以上的经验在许多日常情景和职业中都很有用：例如，医生，法官，投资者必须处理不确定的信息并根据这些信息作出合理的决定。由于这是一个AI课程，我们将讨论如何使用概率来自动化不确定推理。...注： 为什么我们使用赔率而不是百分比 四分之三当然与75％相同（数学家倾向于使用0.75这样的分数而不是百分比）。我们发现，人们在处理分数和百分比时比处理自然频率或者说赔率更容易产生混淆和错误。...对于大于1的赔率，如5：1，很容易记住，因为概率不可能大于1（或大于100％），但是对于小于1的概率如1：5，就很容易混淆。下面的练习将进一步说明赔率和概率之间的对应关系。...练习9：赔率 如上所述，赔率3：1等于概率的0.75（或百分比75％）。 一般来说，如果赞成事件的赔率是x：y，则事件的概率等于x /（x + y）。...你的任务： 对于前三题1-3，从赔率转换为整数的比值; 例如从1：1到1/2。 对于后三题4-6，将概率转换为百分比（例如4.2％）。以百分比形式给出答案，取一位小数，例如12.2％。
我们将首先通过一个简单的医学诊断问题来展示贝叶斯定理的强大力量，这个问题突出了我们的直觉多么组合冲突的证据。然后，我们将展示如何使用贝叶斯定理来构建处理冲突和噪声观测的AI方法。...赔率如何变化 为了权衡新信息，并决定赔率变得可用的时候怎样进行变化，我们需要考虑在其他情况下我们会遇到这种信息的可能性。举个例子，今天晚些时候下雨的可能性。想象一下，在芬兰早上起床。...所以我们得出结论：在阴天早晨，我们有：似然比=（9/10）/（1/10）= 9 贝叶斯定理将先验赔率转换为后验赔率：后验赔率=似然比×先验赔率 现在你也许在想：等下，这就是公式？只是一个乘法而已！...换句话说，或许特朗普的胜利有一个罕见的事件，概率为23.1%。 练习9：赔率 如上所述，赔率3：1等于概率的0.75（或百分比75％）。...你的任务： 对于前三题1-3，从赔率转换为整数的比值; 例如从1：1到1/2。 对于后三题4-6，将概率转换为百分比（例如4.2％）。以百分比形式给出答案，取一位小数，例如12.2％。
但是该模型有几个截距，它们代表将变量切分以创建观察到的分类表现的点。 就像在普通回归模型中一样，每个预测变量都会以一种方式影响结果，这就是比例赔率假设或约束。...因此，我们要做的是将数据从宽转换为长，将其建模为常规二项式，但是我们需要告诉模型为每个级别估计不同的截距。为此，我使用具有unstructured工作相关性结构的通用估计方程（GEE）。...她的前三个分数是1，她的最后两个分数是0，因为4小于4-5阈值和5-6阈值。 下一步是为阈值创建虚拟变量。这些变量将用于表示模型中的截距。 请注意，我将虚拟变量乘以-1。...我们可以轻松地放宽pom.bin模型中的比例赔率约束。让我们通过放宽对预测变量的约束来运行某些人所说的偏比例赔率模型day2。我们通过估计阈值虚拟变量和day2预测变量之间的相互作用来做到这一点。...现在，我们可以将比例比例赔率二进制模型与比例赔率二进制模型进行比较，以测试day2变量的约束条件。
然后将4097个数据点平均分成每个患者23个块; 每个块都被转换为数据集中的一行。每行包含178个读数，这些读数被转换为列; 换句话说，有178列构成了EEG读数的一秒。...数据处理和构建训练/验证/测试集 这里没有任何特征工程要做，因为所有特征都是脑电图读数的数值; 将数据集转储到机器学习模型中不需要任何处理。 优良作法是将预测变量和响应变量与数据集分开。...将首先选择将验证和测试集与训练集分开，这是因为希望验证和测试集具有类似的分布。 然后可以检查每组中的患病率，以确保它们大致相同，因此大约20％。...如果想在其他python笔记本中使用它，将缩放器转储为.csv文件以便快速访问 分类模型 进行设置，这样就可以使用一个函数打印所有模型指标print_report 。...该模型适合两个类的线性决策边界，然后通过sigmoid函数传递，从赔率对数转换为样本属于正类的概率。因为模型试图找到正类和负类之间的最佳分离，所以当数据分离明显时，该模型表现良好。
