文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

机器学习中的概率模型

机器学习中的概率模型 概率论，包括它的延伸-信息论，以及随机过程，在机器学习中有重要的作用。它们被广泛用于建立预测函数，目标函数，以及对算法进行理论分析。...与支持向量机、决策树、Boosting、k均值算法这些非概率模型相比，概率模型可以给我们带来下面的好处： 1.对不确定性进行建模。假如我们要根据一个人的生理指标预测他是否患有某种疾病。...与直接给出简单的是与否的答案相比，如果算法输出结果是：他患有这种疾病的概率是0.9，显然后者更为精确和科学。再如强化学习中的马尔可夫决策过程，状态转移具有随机性，需要用条件概率进行建模。...在这种模型中，神经元的输出值是以随机的方式确定的，而不像其他的神经网络那样是确定性的。 受限玻尔兹曼机的变量（神经元）分为可见变量和隐藏变量两种类型，并定义了它们服从的概率分布。...回报的作用是告诉智能体之前执行的动作所导致的结果的好坏。 MDP可以抽象成一个五元组 ? 其中S为状态空间，A为动作空间，p为状态转移概率，r为回报函数， ? 是折扣因子。

2.6K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    R中的概率分布函数及可视化

    写在前面： 概率分布函数乍一看十分复杂，很容易让学习者陷入困境。对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。...对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)

    1.7K30

    「R」说说r模型中的截距项

    y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...第一个模型隐含了截距项，而第二个模型显式地进行了指定。 当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。 如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean

    3.3K00

    R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型

    p=11161 概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...相关视频 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 stan简介 Stan是用于贝叶斯推理的C ++库。它基于No-U-Turn采样器（NUTS），该采样器用于根据用户指定的模型和数据估计后验分布。...分析结果。 在本文中，我将通过两个层次模型展示Stan的用法。我将使用第一个模型讨论Stan的基本功能，并使用第二个示例演示更高级的应用。...通过Stan指定模型时，该 lookup 函数会派上用场：它提供从R函数到Stan函数的映射。...我们可以使用以下plot 函数来可视化估计中的不确定性 ： 黑线表示95％的间隔，而红线表示80％的间隔。圆圈表示平均值的估计。

    27830

    如何改进 AI 模型在特定环境中的知识检索

    在当今数字化的时代，AI 模型的应用越来越广泛，而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章，深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...例如，当我们使用一个传统的 RAG 模型来回答关于 “量子力学中的不确定性原理” 的问题时，可能会因为编码信息时丢失了上下文，而无法准确检索到相关的知识块。...例如，在一个关于历史事件的知识库中，将 “第二次世界大战的起因、过程和结果” 划分为一个块可能太大，而将每个单词作为一个块又可能太小。 2. 嵌入模型的选择 不同的嵌入模型具有不同的特点和性能。...五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍，我们可以看出，这些方法可以结合使用，以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...总之，改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新，我们相信可以找到更加有效的方法，为 AI 技术的发展做出更大的贡献。

    8000

    【机器学习】在不确定的光影中：机器学习与概率论的心灵共舞

    在机器学习中，概率论帮助我们理解和处理不确定性，进而建立模型进行预测和决策。无论是在分类、回归任务，还是在强化学习与生成模型中，概率论都起着至关重要的作用。...一、概率论基础 1.1 概率的基本概念与性质 在机器学习和数据科学中，概率是一个非常重要的工具，它帮助我们理解和量化不确定性。...概率生成模型：如朴素贝叶斯分类器，通过建模数据的概率分布来进行分类预测。 参数估计与假设检验：在模型评估中，通过统计指标来判断模型的性能和适用性。...在接下来的章节中，我们将进一步探讨如何将这些理论应用于实际的机器学习算法，如分类与回归模型中，如何通过合适的概率模型提升算法的表现。...以上就是关于【机器学习】在不确定的光影中：机器学习与概率论的心灵共舞的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️

