指数分布的样本和是充分统计量

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#指数分布 #统分统计量 #因子分解定理 #充要条件

博客提及杨晓珍和李光辉发表的论文，探讨指数型分布族的数字特征及充分统计量，还涉及因子分解定理。

【1】杨晓珍, 李光辉. 指数型分布族的数字特征及充分统计量[J]. 凯里学院学报, 2012, 30(6):24-26.
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因子分解定理：
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泊松流生成模型简介
gongdiwudu的专栏
01-14 3476
泊松流生成模型 (PFGM) 是一种新型的生成深度学习模型，与扩散模型类似，其灵感来自物理学。在这本简单易懂的指南中了解 PFGM 背后的理论以及如何使用它们生成图像。
探索数学领域信息教育的发展路径
AI天才研究院
07-04 1543
想象一下，在20世纪80年代的数学课堂上，老师用粉笔在黑板上费力地画着立体几何图形，学生们则在笔记本上努力模仿，却总有一部分人无法想象出三维空间中的关系；而在今天的智能教室里，学生戴上VR眼镜，就能"走进"几何图形内部，亲手"触摸"棱与角，甚至可以改变参数实时观察图形的变化。这就是数学领域信息教育带来的革命性变化。本文的目的是系统探索数学信息教育的发展路径，具体范围包括：从理论层面明确数学信息教育的核心概念与价值，从实践层面提供可操作的实施方法与案例，从发展层面分析未来趋势与应对策略。
机器学习-白板推导-系列（八）笔记：指数族分布/充分统计量/对数配分函数/最大熵
我是一只小嵩鼠
01-31 2890
本博客为（系列八）的笔记，对应的视频是：【(系列八) 指数族分布1-背景】、【(系列八) 指数族分布2-背景续】、【(系列八) 指数族分布3-高斯分布的指数族形式】、【(系列八) 指数族分布4-对数配分函数与充分统计量】、【(系列八) 指数族分布5-极大似然估计与充分统计量】、【(系列八) 指数族分布6-最大熵角度(1)】、【(系列八) 指数族分布7-最大熵角度(2)】。
机器学习笔记之指数族分布——充分统计量与模型参数的关系
静静的学习就好
08-14 2050
在指数族分布介绍中提到了充分统计量这个概念，并且介绍了如果一个指数族分布已知充分统计量，就可以基于该统计量得到完整的概率分布表达形式。本节将从概率密度积分和极大似然估计的角度介绍 如何通过充分统计量求解概率分布中的模型参数。...
数据分析-泊松分布
最新发布
y8313568的专栏
10-15 1806
泊松分布是描述稀有事件发生次数的离散概率分布，适用于满足独立性、平稳性和普通性条件的事件。其概率质量函数P(X=k)=(λ^k*e^(-λ))/k!，其中λ为单位时间/空间内事件的平均发生率。泊松分布具有期望和方差均为λ的特性，当二项分布的n大p小时可用泊松近似。应用时需注意λ恒定性和事件独立性，并用均值方差关系验证适用性。Python中可用scipy.stats.poisson进行相关计算和可视化。该分布在客服电话、车辆到达等场景中有广泛应用。
指数族分布(2)——对数配分函数和MLE与充分统计量
方悔读书迟
04-21 2621
一、对数配分函数与充分统计量 二、最大似然估计与充分统计量
指数族函数及其充分统计量
weixin_30707875的博客
04-13 650
来源：《Pattern Classification》Richard O.Duda 转载于:https://www.cnblogs.com/simayuhe/p/5385829.html
截取符合指数分布的一部分样本的理论与实验
weixin_34419321的博客
02-05 277
    近期在解决一个符合指数分布的样本处理的问题时，做了一个如果，然后须要做一个小实验确认基于如果而简单推导出的理论的正确性。     首先是如果：给定一个总个数为 N 的样本集，样本集中元素符合指数分布，即在样本集 S 里的每个元素 X 的值都符合參数为 lambda 的指数分布 X~Exp(lambda). 那么，如果我另给定一个长度 n 。来对全部的样本元素截取，即挑出那...
《概率论与数理统计》学习笔记
热门推荐
Aliy66的博客
03-22 9万+
重温《概率论与数理统计》进行查漏补缺，并对其中的概念公式等内容进行总结，以便日后回顾。 第一章概率论的基本概念 1.随机试验 随机试验——具有下述三个特点的试验：（1）可以在相同的条件下重复地进行；（2）每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果；（3）进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现。 2.样本空间、随机事件 样本空间——随机试验的所有可能结果组成的集合。 样本点——样本空间的元素。 随机事件——随机试验的样本空间的子集。 事件间的关系： 事件B包含事件A：事.
高斯分布(Gaussian distribution)及其概率密度函数PDF和累积分布函数CDF
weixin_34362790的博客
03-23 5695
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
浙大第五版概统复习提纲(前八章)
qq_62999892的博客
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指数函数性质解析（2）
10-17
详细解析指数函数的性质，很经典噢。 内涵经典的特殊函数的图像，一看就懂。
指数分布族的自然参数空间 $A(\eta)$（与充分统计量的关系）
_BANA的博客
04-13 2147
自然参数空间 A(η)A(\eta)A(η) 1. 利用A(η)A(\eta)A(η)可以计算矩 例如 对于二项分布η(p)=log⁡p1−p,A(η)=nlog⁡(1+eη)\eta(p) = \log\frac{p}{1-p},A(\eta)=n\log(1+e^{\eta})η(p)=log1−pp​,A(η)=nlog(1+eη) 首先有p=eη1+eηp = \frac{e^{\eta}}{1+e^{\eta}}p=1+eηeη​ A′(η(p))=neη(p)1+eη(p)=npA′′(η(p)
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chen的博客
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数理统计复习笔记二——充分统计量
TSzero的博客
07-13 9071
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常见概率分布-6-指数分布（Exponential distribution）
悦学共鸣，温柔以待，汇聚光芒，共同成长
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hahalalafei的专栏
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现在在学习机器学习的相关dongd
【斯坦福---机器学习】复习笔记之牛顿方法
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本讲大纲：1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3.广义线性模型(Generalized linear models)1.牛顿方法假设有函数：，我们希望找到满足的值. 这里是实数. 牛顿方法执行下面的更新： 下图为执行牛顿方法的过程： 简单的来说就是通过求当前点的导数得到下一个点.用到的性质是导数值等于该点切线和横轴夹角
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