逻辑函数是一个sigmoid函数，其公式为： f(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}} 其中，x是由输入特征和权重组成的向量，f(x)表示输入特征属于某个类别的概率。...1与0概率比值的自然对数 ln\frac{P}{1-P} = θ^Tx 以买房预测理解这个逻辑函数 如何判断θ是三个？...θTx的转置公式是怎样的？ 参照线性回归中的θ，这里的θ也是个向量，涵盖所有提到过的θ分量，θ=< θ_0,θ_1,θ_2 >。...转置可能是与x这个向量进行矩阵乘法，个人猜测是这样的， θ^T= ,x =^T ,(1,3)(3,1)得到一个1×1结果。...在实际应用中，假阳率高的模型可能会导致过多的误判，因此需要尽可能降低模型的假阳率。 假阳率主要出现在分类问题中。在二分类问题中，假阳率是指将负例预测为正例的比例。
一旦我们有了先验概率和估计的似然比，我们就可以应用贝叶斯规则了，这是我们在医学诊断案例中已经实践过的例子。推理过程与之前一样：我们通过将垃圾邮件的概率乘以似然比来更新垃圾邮件的赔率。...为了深入记忆，我们先尝试一条单条消息的消息。对于先验赔率，如上所述，你应该使用赔率1：1。 练习12：一个单词的垃圾邮件过滤器 让我们从一个只有一个词的消息开始：“million”。...你的任务：使用上面的表格计算给出这个词的垃圾邮件的后验概率。请记住，赔率与概率不一样，概率我们通常会表示为一个百分比。 以x.x的形式给出答案。 为了处理消息中的其他单词，我们可以使用完全相同的步骤。...你应该再次从先验赔率1：1开始，然后将这些赔率重复乘以四个单词中每一个的似然比。上面列出了似然比可以供你参考。 您的任务：将结果表示为后验赔率，不对结果进行四舍五入。...以赔率形式给出结果，xx：yy，其中xx和yy是数字。请记住，当乘以赔率时，你应该只乘以分子部分（xx部分）。给出没有简化的答案（即使两边有同一公分母）。
它实现了一个名为estimateEfficiency()的公共类函数，它获取记录的Map并返回它们的DEA分数。 3....calculatePopularity()根据社交媒体计数使用DEA来估计页面的分数。estimatedPercentiles()类函数获取DEA分数并将其转换为百分位数。...总的来说，百分比比DEA分数更容易解释; 因此当我们说一个网页的流行分数是70％时，这意味着该网页比70％的网页更受欢迎。...loadFile()类函数用于加载DEA的统计信息，getPopularity()类函数是一种易于使用的方法，可以获取Facebook的喜欢，Google的+1和一个页面的转推数量，并评估其在社交媒体上的流行度...所有的社交媒体计数都被标记为输出，我们传递给DEA一个空的输入向量。
介绍 在本文中，我们展示了如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手”和“组合”，以及如何计算扑克赔率，即在无限额德州扑克中获胜/平局/失败的可能性。...现在假设对方手牌的范围来计算我的赔率。...或KK和AA，直到转牌时都是头对。我决定保持10和K或更好的牌，因为有所谓的隐含赔率。隐含赔率是对您打出的一笔钱可以从投注中赢取多少钱的估计。因此，对方可能会等待中奖（他可能刚刚中了？）。...讨论和结论 在本文中，我展示了如何表示基本的扑克元素（例如手牌和组合），以及如何在讲述威尼斯人夜晚的故事的同时，假设Python中的随机手牌和范围来计算扑克赔率。...在下面，我展示了我的获胜赔率是如何从翻牌到转牌，然后是河牌的改变过程，假设对方的随机牌以及推断范围。 ? 我们观察到，即使最终结果不利于我，我还是赢得这一单挑局的主要人选。
2018的结果——巴西将赢得冠军。...逻辑回归通过使用逻辑函数预估概率，从而衡量分类因变量和一个或多个自变量之间的关系。简单说，给定一组相关的数据后，逻辑回归能够预测结果（在世界杯的情况下，就是预测是输还是赢）。...在模型的选择上，Peste用的是随机森林（深度500），一种根据呈现给它的特征生成多个决策树的算法，并且每个单独的树对每个新输入向量的结果“投票”。...投注赔率：使用投注比较网站OddsChecker，采用每个国家最慷慨的赔率。 TransferMarkt的数字是欧元，而FIFA和Elo有他们自己的评级系统，投注赔率是分数。...作者将每一个系统都标准化，使它们具有可比性。在统计中，标准分数（也称为z分数/值，正常分数或标准化值）是数值与平均值不同的标准偏差数。
