代码：https://github.com/thushv89/nlp_examples_thushv_dot_com/blob/master/kl_divergence.ipynb
作者：Thushan Ganegedara 机器之心编译 参与：Panda 机器学习是当前最重要的技术发展方向之一。近日，悉尼大学博士生 Thushan Ganegedara 开始撰写一个系列博客文章，旨在为机器学习初学者介绍一些基本概念。本文是该系列的第一篇文章，介绍了 KL 散度（KL divergence）的基本数学概念和初级应用。作者已将相关代码发布在 GitHub 上。 代码：https://github.com/thushv89/nlp_examples_thushv_dot_com/blob
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它
在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它。
地址:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6625739.html
pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数，这里简单介绍，方便查询使用。
程序中经常会需要用到随机数，所谓随机数，就是随机生成一个数字供程序使用。大部分语言都有随机数生成器的函数，比如C/C++就有个最简单随机函数：rand，它可以生成一个“伪随机”的均匀分布的整数，范围在0到系统相关的一个最大值之间。
作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础。比如我们前面讲到的分解机(Factorization Machines)推荐算法，还有前面讲到的受限玻尔兹曼机（RBM）原理总结，都用到了MCMC来做一些复杂运算的近似求解。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
copula是将多变量分布函数与其边缘分布函数耦合的函数，通常称为边缘。在本视频中，我们通过可视化的方式直观地介绍了Copula函数，并通过R软件应用于金融时间序列数据来理解它 。
写再前面：本系列作品由MathMagician独家首发，一共有七篇，从数学和魔术两个角度对日常生活中“洗牌”这一现象作了挂一漏万的分析。之所以说是挂一漏万，是因为无论数学还是魔术，洗牌中的任何一个小点都够写几篇了。所以，本系列主要选取了一些常见的洗牌方式和相关内容展开作了一些介绍，包括洗牌分类，混乱度评价，过程建模，近似计算，以及几个基本但是及其巧妙的利用洗牌规律设计的魔术。相信聪明的你读完以后，会在数学和魔术上，都对“洗牌”这一现象有着更加深入的认识。
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。
神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0，输入和输出数据的方差一致。在实际应用中，参数服从高斯分布或者均匀分布都是比较有效的初始化方式。 所以理想的网络参数初始化是很重要的，但是现在框架都定义了很多参数初始化方式，可以直接调用，比如tensorflow的变量初始化方式如下： initializer：是变量初始化的方式，初始化的方式有以下几种：
本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。
通常来说，数据系统在分布式系统中会有三级划分：数据集（如 Database、Bucket）——分片（Partition）——数据条目（Row、KV）。通常，每个分片只属于一个数据集，每个数据条目只属于一个分片。单个分片，就像一个小点的数据库。但是，跨分区的操作的，就要复杂的多。
作用 : 生成 标准正态分布的 伪随机数 ; 标准正态分布指的是均值 0 , 方差 1 ;
Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案，这里的Q代表quantile, 分位数的意思，关联分析的Q-Q plot示意如下
以上场景发生时，我们通常不得不选择等一会，那关于这个等待时间的平均值，其实有一个有趣的悖论，本文中作者会对其做一个通俗且深入的介绍。
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
由于向纸上投针是完全随机的, 因此用二维随机变量 (X, Y) 来确定针在纸上的具体位置。其中:
在Oracle数据库中，CBO会默认认为目标列的数据在其最小值（LOW_VALUE）和最大值（HIGH_VALUE）之间是均匀分布的，并且会按照这个均匀分布原则来计算对目标列施加WHERE查询条件后的可选择率以及结果集的Cardinality，进而据此来计算成本值并选择执行计划。但是，目标列的数据是均匀分布这个原则并不总是正确的，在实际的生产系统中，有很多表的列的数据分布是不均匀的，甚至是极度倾斜、分布极度不均衡的。对这样的列如果还按照均匀分布的原则去计算可选择率与Cardinality，并据此来计算成本、选择执行计划，那么CBO所选择的执行计划就很可能是不合理的，甚至是错误的，所以，此时应该收集列的直方图。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/158801020
今天我们带来的深度学习权重初始化相关的内容，其初始化的原理是？背后的数学原理是啥？可以达到什么效果呢？我们一一来看吧～
