叶汉说的只是心理层面，现代赌场程序方面的设计比叶汉当年要缜密得多，赌场集中了概率学、统计学的数学知识。一个普通赌徒，只要长久赌下去，最终一定会血本无归。所谓的各种致胜绝技，除了《赌圣》电影里的周星星，现实世界里的周星驰都不信。
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。
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
设\lbrace{X_n}\rbrace为一随机变量序列。目标：X为一随机变量（或a为常数）。
总第82篇 01|概念及原理: EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代分两步完成:E步，求期望(expectation)；M步，求极大值(maximization).所以这一算法称为期望极大算法，简称EM算法。(你看懂了吗？反正我第一次看是一脸懵。没关系接下来通过一个例子，你就能明白了。) (三硬币模型) 假设有A,B,C这些硬币正面出现的概率分别是π,p和q。进行如下掷硬币试验:先掷硬币A，根据其结果选出硬币B或C，正面选硬币B，反
第一次接触EM算法，是在完成半隐马尔科夫算法大作业时。我先在网上下载了两份Baum-Welch算法的代码，通过复制粘贴，修修补补，用java实现了HMM算法（应用是韦小宝掷两种骰子的问题）。然后，参考有关半隐马尔科夫算法的论文，照着论文中的公式修改隐马尔科夫算法，完成了大作业。现在回想起来，就隐隐约约记得有一大堆公式。最近，我看到一篇很好的文章，对EM算法的计算有了进一步的了解
线性代数和概率论是机器学习的必备基础课程。前几天，量子位已经推荐了一个可以互动的线性代数课程。
1、我们借助概率论来解释分析机器学习为什么是这样的，有什么依据，同时反过来借助概率论来推导出更多机器学习算法。很多人说机器学习是老中医，星座学，最主要的原因是机器学习的很多不可解释性，我们应用概率知识可以解释一部分，但还是很多值得我们去解释理解的东西，同时，什么时候机器学习更多的可解释了，反过来，可以用那些理论也可以继续为机器学习的，对人工智能创造推出更多的理论，等到那一天，也许真的能脱离更多的人工智障了。
要学习统计，就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论，容易让人迷失其中，但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念，现在，我们将探讨统计和概率的关系。
不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道坎，大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法，没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下 Chalmers 一些涉及到贝叶斯统计的课程，content 里的第一条都是 Philosophy of Bayesian statistics。
栗子：一个人掷硬币，迅速将硬币捂住，他本人是知道正面朝上，由近及远的3个人看到了模糊的信息，坐的越远，信息越少。
作者 | 徐炎琨 来源 | 徐炎琨的知乎问答 Abstract：最近课业内的任务不是很多，又临近暑假了，就在网上搜了一些有关于机器学习和深度学习的课程进行学习。网上的资料非常繁多，很难甄别，我也是货比三家进行学习。这是这个系列的第一个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。… ▌浅谈贝叶斯 不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道坎，大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法，没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了
Abstract：最近课业内的任务不是很多，又邻近暑假了，就在网上搜了一些有关于机器学习和深度学习的课程进行学习。网上的资料非常繁多，很难甄别，我也是货比三家进行学习。这是这个系列的第一个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。…
作者 | 徐炎琨 来源 | 知乎问答 整理 | AI科技大本营 这是这个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。… ▌浅谈贝叶斯 不论是学习概率统计还是机器学习的过程中，贝叶斯总是是绕不过去的一道坎，大部分人在学习的时候都是在强行地背公式和套用方法，没有真正去理解其牛逼的思想内涵。我看了一下 Chalmers 一些涉及到贝叶斯统计的课程，content 里的第一条都是 Philosophy of Bayesian statistics。
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。
贝叶斯统计在机器学习中占有一个什么样的地位，它的原理以及实现过程又是如何的？本文对相关概念以及原理进行了介绍。 引言：在很多分析学者看来，贝叶斯统计仍然是难以理解的。受机器学习这股热潮的影响，我们中很多人都对统计学失去了信心。我们的关注焦点已经缩小到只探索机器学习了，难道不是吗？ 机器学习难道真的是解决真实问题的唯一方法？在很多情况下，它并不能帮助我们解决问题，即便在这些问题中存在着大量数据。从最起码来说，你应该要懂得一定的统计学知识。这将让你能够着手复杂的数据分析问题，不管数据的大小。 在18世界70年代
样本空间Ω：随机实验所有结果的集合。 在这里，每个结果ω ∈ Ω可以看作实验结束时真实世界状态的完整描述。
作者：沈伟臣 编辑：张 欢 前言 了解概率统计的同学都知道有频率学派和贝叶斯学派两种统计流派，那么频率学派和贝叶斯学派到底有什么区别呢？本篇文章分为三部分，首先介绍几种基本概率模型，然后介绍贝叶斯平滑在广告点击率(CTR)预估中的应用。首先介绍概率统计上的三种基本概率模型。 古典模型 这个模型下，随机实验所有可能的结果是有限的，并且每个基本结果发生的概率是相同的。举例：投掷一枚均匀硬币，结果只有两种（假设硬币没有立起来），正面朝上和反面朝上，那么正面朝上的的概率就是0.5。这是基于古典概率模型的计
已有 27345 次阅读 2017-7-31 09:15 |个人分类:系列科普|系统分类:科普集锦
指示器随机变量是一种特殊的随机变量，它只有两个取值：0和1。通常用I来表示指示器随机变量，它的取值为1表示事件发生，取值为0表示事件未发生。在掷骰子的例子中，我们可以将指示器随机变量定义为：
