概率分布是描述获得事件可能值的数学函数。概率分布可以是离散的，也可以是连续的。离散分布是指数据只能取某些值，而连续分布是指数据可以取特定范围内的任何值(可能是无限的)。
今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。
拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时，我们首先需要进行探索性数据分析（EDA），以了解某些特征的概率分布是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式，则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样，我们将能够在更短的时间内获得更好的结果（减少优化步骤）。实际上，某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳。因此，了解我们正在使用哪个概率分布可以帮助我们确定最适合使用哪个模型。
在某些分布假设下，某些机器学习模型被设计为最佳工作。因此，了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。
大数据文摘作品 编译：Niki、张南星、Shan LIU、Aileen 这篇文章让小白也能读懂什么是人们常说的Markov Chain Monte Carlo。 在过去几个月里，我在数据科学的世界里反复遇到一个词：马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo , MCMC）。在我的研究室、podcast和文章里，每每遇到这个词我都会“不明觉厉”地点点头，觉得这个算法听起来很酷，但每次听人提起也只是有个模模糊糊的概念。 我屡次尝试学习MCMC和贝叶斯推论，而一拿起书，又很快就放弃了。无
机器学习的世界是以概率分布为中心的，而概率分布的核心是正态分布。本文说明了什么是正态分布，以及为什么正态分布的使用如此广泛，尤其是对数据科学家和机器学习专家来说。
我们从高中就开始学正态分布，现在做数据分析、机器学习还是离不开它，那你有没有想过正态分布有什么特别之处？为什么那么多关于数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布展开？本文作者专门写了一篇文章，试着用易于理解的方式阐明正态分布的概念。
选自arXiv 机器之心编译 参与：Pedro、刘晓坤 4月11日，NAACL 2018公布了四篇杰出论文，分别关注于词表征、语句映射、文本生成和RNN。机器之心对最后一篇论文进行了编译介绍，该论文探
概率是指的对于某一个特定事件的可能性的数值度量，且在0-1之间。我们抛一枚硬币，它有正面朝上和反面朝上两种结果，通常用样本空间S表示，S={正面，反面}，而正面朝上这一特定的试验结果叫样本点。对于样本空间少的试验，我们极易观察出他们样本空间的大小，而对于较复杂的试验，我们就需要学习些计数法则了。
众所周知，统计学是数据分析的基石。学了统计学，你会发现很多时候的分析并不那么准确，比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果，但是这往往是粗糙的。而统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据，逐步接近这个数据背后的“真相”。大部分的数据分析，都会用到以下统计方面的知识，可以重点学习：
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心； 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
【深度学习 | 核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？ （一） 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
编译 | AI科技大本营 参与 | 张建军 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】贝叶斯法则和其他统计概念很难通过只用到字母的抽象公式、或者一些虚构的情景来理解。在作者William Koehrsen上过的许多课程中，通常会用一些并不是非常有用的例子来展示贝叶斯法则，例如抛硬币或者从缸里抽彩球，但是直到这一个项目才让作者最终理解了如何应用贝叶斯推断。 本文中作者展示了贝叶斯推断通过考虑新的证据来修正我们的信念，从而能更好地模拟真实世界。随着我们收集到更多的证据，我们需要持续调整我们的预测，而贝叶斯公式
在平时的科研中，我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此，掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达 60%，加速搜索快 1.8 倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 长按扫描二维码关注我们 本篇文章转自于“机器之心” 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同
选自TowardsDataScience 作者：William Koehrsen 机器之心编译 参与：陈韵竹、黄小天 通过把马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）应用于一个具体问题，本文介绍了 Python 中 MCMC 的入门级应用。机器之心对本文进行了编译介绍。 GitHub 地址：https://github.com/WillKoehrsen/ai-projects/blob/master/bayesian/bayesian_inference.ipynb 过去几月中，我总是反复遇到同一个数据科学术语：马尔科
接上一期的分享，今天继续学习统计学的相关知识，今天涉及到的五个知识点主要包括离散型概率分布、连续型概率分布、假设检验、假设检验的运用（一类错误与二类错误）以及相关、因果以及回归关系。
作者 | DarkScope，蚂蚁金服高级算法工程师，致力于算法技术的创新和实际应用，乐于通过博客的方式对技术进行分享和探讨。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，
在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。
元学习又叫做学会学习，意思是拥有学习的能力，在深度学习文献中经常表示神经网络架构的自动化设计。
本文介绍了一种基于激光雷达数据的激光网络自动驾驶三维目标检测方法——LaserNet。高效的处理结果来自于在传感器的自然距离视图中处理激光雷达数据。在激光雷达视场范围内的操作有许多挑战，不仅包括遮挡和尺度变化，还有基于传感器如何捕获数据来提供全流程信息。
