统计学习方法——知识点（1）经验分布

最新推荐文章于 2025-05-20 18:00:03 发布
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本文介绍了统计学习方法中的关键概念，包括联合分布、边缘分布和经验分布。经验分布是基于训练数据集确定的，边缘分布则通过忽略其他变量影响来降维。此外，还讲解了联合分布的含义以及边缘概率密度和条件概率密度的关系，为理解和应用统计学习方法打下基础。

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名词理解：联合分布、边缘分布、经验分布

给定一个训练数据集T={ (x1,y1),(x2,y2),...(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...(x_N,y_N)\}T={ (x1​,y1​),(x2​,y2​),...(xN​,yN​)}可以确定联合分布P(x,y)P(x,y)P(x,y)的经验分布P~(X,Y)\tilde P(X,Y)

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经验分布函数（Empirical Distribution Functions）
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06-20 6万+
一、顺序统计量 设 (X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) 是总体 XX 的一个样本。如果 X∗i(i=1,2,⋯,n)X_i^*(i=1,2,\cdots,n) 是样本 (X1,X2,⋯,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n) 这样的函数：它总是取样本观察值 (x1,x2,⋯,xn)(x_1,x_2,\cdots,x_n) 按从小到大排序后第 ii 个值为自己
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计算与推断思维 九、经验分布
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九、经验分布 原文：Empirical Distributions 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 大部分数据科学都涉及来自大型随机样本的数据。 在本节中，我们将研究这些样本的一些属性。我们将从一个简单的实验开始：多次掷骰子并跟踪出现的点数。 die表包含骰子面上的点数。 所有的数字只出现一次，因为我们假设骰子是平等的。die
[概率论基本概念x]什么是经验分布
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gongdiwudu的专栏
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描述一个概率模型，有密度函数很好描述。如果写不出密度函数，退而用分布函数也能完整刻画，因此，分布函数表示比密度函数表示更加宽泛普适。本片讲述经验分布拟合分布函数的基础概念。
经验分布函数
babychrislee3的博客
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例题 随机观察总体X，得到一个容量为10的样本值： 3.2, 2.5, -2， 2.5, 0, 3, 2, 2.5, 2, 4 。 求X经验分布函数 【解 】： 把样本值按从小到大的顺序排列为 于是得经验分布函数为 说明 (1) 经验分布函数Fn(x)是一个阶梯形函数, 当样本容量增大时, 相邻两阶梯的跃度变低, 阶梯宽度变窄, 容易想像, 这样的阶...
什么是经验分布
彬彬侠的博客
11-20 3396
经验分布是概率统计中的一个基本概念，用于描述从有限样本数据中估计的概率分布。它是一个基于数据的分布，用来近似未知的真实分布（通常称为“总体分布”）。经验分布直接反映了样本中事件发生的频率。
经验分布（Empirical Distribution）的定义
liangdaojun的博客
05-09 3709
经验分布（Empirical Distribution）是指基于实际观测数据构建的分布，也称为样本分布或观察分布。在统计学中，当分析一个数据集时，可以通过观察数据点的频率或比例来估计数据的分布情况，而无需事先假设数据遵循某一特定类型的理论分布（如正态分布、泊松分布等）。简而言之，经验分布直接反映了数据的实际分布特性，是数据本身特征的一种非参数描述，常用于探索性数据分析、检验假设、或作为理论分布的近似，在没有足够理由假设数据符合特定理论分布时尤其有用。
《统计学习方法》——第5章 决策树
weixin_46034279的博客
04-23 1181
本文只要记录一些书中的一些小知识点，挑一些本人认为重要的地方进行总结。各位道友！道长(zhǎng) 道长(chǎng)今天的内容是统计学习方法的第5章节，加油呀！
《统计学习方法第二版》学习笔记1——概论
sd3145265的博客
09-07 1078
第1章 统计学习及监督学习概率论 目录第1章 统计学习及监督学习概率论前言1 理论部分1.1 统计学习1.2 统计学习的分类1.3 统计学习方法三要素1.4 模型评估与模型选择1.5 正则化与交叉验证1.6 泛化能力1.7 生成模型与判别模型1.8 监督学习应用 前言 本文主要参考资料： 《统计学习方法》第二版 李航 《统计学习方法》第二版PPT 袁春 这次学习笔记主要记录《统计学习方法》的一些重要知识点及其拓展、相关代码实现和一些思考，起因是我们可爱美丽的V同学发动的组队学习打卡活动。本人并非计