然而，它应该与其他指标结合起来，因为高召回率可能会以牺牲不平衡数据集的精度为代价。1.6 F1-分数 F1 分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了平衡两者的单一指标。...F1 分数的公式如下：当误报和漏报同样重要并且您寻求精确率和召回率之间的平衡时，F1 分数非常有用。 概括：F1-Score 平衡精确度和召回率：当误报和漏报都很重要时很有用。...Scikit learn 没有 MAPE 函数，但我们可以使用以下方法自己计算：# 定义一个函数来计算平均绝对百分比误差（MAPE）def mape(y_true, y_pred): # 计算真实值与预测值之间的绝对差异...，然后除以真实值，最后乘以100转换为百分比 return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100# 使用定义好的MAPE函数，传入真实值...这一选择应基于具体问题背景、采用的模型类型，以及希望达成的项目目标。以下内容将引导您如何根据这些因素做出明智的决策。3.1 了解问题背景在选择指标之前，了解项目背景至关重要。
那么，让我们以图形的方式来看看回归系数是如何随lambda的变化而变化的。只需将参数xvar=“lambda”添加到plot（）函数中。...接下来，我们在将测试集转换为矩阵形式，就像我们在训练集中所做的那样： 1 newx <- as.matrix(test[, 1:9]) 然后使用predict（）函数构建一个名为ridge.y的对象，...分数越高，疾病危险度越大； 8 pgg45：Gleason分数的百分比为4或5； 9 lpsa：PSA值的对数值，这是结果变量； 10 train：一个逻辑向量(TRUE或FALSE，用以区分训练数据集和测试数据集...为glmnet准备训练集数据也很容易，使用as.matrix()函数处理输入数据，并创建一个向量作为响应变量，如下所示: 1 x 换为矩阵： 1 newx<-as.matrix(test[, 1:8]) 然后，我们使用predict()函数创建一个名为ridge.y的对象，指定type
2018的结果——巴西将赢得冠军。...逻辑回归通过使用逻辑函数预估概率，从而衡量分类因变量和一个或多个自变量之间的关系。简单说，给定一组相关的数据后，逻辑回归能够预测结果（在世界杯的情况下，就是预测是输还是赢）。...在模型的选择上，Peste用的是随机森林（深度500），一种根据呈现给它的特征生成多个决策树的算法，并且每个单独的树对每个新输入向量的结果“投票”。...投注赔率：使用投注比较网站OddsChecker，采用每个国家最慷慨的赔率。 TransferMarkt的数字是欧元，而FIFA和Elo有他们自己的评级系统，投注赔率是分数。...作者将每一个系统都标准化，使它们具有可比性。在统计中，标准分数（也称为z分数/值，正常分数或标准化值）是数值与平均值不同的标准偏差数。 ? 2018年世界杯，四个流行的预测来源 ?
在具体编程中，sklearn没有直接能够传入threshold阈值的函数，但是可以使用算法的decision_function函数计算出样本的score值，然后转换为布尔向量，进而转换为元素为0,1的整型向量...▲逻辑回归算法 逻辑回归算法的原理：通过训练模型找到一组参数θ，θ的转置与某个样本特征Xb进行点乘运算，最终的运算结果和0进行比较： 如果θT点乘Xb的值大于等于0的话，经过Sigmoid函数计算的结果...因为有很多其它的分类算法，可能并不是通过θT · x来充当预测边界，为了不失一般性，将这个轴称为score，不论是那种分类算法，首先都是计算出一个分数值，然后根据这个分数值与设定的阈值进行比较，进而得到最终的分类结果...结果是一个一维向量，一维向量中的元素值就是前面小例子图示中的样本score值。我们可以通过decision_function函数来得到每个样本的score值是多少。...如何通过decision_function函数来实现一个基于不同阈值的分类过程呢？
Softmax是一种数学函数，通常用于将一组任意实数转换为表示概率分布的实数。...其本质上是一种归一化函数，可以将一组任意的实数值转化为在[0, 1]之间的概率值，因为softmax将它们转换为0到1之间的值，所以它们可以被解释为概率。...许多多层神经网络输出层的最后一层是一个全连接层，输出是一个实数向量，这个向量通常代表了每个类别的得分或置信度。为了将这些得分转换为概率分布，通常会使用softmax函数。...因为它将分数转换为规范化的概率分布，可以显示给用户或用作其他系统的输入。所以通常附加一个softmax函数在神经网络的最后一层之后。...Softmax函数的公式 softmax函数的输入是一个包含K个元素的向量，其中不带箭头的z表示向量的一个元素: 下面是一个例子: 其中分子的函数可视化如下： Softmax的分子将指数函数应用于向量的每个元素
