概率分布学习笔记

最新推荐文章于 2024-09-20 15:42:36 发布
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伯努利试验
像上面提到的抛硬币，明天是否下雨等试验，可能结果只有两个：{正面向上，正面向下}不{明天下雨，明天丌下雨}，我们称这一类试验为伯努利试验
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n重伯努利试验 Bernoulli process
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泊松分布

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泊松分布证明过程
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孤舟听雨
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机器学习笔记 - 常用概率分布
学以致用 知行合一
05-21 1108
概率分布是一个统计函数，它描述了随机变量在给定范围内可以取的所有可能值和可能性。 概率分布的一些实际用途： 计算参数的置信区间并计算假设检验的临界区域。 对于单变量数据，确定数据的合理分布模型通常很有用。 统计区间和假设检验通常基于特定的分布假设。 在基于分布假设计算区间或测试之前，我们需要验证该假设对于给定的数据集是否合理。 在这种情况下，分布不需要是数据的最佳拟合分布，而是一个足够充分的模型，以便统计技术得出有效的结论。 通常需要使用特定概率分布生成随机数的模拟研究。
机器学习笔记 - 什么是联合概率分布？
学以致用 知行合一
04-10 7259
监督学习假设输入与输出的随机变量X和Y遵循联合概率分布P（X,Y）。P（X,Y）表示分布函数，或分布密度函数。注意在学习过程中，假定这一联合概率分布存在，但对学习系统来说，联合概率分布的具体定义是未知的。训练数据与测试数据被看作是依联合概率分布P（X,Y）独立同分布产生的。统计学习假设数据存在一定的统计规律，X和Y具有联合概率分布就是监督学习关于数据的基本假设。
《人人都会数据分析》笔记：概率分布
weixin_44649331的博客
04-11 1220
左图：离散型概率分布 图形：一条条垂直于X轴的垂线（也可以是矩形柱）。X轴与竖线相交的端点是事件可能发生的结果， Y轴是对应结果发生的概率。离散型概率分布的函数被称为概率质量函数，较常见的有二项分布、多 项分布、超几何分布和泊松分布等。 右图：连续性概率分布 图形：一条连续的曲线，因为事件发生的结果可以是X轴上的任意一点。Y轴表示事件结果对应的概率密度 （区别于概率），概率值等于曲...
【学习笔记】常见概率分布【一】
weixin_43297213的博客
03-19 1300
一：两点分布[0-1分布] 掷硬币，结果只有‘正’和‘反’两种情况，这就是典型的两点分布。 则有： 二：二项分布[Bernoulli distribution] 二项分布就是重复次独立的伯努利试验（掷了次硬币），每次试验中只有两种可能的结果（正反），且各次试验结果相互独立（不影响）。事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变...
从零开始-Machine Learning学习笔记(22)-常见概率分布总结
kabuto_hui的博客
10-29 578
import scipy.stats as stats import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 1. 伯努利分布（Bernoulli distribution） 伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”，即事件的结果只有两个值，且事件之间相互独立，例如抛一次硬币就为一次伯努利试验，结果要么为正面要么为反面，因此它符合伯努利分布。伯努利...
概率论得学习和整理6：概率分布
奔跑的犀牛先生
07-28 1089
概率分布 概率分布函数，分布率，分布图 概率分布的各种形式
机器学习之概率分布
qq_38583625的博客
12-30 395
看AI圣经的时候发现范畴分布的描述太官方了（上溢和下溢的部分有涉及），看不太明白，百度后又是基本照抄圣经上的话，为避免后续回顾时再次在这里懵圈，做个笔记。 1，伯努利分布：就是一件事发生的概率只可能是0或1两种情况（例如扔硬币正反问题），其数学定义：，在我的理解中这个公式在伯努利分布中没什么作用，主要对伯努利分布的衍生应用很有价值。 二项分布就是多重相互独立的伯努利实验，其中每一次实验均满足伯...
随机变量的概率分布学习笔记
lee353086的专栏
11-26 943
本文的主要内容是概率分布的入门复习, 聚焦几个重要的基础分布律, 探索下它们的应用.
机器学习笔记之高斯分布(五)推断任务之边缘概率分布与条件概率分布
静静的学习就好
11-21 1558
上一节介绍了高斯分布概率模型相关的推断问题，并详细介绍了给定联合概率分布求解条件概率分布。本节将继续介绍推断任务——基于随机变量之间存在线性关系的条件下，求解条件概率与边缘概率。
扩散概率模型论文学习笔记(非常详细)
04-25
### 扩散概率模型论文学习笔记 #### 一、概率论相关 在研究扩散概率模型时，概率论的基础知识尤其重要。本节将详细介绍条件概率的一般形式以及基于马尔科夫假设的条件概率。 ##### 条件概率的一般形式 条件概率...
泊松分布产生随机数，然后进行滑动平均
12-15
这里是一小段C程序，用来产生泊松分布的一系列随机数
【PRML读书笔记】2.概率分布（上）
Lawe的博客
12-05 614
概率分布 一、二元变量 1.简单的随机二元变量         假设存在一个简单的随机二元变量x∈{0,1}。例如在投掷硬币的过程中假设由于硬币的损坏是的正反两面的概率是不相等的，令正面为1，反面为0，那么x=1的概率用参数μ来表示，即：         其中μ大于等于0，小于等于1，且我们容易得出p(x=0|μ)=1-μ。从而我们得到x的概率分布可以表示为：      
统计学（三）：几种常见的概率分布
芦金宇的专栏
10-22 1万+
下面介绍几种常见的概率分布。 离散概率分布 关于期望和方差的计算，说明如下： 首先假设有一个伯努利试验。试验有两个可能的结果：1和0，前者发生的概率为p，后者的概率为1 − p。该试验的期望值等于μ = 1 · p + 0 · (1−p) = p。试验的方差也可以类似地计算：σ2 = (1−p)2·p + (0−p)2·(1−p) = p(1 − p)。一般的二项分布是n次独立的
《概率论与数理统计》学渣笔记
最新发布
课题分离
09-20 8061
笔记
概率学习笔记：几种常见概率分布
snowyzhe的专栏
07-01 812
方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。
【程序员眼中的统计学（6.2）】原创实现二项分布算法以及应用
weixin_33991418的博客
08-15 279
 二项分布算法  作者 白宁超 2015年8月15日22:51:38 摘要：本文继统计学几何分布、二项分布、泊松分布研究的深入，基于各种分布基础概念和核心知识介绍之后。就各种分布的实现和真实环境下应用方是目的。在进行一系列相互独立实验，每次既有成功，又有失败的可能，且单次实验成功概率相等。在一系列试验中求成功的次数。这种情况下适用于本算法。本算法中在n次伯努利试验中：试验n次得到r次成...
泊松分布采样 （Poisson-Disk-Sample）代码及详细注释【OpenCV】
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ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
09-23 2万+
算法步骤简述 关键代码如下： // 以center为圆心radius为半径的圆环范围内随机产生新的采样点 template<unsigned int N, class T> void sample_annulus(T radius, const Vec<N, T> ¢re, unsigned int &seed, Vec<N, T&gt...
机器学习笔记：参数法学习分布
"Duanxx的机器学习笔记专注于学习概率分布的参数估计方法，主要涵盖了最大似然估计、Hoeffding不等式、PAC学习、Bayesian学习、MAP估计等核心概念。笔记是对王敏老师课程的注解，同时也融入了与付全兴同学深入讨论的...
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