    11710

    R语言Rstan概率编程规划MCMC采样的贝叶斯模型简介

    p=3234 概率编程使我们能够实现统计模型，而无需担心技术细节。它对基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用。 简介 RStan是贝叶斯推理的C ++库。...准备要输入模型的数据。 使用该stan函数从后验分布中取样。 分析结果。 在本文中，我将展示Stan使用两个分层模型的用法。...（必需）：用于指定模型 生成数量：用于后处理结果 对于模型程序块，可以以两种等效方式指定分布。...此外，时间0的截距，即出生时大鼠的体重。我们还可以计算其他数量，例如，不同时间点的大鼠的估计重量。我们稍后会在R中执行此操作。...数据准备 要为模型准备数据，我们首先将测量点提取为数值，然后在列表结构中对所有内容进行编码： 拟合回归模型 我们现在可以拟合大鼠体重数据集的贝叶斯分层回归模型： 用层次回归模型预测 确定了 α 和 β

    1.5K20

    R 树在前端性能优化中的使用

    树的数据结构 树在前端开发里其实并不应该很陌生，浏览器渲染页面过程中必不可缺，包括 HTML 代码解析完成后得到的 DOM 节点树和 CSS 规则树，布局过程便是通过 DOM 节点树和 CSS 规则树来构造渲染树...基于这样一个渲染过程，我们页面的代码也经常是树的结构进行布局。除此之外，热门前端框架中也少不了 AST 语法树，虚拟 DOM 抽象树等等。...在现实生活中，R 树可以用来存储地图上的空间信息，例如餐馆地址，或者地图上用来构造街道，建筑，湖泊边缘和海岸线的多边形。...在与图形相关的应用中经常会使用到 R 树，除了上述提到的地图检索以外，图形编辑中也会使用到（检索图形是否发生了碰撞）。...R 树删除（下溢节点中的条目不会被重新插入，而是将下溢节点保留在树中，只有当其为空时才被删除，这是查询与删除性能之间的良好折衷） 批量加载：OMT算法（Overlap Minimizing Top-down

    34431

    分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现

    CART模型 ，即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。...下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。...，结果存在fit变量中 fit=rpart(formula,method='avova',data=bodyfat) #直接调用fit可以看到结果 n= 71 node), split, n,...#建立树模型要权衡两方面问题，一个是要拟合得使分组后的变异较小，另一个是要防止过度拟合，而使模型的误差过大，前者的参数是CP，后者的参数是Xerror。...#用prune命令对树模型进行修剪(本例的树模型不复杂，并不需要修剪) pfit=prune(fit,cp= fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"])

    2.8K60

    分类-回归树模型（CART）在R语言中的实现

    CART模型 ，即Classification And Regression Trees。它和一般回归分析类似，是用来对变量进行解释和预测的工具，也是数据挖掘中的一种常用算法。...下面以一个例子来讲解如何在R语言中建立树模型。为了预测身体的肥胖程度，可以从身体的其它指标得到线索，例如：腰围、臀围、肘宽、膝宽、年龄。...，结果存在fit变量中 fit=rpart(formula,method='avova',data=bodyfat) #直接调用fit可以看到结果 n= 71 node), split, n,...#建立树模型要权衡两方面问题，一个是要拟合得使分组后的变异较小，另一个是要防止过度拟合，而使模型的误差过大，前者的参数是CP，后者的参数是Xerror。...#用prune命令对树模型进行修剪(本例的树模型不复杂，并不需要修剪) pfit=prune(fit,cp= fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"])

    4.1K40

    R语言ggtree+msa可视化进化树+多序列比对的结果

    这两天看用vcf文件做单倍型网络的内容，找到了一篇plos one上的论文 论文题目是 A workflow with R: Phylogenetic analyses and visualizations...using mitochondrial cytochrome b gene sequences image.png 论文提供了完整的R语言代码和示例数据 里面一小部分内容是关于进化树的可视化展示并且关联多序列比对的结果的...记录下这个代码 我自己的数据是vcf文件，论文中提供的fasta格式的文件 读取vcf文件 library(vcfR) vcf.example<-read.vcfR("popgenome/KiwifruitPathogenFiltered.recode.vcf...") df<-vcfR2DNAbin(vcf.example) 做进化树并使用ggtree可视化展示 library(ggtree) library(ape) dnbinR包 首先是安装 BiocManager::install("msa") library(msa) help(package="msa") 可视化展示 ggtree(tree)+ xlim