一、统计学习方法——（第一章）概论梳理
weixin_37799689的博客
10-30 1279
前言：这是我第二次看蓝皮书，这一次看书的重点不在只局限于模型的使用，而更专注于模型的推导。对于一些不是很重要或者是常识性的的东西，本文将以思维导图的形式给出。另外，在学习过程中花书与此书是相辅相成的，一些已经证明过的会直接引用花书的推导（有链接的）。 一、知识梳理 首先对本章的所讲内容进行梳理，思维导图中并非所有的知识点都会讲解，自己能看懂的和不重要的就不写了。本文的知识梳理与书中...
经验分布函数与正态总体经验分布函数的对比.docx
07-09
利用经验分布函数的理论知识，对本班女生的生活费的数据进行统计和分析。用python语言对女生生活费进行分析，从而得到结果，同学们能了解到疫情对我们学生在经济上的影响。
经验分布与真实分布
qq_44638724的博客
09-11 4435
经验分布函数 定义 设(x1,x2,⋯ ,xn)(x_1,x_2,\cdots,x_n)(x1​,x2​,⋯,xn​)是取自分布为F(x)F(x)F(x)的母体中一个简单随机子样的观测值. 若把子样观测值由小到大进行排列, 得到x(1)≤x(2)≤⋯≤x(n)x_{(1)}\leq x_{(2)}\leq\cdots\leq x_{(n)}x(1)​≤x(2)​≤⋯≤x(n)​, 这里x(1)x_{(1)}x(1)​是子样观测值(x1,x2,⋯ ,xn)(x_1,x_2,\cdots,x_n)(x1​,x
机器学习中的数学——常用概率分布（九）：经验分布（Empirical分布）
冯·诺依曼
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《常用概率分布：狄拉克分布（Dirac分布）》中提到的狄拉克分布经常作为 经验分布的一个组成部分出现： $$$$ 经验分布将概率密度1m\frac{1}{m}m1​赋给mmm个点x(1),x(2),⋯ ,x(m)x(1), x(2), \cdots, x(m)x(1),x(2),⋯,x(m)中的每一个，这些点是给定的数据集或者采样的集合。只有在定义连续型随机变量的经验分布时，Dirac delta函数才是必要的。对于离散型随机变量，情况更加简单：经验分布可以被定义成个Multinoulli分布，对于每一个可
经验分布函数理解
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0 废话前言在阅读统计学习方法时，遇到经验分布，对于数学渣渣来说，有必要去深究一下，然后发现是如此的简单。1 正文简介（数学语言）        经验分布函数是与样本经验测度相关的分布函数。 该分布函数是在n个数据点中的每一个上都跳跃1 / n的阶梯函数。 其在测量变量的任何指定值处的值是小于或等于指定值的测量变量的观测值的数。        经验分布函数是对样本中生成点的累积分布函数的估计。 根...
经验分布函数简介
分析101
06-15 8062
1 概念 如果我们想知道某个随机变量XXX的分布FFF，这在一般情况下当然是无法准确知道的，但如果我们手上有它的一些独立同分布的样本，可不可以利用这些样本？一个很简单的办法就是，把这些样本的“频率”近似为随机变量的“概率”。 经验分布函数（empirical distribution function）：给每个点1/n1/n1/n的概率质量，得到CDF： F^n(x)=∑i=1nI(Xi≤x)n \hat{F}_n(x) = \dfrac{\sum_{i=1}^{n}I(X_i\leq x)}{n} F^n
概率统计Python计算：样本数据的经验分布函数
u012958850的博客
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设(x1,x2,⋯ ,xn)(x_1,x_2,\cdots,x_n)(x1​,x2​,⋯,xn​)是总体XXX的一个样本观测值。与绘制直方图相仿，记a=min{x1,x2,⋯ ,xn}a=min\{x_1,x_2,\cdots,x_n\}a=min{x1​,x2​,⋯,xn​}，b=max{x1,x2,⋯ ,xn}b=max\{x_1,x_2,\cdots,x_n\}b=max{x1​,x2​,⋯,xn​}。将区间[a,b][a, b][a,b]等分成m(≤n)m(\leq n)m(≤n)个小区间，约定除最
概率论与数理统计|经验分布函数
2401_88501775的博客
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09-10 2609
经验分布 经验分布函数是与样本经验测度相关的分布函数。 该分布函数是在n个数据点中的每一个上都跳跃1 / n的阶梯函数。 其在测量变量的任何指定值处的值是小于或等于指定值的测量变量的观测值的数。 经验分布函数是对样本中生成点的累积分布函数的估计。 根据Glivenko-Cantelli定理，它以概率1收敛到该基础分布。 同时也存在一些结果来量化经验分布函数与潜在的累积分布函数的收敛速度。 我的理...
第五章：统计推断与参数估计——学习与错误率计算
经验分布是基于样本数据构建的分布，而理论分布则指的是与参数相关的理想化分布。参数空间是所有可能参数值的集合，点估计则是针对特定参数构建的单个估计值。在这个过程中，我们不仅关注参数的估计，还关注估计的...
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