马尔可夫链蒙克卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)是一种随机采样方法，在机器学习、深度学习及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础，例如受限玻尔兹曼机(RBM)便是用MCMC来做一些复杂算法的近似求解。在具体讲解什么是MCMC之前，我们先看看MCMC可以解决什么样的问题，为什么需要MCMC方法。
采样本质上是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布，来模拟产生一个对应的随机事件。采样可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观的认识。
【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
作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。
正态分布（Normal Distribution）和均匀分布（Uniform Distribution）是最常见的分布之一，创建采样自这 2 个分布的张量非常有用，「比如在卷积神经网络中，卷积核张量
前几天，Nature上一篇comment再度引发关于p-value如何使用和解释的文章：Scientists rise up against statistical significance，800多名科学家联合声明拒绝使用基于p-value或置信区间或贝叶斯因子等的二分法将研究结果分为统计显著和统计不显著两个部分，而是应该把置信区间改为兼容性区间, 描述区间所有值的实际含义，尤其是其所代表的的效果 (point estimate)或极值在哪。给定了统计假设，任何极值内的值与研究数据都是兼容的。基于此，作者可以更好的强调数据分析带来的期望值和不确定性，不再对结果过于自信或悲观。
在前面的内容里，我着重介绍了通信模型，信息论，以及把这些理论用在魔术上的基本思路。最后尤其说清楚了编码通信魔术的应用边界，是以辨识力效果作为主要表现形式的这类魔术的主要数学原理。相关内容请戳：
在统计学理论的估计中，用不放回抽样来估计离散型均匀分布最大值问题在英语世界中是著名的德国坦克问题（German tank problem），它因在第二次世界大战中用于估计德国坦克数量而得名。本文将从频
本公众号MyEncyclopedia定期发布AI，算法，工程，大数据交叉领域的深度和前沿文章。欢迎关注，收藏和点赞。公众号内有本文对应的配套的视频讲解。
来源：深度学习前沿本文约1400字，建议阅读5分钟这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。 作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。 一 概率分布概述 共轭意味着它有共轭分布的关系。 在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。共轭先验维基百科在这里（https://en
用Dirac δ函数来填充{3, 4, 5}维输入张量或变量。在卷积层尽可能多的保存输入通道特性。在groups >1的情况下，每组通道保持身份
前言：深度学习的初始化参数指的是在网络训练之前，对各个节点的权重和偏置进行初始化的过程，很多时候我们以为这个初始化是无关紧要的，不需要什么讲究，但是实际上，一个参数的初始化关系到网络能否训练出好的结果或者是以多快的速度收敛，这都是至关重要的，有时候因为参数初始化的缘故，甚至得不到好的训练结果。本文就来讨论一下参数初始化到底有什么讲究以及常见的参数初始化的一些策略方法。阅读本文需要神经网络相关背景，能够理解误差反向传播算法的实现过程。
SIGAI微信技术交流群已经运营3周了，在这期间群友们对很多技术问题进行了热烈的讨论，在这里，我们将精华的话题整理出来，做一个总结。以后在每个月我们都会有类似的总结，敬请期待。
其中 \theta_{i} 为参数, 它满足 \theta_{i} \in[0,1] , 且 \sum_{i=1}^{K-1} \theta_{i} \in[0,1] 。
在某些时候，需要在 R 画图中添加中文，但是默认情况下，R 对中文的支持不好。这里推荐一个showtext的 R 包。如果需要将含有中文字体的图形保存为 pdf 文件，可以使用下面讲到的方案，最新版的showtext已经支持了ggplot2，推荐使用此种方案。
1，rand 生成均匀分布的伪随机数。分布在（0~1）之间 主要语法：rand(m,n)生成m行n列的均匀分布的伪随机数 rand(m,n,‘double’)生成指定精度的均匀分布的伪随机数，参数还可以是’single’ rand(RandStream,m,n)利用指定的RandStream(我理解为随机种子)生成伪随机数 2，randn 生成标准正态分布的伪随机数（均值为0，方差为1） 主要语法：和上面一样 3, randi 生成均匀分布的伪随机整数 主要语法：randi（iMax）在开区间（0，iMax）生成均匀分布的伪随机整数 randi（iMax，m，n）在闭区间[1，iMax]生成mXn型随机矩阵 r = randi([iMin,iMax],m,n)在闭区间[iMin，iMax]生成mXn型随机矩阵
深度学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。
作为AI从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 python 库进行深度学习有关。
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。
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