    2K20

    【模型解读】resnet中的残差连接，你确定真的看懂了？

    残差连接是何的首创吗？当然不是，传统的神经网络中早就有这个概念，文【2】中则明确提出了残差的结构，这是来自于LSTM的控制门的思想。...关于LSTM相关的知识，大家可以去其他地方补。 在该文章中，研究者没有使用特殊的初始化方法等，也能够训练上千层的网络。但为什么这篇文章没有resnet火呢？...不就是反应了与真值的误差吗？ 所以，这么一想想，残差就应该是有效的，各方实验结果也证明了。...3skip connect就只是这样吗 上面我们解释了skip connect改善了反向传播过程中的梯度消散问题，因此可以使得训练深层网络变得容易，但研究者们表示NoNoNo，没这么简单。...虽然梯度范数大，但是如果网络的可用自由度对这些范数的贡献非常不均衡，也就是每个层中只有少量的隐藏单元对不同的输入改变它们的激活值，而大部分隐藏单元对不同的输入都是相同的反应，此时整个权重矩阵的秩不高。

    2.9K20

    python 实现 AIGC 大模型中的概率论:生日问题的基本推导

    在上一节中，我们对生日问题进行了严谨的阐述：假设屋子里面每个人的生日相互独立，而且等可能的出现在一年 365 天中的任何一天，试问我们需要多少人才能让某两个人的生日在同一天的概率超过 50%。...在简单情况下，屋子里只有 2 人，每个人的生日可能是 365 天中某一天，于是这两个人可能的生日组合是 365 365 = 133,225种情况（注意问题假设，屋子里人的生日相互独立）。...在这么多种组合中，两个人生日在同一天的情况有多少种呢？...，那么就有： 如果我们能找到一个最小的 n 值，使得上面公式计算结果小于 1/2，那么问题就能解决，因为当 n人中没有两个人的生日相同的概率小于 1/2,那么其相反事件的概率也就是至少有两人生日相同的概率就大于...n 的值越大，对应两个人没有相同生日的概率逐渐减小，在 20 过去一点对应概率就在 0.5 以下，同时我们也在代码中打印出 22 人和 23 人情况下没有人有相同生日的概率，可以看到 22 人的时候概率还在

    17110

    R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据

    最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。...这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用 R语言中RStan贝叶斯层次模型分析示例 stan简介 Stan是用于贝叶斯推理的C ++库。...通过专用的_.stan_  文件完成此操作  。 准备要提供给模型的数据。 使用该stan 函数从后验分布中采样  。 分析结果。 在本文中，我将通过两个层次模型展示Stan的用法。...通过Stan指定模型时，该  lookup 函数会派上用场：它提供从R函数到Stan函数的映射。...我们可以使用以下plot 函数来可视化估计中的不确定性  ： 黑线表示95％的间隔，而红线表示80％的间隔。圆圈表示平均值的估计。

    49900

    python 实现大语言模型中的概率论:两人轮流出手对决时取胜概率的推导

    如果 n=1，这意味着你第一次投就成功，对应的概率就是 p，如果 n=2，那意味着你投第一次不中概率为 1-p，然后对手投第一次同样不中，概率为 1-q，然后你投第二次结果中了，概率为 p，此时对应的概率就是...2,于是概率就是 r ^2 * p，由此我们就能推而广之，那就是当你在第 n 次投篮时成功对应的概率就是 r ^( n-1) * p。...由此我们就能推断，你在竞争中获胜的概率，那就是头一次就赢的概率加上投两次就赢的概率…，加上投 n 次就赢的概率，于是有: 注意这里的 r 是替代(1-p)(1-1)。...有过高数学习经验的同学或许都了解过一个概念叫分部积分，要计算一个复杂的积分，我们需要把积分内的变量做各种代换才能计算出结果，我们看个例子，假设要计算如下积分，也就是公式(1)： 我们需要做如下替换：...当然付出肯定会有回报，有好的数学基础才能掌握复杂的大语言模型算法，或许爬山金字塔顶端并非路程有多难走，而是我们没有那个耐心持续走下去。

