由度。 安装 $ npm install distributions-t-pdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-t-pdf' ) ; pdf（x [，选项]） 计算的（PDF）。 x可以是 ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = pdf ( 1 ) ; // returns ~0.159 out = pdf ( - 1 ) ; // returns ~0.159 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 , 2 , 2.5 ] ; out = p
变分贝叶斯鲁棒滤波算法：Students t 分布
新型多传感器导航融合算法及基于贝叶斯框架下自适应鲁棒滤波
01-17 2270
基于学生 t 分布的变分贝叶斯鲁棒滤波算法的关键在于结合了贝叶斯框架、变分推断和学生 t 分布的鲁棒性，以更适应数据中存在离群值或异常值的情况。在基于学生 t 分布的算法中，变分推断允许通过学生 t 分布来近似真实的后验分布，这对于更好地处理离群值和数据分布的偏差至关重要。在鲁棒滤波算法中，特别是对于一些实际应用中可能出现异常值的情况，学生 t 分布的使用有助于提高模型的鲁棒性，减小异常值对估计结果的影响。学生 t 分布的重尾性质使得它在建模数据中的异常值时更具敏感性，从而能够更准确地估计真实的数据分布。
T分布
weixin_30394633的博客
04-13 598
　　假设X服从标准正态分布N（0,1），Y服从χ2（n）分布，那么Z=X/sqrt(Y/n)的分布称为自由度为n的t分布,记为 Z～t(n)。 1．以0为中心，左右对称的单峰分布； 2．t分布是一簇曲线，其形态变化与n（确切地说与自由度df）大小有关。 　　自由度df越小，t分布曲线越低平；自由度df越大，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线，如图. 　 ...
【Scala统计学系列】 Student‘s t-distribution t分布定义用法示例源码
wang2leee的博客
10-31 460
在概率论和统计学中，学生t-分布（Student’s t-distribution）经常应用在对呈正态分布的总体的均值进行估计。它是对两个样本均值差异进行显著性测试的学生t测定的基础。t检定改进了Z检定（en:Z-test），不论样本数量大或小皆可应用。在样本数量大（超过30）时 [5]，可以应用Z检定，但Z检定用在小的样本会产生很大的误差，因此样本很小的情况下得改用学生t检定。在数据有三组以上时，因为误差无法压低，此时可以用变异数分析代替学生t检定。
R语言 t分布的推导 初级统计学 学生t分布理论
04-14 1461
t分布的推导 那我们来写写代码，实践这个过程。我设定一个总体均数为0，标准差=1，样本量为1000的人群（图A是这个总体的概率分布）。图B，也是一次抽取三个人，抽了200个，图C一次抽取6个人。都分别计算t值。我们看到图C，一次抽取6个人，分布更多集中在总体均数为0。 还有一个，问题，图B中画绿框的这一部分，怎么解释呢？课后可以想想。（1.抽样误差、2.开端的，无闭合） 继续写代码实践，。如一次，，，他们分布会有什么特点。从图片可以得出什么规律：发现一次抽取3次和一次抽取6次比。一次抽取3次的曲线更低，向
数理统计四大分布---正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布
热门推荐
suncangan的博客
04-10 5万+
在统计学上，我们会遇到一些常见的分布，除了正态分布外，，如t检验对应的t分布，检验对应的分布，方差分析对应的F分布等。这些分布是统计学的基础，在假设检验、方差分析等领域都起着至关重要的作用。在此，我们对这四种分布做详细的介绍，并附上MATLAB代码。 四种分布的讲解摘自MATLAB 2016的统计学和机器学习工具箱，有兴趣的可以去查看英文原版。 另外，为了方便，上传文档为图片格式，可能有些模糊...
t-分布（学生分布）, t-distribution 的定义及性质
kdazhe的博客
05-04 4万+
t-分布, t-distribution 的定义及性质摘要ttt-分布的定义 摘要 ttt-分布的定义
学生定理(t分布的推论)
HEHEE1029的博客
06-27 1228
学生定理
七月在线1500题机器学习面试题详细分析
近年来，随着人工智能技术的蓬勃发展，机器学习在各行各业的应用也越来越广泛，因此掌握机器学习知识和技能成为了IT行业从业者的必备要求之一。作为技术人员，参加机器学习相关的面试是职业生涯中不可或缺的一环，而...
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