随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变，分布会如同均值向左或向右移动。统计推断中，用样本均值估计总体分布的均值(期望值)，样本量越多，样本均值约接近总体均值。
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办，旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向，并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者，预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备，敬请关注公众号获取最新消息。
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：。根据python stats.poisson.cdf(k, 5) 计算得到：当k=9时，累计概率为0.968，因此每天需要至少准备9个馒头才能有95%的把握保证供应。
随机变量：表示随机试验各种结果的实值单值函数，其实就是某个事件的所有可能情况的数值表示，一般写作 P(x = k) ，表示随机变量 x 取值为 k 时的概率。
项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步
又叫做0-1分布，指一次随机试验，结果只有两种。也就是一个随机变量的取值只有0和1。 记为: 0-1分布 或B(1,p)，其中 p 表示一次伯努利实验中结果为正或为1的概率。
介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而
摘要：概率分布在许多领域都很常见，包括保险、物理、工程、计算机科学甚至社会科学，如心理学和医学。它易于应用，并应用很广泛。本文重点介绍了日常生活中经常能遇到的六个重要分布，并解释了它们的应用。 介绍 假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。 他又犯了另一个错误，在匆忙中跳过了几项，但我们却不知道丢了谁的成绩。我们来看看如何来解决这个问题
---- 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
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：
以两个随机事件为例，一个随机事件发生或者另一个随机事件发生的概率，也就是这两个随机事件发生其一的概率，等于两个随机事件各自发生概率的和。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
每当我们遇到任何概率实验，我们谈论的是随机变量，它只不过是获取实验预期结果的变量。例如，当我们掷骰子时，我们期望从集合{1,2,3,4,5,6}中得到一个值。所以我们定义了一个随机变量X，它在每次掷骰时取这些值。
http://www.tensorinfinity.com/paper_162.html
机器学习算法背后的数学知识你了解吗？在构建模型的过程中，如果想超越其基准性能，那么熟悉基本细节可能会大有帮助，尤其是在想要打破 SOTA 性能时，尤其如此。
作者 | 玉龍 一、简介 隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、Michael I. Jordan 在2003年提出的，是一种词袋模型，它认为文档是一组词构成的集合，词与词之间是无序的。一篇文档可以包含多个主题，文档中的每个词都是由某个主题生成的，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。LDA是一种无监督学习，在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都
来源：深度学习初学者本文约6800字，建议阅读10分钟本文通过案例带大家学习EM算法的推导。 估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？ 下面我会从一个案例开始讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法到底是个什么玩意儿以及它的核心的idea是什么。之后讲解EM算法的推导公式，鉴于网上很多博客文章都是直接翻译吴恩达的课程笔记内容，有很多推导步骤都是跳跃性的，我会把这些中间步骤弥补上，让大家都能看懂
本文由奕欣，夏睿联合编辑。 AI科技评论按：本文根据王立威教授在中国人工智能学会AIDL第二期人工智能前沿讲习班＊机器学习前沿所作报告《机器学习理论：回顾与展望》编辑整理而来，在未改变原意的基础上略作
前天推了一篇关于EM算法的文章，后台有留言反映不太明白，包括解释EM使用的抛硬币的例子。
寄语：首先，对聚类算法进行了介绍；然后，解释了EM算法E步、M步的原理；最后，对sklearn参数进行了详解，并对王者荣耀英雄利用EM算法聚类，助力深入理解EM算法。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来源：Python数据科学 估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？ 下面我会从一个案例开始讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法到底是个什么玩意儿以及它的核心的idea是什么。之后讲解EM算法的推导公式，鉴于网上很多博客文章都是直接翻译吴恩达的课程笔记内容，有很多推导步骤都是跳跃性的，我会把这些中间步骤弥补上，让大家都能看懂EM算法的推导过程。最后以
看了大多数博客关于泊松分布的理解，都是简单的对公式做一些总结，本篇文章重点关注泊松分布如何被提出，以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1. 百度百科–泊松分布（推导过程值得研究） 2. wiki pedia –poisson distrubtion（讲的够详细） 3. 一篇大神博文–泊松分布和指数分布：10分钟教程（至少阐述明白了泊松分布用来干嘛）
无头用户界面组件是一种不提供任何接口而提供最大视觉灵活性的组件。“等等，你是在提倡没有用户界面的用户界面模式么？”
估计有很多入门机器学习的同学在看到EM算法的时候会有种种疑惑：EM算法到底是个什么玩意？它能做什么？它的应用场景是什么？网上的公式推导怎么看不懂？
EM算法到底是什么，公式推导怎么去理解？本文从调查学校学生的身高分布的案例为切入口讲解极大似然估计，然后过渡到EM算法，讲解EM算法的概念以及核心idea，最后根据吴恩达的课程笔记讲解EM算法的推导公式。
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