    11710

    R语言基于决策树的银行信贷风险预警模型

    预警方案设计 数据在进行操作的过程中，我们一共分了四步，分别是数据分析和分离数据集，建立训练数据集决策树，评估模型性能，提高模型性能。...从银行角度出发，如果使用该模型引用到实际生活中，会因为申请人实际违约被误判为不违约的概率太大，而使银行做出错误的决定，从而产生损失。...4所示，与训练数据集的结果图相比，由此可以看出该次模型性能的提升没有较大效果。...图6是加入代价矩阵的模型分类结果汇总。...算法能够为影响较大的错误分类进行误判代价值的设定，从而使模型在这类误判中的增加重视，降低这类错误发生的概率。

    89810

    DeepMind 最新论文解读：首次提出离散概率树中的因果推理算法

    翻译 | 高卫华 出品 | AI科技大本营 当前，一些前沿AI研究人员正在寻找用于表示上下文特定的因果依赖关系清晰的语义模型，这是因果归纳所必需的，在 DeepMind的算法中可看到这种概率树模型。...概率树图上的节点表示一个事件及其概率，根节点表示概率等于1的特定事件，同级节点集表示父事件（the parent event.）中详尽的划分。...概率（导致特定节点发生的一系列事件）=概率（该节点）*概率（父节点）。 概率树已存在数十年，但一直都未受到ML和AI爱好者的过多关注。...新的DeepMind论文 《概率树中的因果推理算法》中写道，“概率树是因果生成过程的最简单模型之一。” 据作者称，上述算法是第一种针对离散概率树中的因果推理提出的具体算法。 ? ?...因果归纳是机器学习和统计学中的经典问题。 因果贝叶斯网络（CBN）等模型可以描述因果归纳中的因果依存关系，但是无法表示特定于上下文间的独立性。

    72030

    二叉树进行中序遍历的结果_层次遍历和中序遍历构建二叉树

    目录 1.二叉树 2.二叉排序树（搜索树） ---- 1.二叉树 方法：在二叉树下画一条线作为X轴，把所有节点投影到X轴上，从左到右排列好，得到的结果就是中序遍历的结果。...例如： 得到“HDIBEAFJCG”是中序遍历的结果。 在面试或者考试的时候，用上这个小技巧又快又不会出错，绝对是不二选择。...如果想用代码实现的，可以参考这篇文章，二叉树中序遍历（递归+非递归）Java，其中详细介绍了中序遍历实现的方法和结果，包括递归和非递归两种方式。...2.二叉排序树（搜索树） 对于二叉排序树（搜索树）用上这个小技巧，还可以快速得到目标节点的前继节点、后继节点。...例如： 得到“10 20 40 50 55 60 62 69 75 80”是中序遍历的结果。 比如要删除20这个节点，那么就是用10或者40这两个节点中的一个替换20。

    38260

    如何来确定九宫格模型中的绩效 - 能力等级线

    我们在年底做人才盘点的时候最终的输出是九宫格模型，在九宫格模型中，一般企业用的做多的维度是 绩效 - 能力 ，通过对绩效和能力的量化来做九宫格模型，但是在很多HR 做九宫格模型中都会碰到一个难点，就是如何来设置绩效和能力的等级线...今天我们就来聊一聊在九宫格中这两个维度的等级线设置的标准，首先我们先来看下面的九宫格模型。...在这个九宫格模型中对应的绩效和能力分别有四个等级线把矩阵划分为了九个格子，九宫格，那这个等级线我们应该如何里划分呢，等级线的划分和年度的部门绩效的指标制定有关联，我们给出下面几个参考。...，在最后的绩效等级线划分的时候，就根据人数的最终评估结果，来划分等级线，同时和分阶法一样，也需要考虑不同比例的人数，奖金的系数和最终经的薪酬奖金的总额。...在九宫格等级线的划分上，我们是通过散点图来完成的，基本的逻辑思路就是确定两个点，然后在转化成散点图的直线，建立九宫格模型的好处就是我们只需要更改后台的数据，就可以呈现可视化的建模。

    4.4K40
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券