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
来源：Deephub Imba本文约2800字，建议阅读8分钟本文我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。 概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。 现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。 “概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。” 了解数据的分布有助于更好
我们首先用numpy的arange生成一个等差数组，0开始，一共2个数字，以1递增。
机器之心发布 作者：严志程 来自 Facebook AI 的严志程团队发表一种新的神经架构的快速搜索算法。该算法采用自适应架构概率分布熵的架构采样，能够减少采样样本达 60%，加速搜索快 1.8 倍。此外，该算法还包括一种新的基于分解概率分布的由粗到细的搜索策略，进一步加速搜索快达 1.2 倍。该算法搜索性能优于 BigNAS、EfficientNet 和 FBNetV2 等算法。 就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。
就职于 Facebook AI 的严志程博士和他的同事最近在 CVPR 2021 发表了关于加速概率性神经架构搜索的最新工作。该工作提出了一种新的自适应架构分布熵的架构采样方法来显著加速搜索。同时，为了进一步加速在多变量空间中的搜索，他们通过在搜索初期使用分解的概率分布来极大减少架构搜索参数。结合上述两种技巧，严志程团队提出的搜索方法 FP-NAS 比 PARSEC [1] 快 2.1 倍，比 FBNetV2 [2] 快 1.9-3.5 倍，比 EfficientNet [3] 快 132 倍以上。FP-NAS 可以被用于直接搜索更大的模型。搜索得到 FP-NAS-L2 模型复杂度达到 1.0G FLOPS，在只采用简单知识蒸馏的情况下，FP-NAS-L2 能够比采用更复杂的就地蒸馏的 BigNAS-XL [4]模型，提高 0.7% 分类精度。
又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
选自 Medium & analyticsvidhya 机器之心编译 机器之心编辑部 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发
数据集所需的特定数据准备工作取决于数据的具体情况，比如变量类型，以及数据建模算法对数据的期望或要求。
接下来，我们将注意力转向图模型中的推断问题。 给定概率模型（如贝叶斯网络或 MRF），我们有兴趣使用它来回答有用的问题，例如确定给定电子邮件是垃圾邮件的概率。 更正式地说，我们将关注两类问题：
本文讲述了数据分析师应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计方法。
从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。象柱状图这种基本的可视化形式，会给你更加全面的信息。但是，通过统计学我们可以以更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。所涉及的数学理论帮助我们形成数据的具体结论，而不仅仅是猜测。
1. 伯努利分布：伯努利分布：伯努利试验单次随机试验，只有"成功（值为1）"或"失败（值为0）"这两种结果。又名两点分布或者0-1分布。
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——马尔科夫链蒙特卡洛采样（MCMC）方法。 上一次我们详细介绍了贝叶斯参数估计，里面我们
MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目，其原文由Deep Learning.ai 公司的吴恩达博士进行撰写。本部分文献翻译工作旨在研讨小组内部交流，内容原创为吴恩达博士，学习小组成员只对文献内容进行翻译，对于翻译有误的部分，欢迎大家提出。欢迎大家一起努力学习、提高，共同进步！
选自arXiv 机器之心编译 参与：乾树、樊晓芳 近日，清华大学段路明组提出一种生成模型的量子算法。在证明因子图为量子网络的特例的基础上，继而证明了量子算法在重要应用领域中具备超越任何经典算法的表示能
---- 概述 最近在梳理统计学基础，发现一些统计学的基本知识已经全部还给老师。由于在学习和工作中用到一部分，所以又重新拿了起来。统计学：主要分为描述统计学和推论统计学。 数据集的集中趋势 在描述数据的集中趋势几种概念： 1.平均值:所有数字的平均，描述集中趋势的某特定数字。 2.众数：出现次数(频率最多)最多的数字。描述的是离散值频率最多的数字。 3.中位数：从小到大排序，排序索引中间的数字。 以上都是描述数字集的中间趋势。 4.极差：最大值减去最小值。数字之间越紧密，极差越小；反之亦然。 5.中程数：最
原文链接：https://blog.csdn.net/yoggieCDA/article/details/100703311
你到了车站，准备搭乘声称每10分钟一班的公交车。你盯着你的手表留意着时间，结果公交车终于在11分钟后到来。
本文通过一个A/B测试的实例，介绍了贝叶斯方法的各种优点和具体的实现方法，同时也将贝叶斯推断方法与传统的频率推断估计进行了对比。
导读：抽样是从整体样本中通过一定的方法选择一部分样本。抽样是数据处理的基本步骤之一，也是科学实验、质量检验、社会调查普遍采用的一种经济有效的工作和研究方法。
上图是万圣节的一周，在捣蛋和给糖之间，数据极客们在社交媒体上为这个可爱的网红词汇而窃窃私语。
每个数据科学家一旦开始研究统计模型，就会遇到马尔可夫链和马尔可夫过程这两个术语。本文将以一种易于理解的方式解释马尔可夫过程的基本概念。
数据科学，不管它到底是什么，其影响力已不可忽视。“数据科学家比任何软件工程师都更擅长统计学。”你可能在本地的技术聚会或者黑客松上无意中听到一个专家这么说。应用数学家大仇得报，毕竟从咆哮的二十年代起人们就不怎么谈论统计学了。以前聊天的时候，像你这样的工程师，会因为分析师从来没听说过Apache Bikeshed（口水仗）这个分布式评论格式编排项目而发出啧啧声。现在，你却突然发现人们在聊置信区间的时候不带上你了。为了融入聊天，为了重新成为聚会的灵魂人物，你需要恶补下统计学。不用学到正确理解的程度，只需学到让人们（基于基本的观测）觉得你可能理解了的程度。
为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。
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