综上，如果将z替换为f，整合方程式（1）和方程式（2），就获得了一个经典的线性分类器，逻辑斯蒂回归模型（Logistic Regression)： ?...公式3 从逻辑斯蒂函数图像中便可以观察到该模型如何处理一个待分类的特征向量：如果z=0，那么g = 0.5；若z向量被判别为一类；反之，若z>0，则g>0.5，其被归为另外一类...替换为标准缺失值表示 data=data.replace(to_replace='?'...F1值之所以使用调和平均数，是因为它除了具备平均功能外，还会对那些召回率和精确率更加接近的模型给予更高的分数；而这也是我们所期待的，因为那些召回率和精确率差距过大的学习模型，往往没有足够的实用价值。...回到本节所讨论的任务，对于乳腺癌肿瘤预测的问题，我们显然更加关注召回率，也就是应该被正确识别的恶性肿瘤的百分比。对于召回率更高的预测模型，医生和患者会更为信赖并给予更多关注。
编译：1+1=6 1 介绍 在今天的推文中，公众号将向大家展示如何在Python中表示基本的扑克元素，例如“手牌”和“组合牌”（Hands、Combos），以及如何计算扑克赔率，即在无限注德州扑克中获胜...现在假设对手的区间来计算我们的赔率。...让我们计算更新后的赔率。...= 29％ 我们获胜的机会至少是底池赔率的两倍。...结果如何？对手是： A、J 呵呵！ 4 结语 下面，我们向读者展示了我们的获胜几率是如何从翻牌变成转牌，然后是河牌（假设对手玩家随机出牌）。
PCA 如何工作？ 高维数据集是指包含大量变量的数据集，也称为 "维度诅咒"，通常给计算带来挑战。尽管大功率计算在某种程度上可以处理高维数据，但在许多应用中，仍有必要降低原始数据的维度。...decision_scores_：训练数据的分数向量，当使用.decision_functions()训练数据时也一样。 decision_score()：为每个观测值分配离群值分数的评分函数。...predict()：根据指定的阈值给出1或0的预测函数。 contamination：表示离群值的百分比，默认为10%。在大多数情况下，我们无法知道异常值的百分比，因此可以根据任何先验知识进行赋值。..."true" 的标准化和 5% 的污染率设置。...PyOD内置函数"threshold_"可以根据给定的污染率计算训练数据的阈值，默认值为10%。
量化阶段 由于训练好的神经网络对数据精度以及噪声的不敏感，因此可以通过量化将参数从浮点数转换为定点数。...nms_sorted_bboxes函数是NMS算法的具体实现，它接受一个已经按照分数排序的框的向量bboxs，以及一个空的整数向量picked，用于存储保留下来的框的索引。...算法的步骤如下： 清空存储结果的picked向量。 获取框的个数n，创建一个用于存储每个框面积的向量areas。 遍历每个框，计算其面积并存储到areas向量中。...return bgr; } 这段代码主要用于处理模型的输出结果，将输出数据转换为向量，并计算缩放比例，然后创建一个向量来存储检测结果。...将输出数据转换为向量，分别为类别得分数据向量（scores_data）和边界框数据向量（boxes_data）。 获取类别得分和边界框的指针，分别为scores和bboxes。
本文将数据集中的10%训练集来训练分类器，然后用corrected测试集测试分类器性能，这个分类器可以是基于贝叶斯的、决策树的、神经网络的或者是支持向量机的。...个人认为这段代码最大的亮点是： (1) 有效地将数据集中字符型转换为数值型，这是数据集预处理常见的方法。...#coding:utf-8import numpy as npimport pandas as pdimport csv """功能：数据预处理 将KDD99数据集中字符型转换为数值型原文：https:...def find_index(x,y): return [i for i in range(len(y)) if y[i]==x] #定义将源文件行中3种协议类型转换成数字标识的函数def handleProtocol...下面通过一个经典的例子来讲解如何寻找邻居，选取多少个邻居。下图是非常经典的KNN案例，需要判断右边这个动物是鸭子、鸡还是鹅？
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