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。
从宏观上，两者的目的都是为了提供更好的样本代表性，并且两者的理论基础都来自于：总体的个体的同质性越高，抽样误差越小，样本的代表性越好。
大部分数据科学都涉及来自大型随机样本的数据。 在本节中，我们将研究这些样本的一些属性。
此示例说明如何使用逻辑回归模型进行贝叶斯推断 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据 ）。
数据科学家们经常面对世界的是或不是的问题。你在这个课程中看到了一些这样的问题的例子：
我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法，例如如pdp、LIME和SHAP，但是这些方法都是用在表格数据的，他们能不能用在神经网络模型呢？今天我们来LIME解释CNN。
在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。
我们常常谈论聚类，是通过距离去定义，比如K-means，距离判别等；今天我们一起谈谈EM聚类，一种基于统计分布的聚类模型，以统计分布作为设计算法的依据。其实，在大数定律的归束下，不管样本的分布类型是什么，当样本量趋于无穷大时，分布的类型将渐进于正态分布。
在numpy1.17开始，Generator代替RandomState，但是网上的博客多比较老，还都是介绍的RandomState，写这篇文章介绍一下新的numpy.random的基本使用。以下展示的是新版Generator和旧版RandomState的比较：
作者 | Indhumathy Chelliah 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
导读：随着深度学习算法应用越来越广泛，大家不再满足于只得到模型的预测结果，而是希望更好的了解结果产生的原因。构建能让用户理解并信任的模型越来越重要。本文将介绍一种作为复杂模型事后解释器的算法——LIME，并以乳腺癌诊断为例，对XGboost模型结果进行解释。
作者：陈之炎 本文约2000字，建议阅读10分钟本文介绍了蒙特卡洛算法。 蒙特卡洛算法（Monte Carlo algorithm）是一种基于随机采样的计算方法，其基本思想是通过生成随机样本，利用统计学原理来估计数学问题的解。它最初是由美国洛斯阿拉莫斯国家实验室的科学家斯坦尼斯拉夫·乌拉姆（Stanislaw Ulam）和尤里·维加（Nicholas Metropolis）在20世纪40年代初开发的，用于模拟核反应堆中的中子传输问题。 蒙特卡洛算法的核心原理是利用随机数和概率统计方法来模拟问题，通过大量随机
蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。
我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。 我们的项目并不总是有充足的数据。通常，我们只有一个样本数据集可供使用，由于缺乏资源我们无法执行重复实验(例如A/B测试)。 幸运的是，我们有重采样的方法来充分利用我们所拥有的数据。自举法（Bootstrapping）是一种重采样技术，可以为我们解决这个问题。虽然我们可能对自举法背后的“为什么”和“如何”很熟悉，但这篇文章旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。 自举法的快速回顾 自
案例代码已上传：Github https://github.com/Vambooo/SeabornCN
本文通过五个例子，介绍蒙特卡罗方法（Monte Carlo Method）。 一、概述 蒙特卡罗方法是一种计算方法。原理是通过大量随机样本，去了解一个系统，进而得到所要计算的值。 它非常强大和灵活，又
极值理论对样本尾部分布的极值指数的估计方法主要有两类：半参数方法和全 参数方法，前者主要是基于分布尾部的 Hill 估计量，后者则主要基于广义帕累托分布（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在这个课程中，我们已经研究了几个不同的统计量，包括总编译距离，最大值，中位数和平均值。在关于随机性的明确假设下，我们绘制了所有这些统计量的经验分布。有些统计量，比如最大和总变异距离，分布明显偏向一个方向。但是，无论研究对象如何，样本均值的经验分布几乎总是接近钟形。
▌4.1 基于蒙特卡罗方法的理论 本章我们学习无模型的强化学习算法。 强化学习算法的精髓之一是解决无模型的马尔科夫决策问题。如图4.1所示，无模型的强化学习算法主要包括蒙特卡罗方法和时间差分方法。本
算法是数据科学的核心，而采样是决定项目成败的关键技术。了解有关使用的最常见采样技术的更多信息，因此您可以在处理数据时选择最佳方法。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9751471.html
计算机科学作为理工科一个独特的分支，本质上仍然是建立在逻辑思维上的一门科学，良好的概率论思维有助于设计高效可行的算法。
遥感影像分类就是一个对给定的遥感影像所包含的所有像元的地表属性进行识别归类的过程；目的是在属性识别归类的基础上获取研究区域内各个地物类型的分布状况及面积。
对于一个搜索系统来说，通常采用的召回都是基于倒排索引的召回，简单来说就是需要对item侧建立倒排索引，在检索的过程中，对query分词，根据分词结果去倒排索引中查找词匹配的item，简单的流程如下图所示：
如何生成一个随机变量/随机向量的随机样本？连续型随机变量离散型随机变量随机向量Markov 链的一个轨道与其极限分布的关系
数据集中缺少值的原因有很多。例如,在数据集的身高和年龄,会有更多年龄列中缺失值,因为女孩通常隐藏他们的年龄相同的如果我们准备工资的数据和经验,我们将有更多的薪水中的遗漏值因为大多数男人不喜欢分享他们的薪水。在更大的情况下，比如为人口、疾病、事故死亡者准备数据，纳税人记录通常人们会犹豫是否记下信息，并隐藏真实的数字。即使您从第三方资源下载数据，仍然有可能由于下载时文件损坏而丢失值。无论原因是什么，我们的数据集中丢失了值，我们需要处理它们。让我们看看处理缺失值的9种方法。
在这篇文章中，我们将比较蒙特卡洛分析（Monte Carlo analysis）和自举法（Bootstrapping）中的一些概念，这些概念与模拟收益序列以及生成与投资组合潜在风险和回报相关的置信区间有关。
今天是机器学习专题的第26篇文章，我们一起聊聊另外一个集成学习模型，它就是大名鼎鼎的随机森林。
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。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。
作者：张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript blog: http://blog.fens.me 随机变量在我们的生活中处处可见，如每日天气，股价涨跌，彩票中奖等，这些事情都是事前不可预言其结果的，就算在相同的条件下重复进行试验，其结果未必相同。数学家们总结了这种规律，用概率分布来描述随机变量取值。 就算股价不能预测，但如果我们知道它的概率分布，那么有90%的可能我们可以猜出答案。 目录 正态分布 指数分步 γ(伽玛)分布 weibull分布 F分布 T分布 β(贝塔)分布
copula是将多变量分布函数与其边际分布函数耦合的函数，通常称为边缘。Copula是建模和模拟相关随机变量的绝佳工具。Copula的主要吸引力在于，通过使用它们，你可以分别对相关结构和边缘（即每个随机变量的分布）进行建模。
统计，是我们做研究不可或缺的一个工具，尽管有时候两组样本的某个指标的均值看起来相差很大，但是只有当两组样本的这个指标具有统计学差异时，我们才有信心说这两组样本确实有差异。我们在平时的研究中，用的较多的统计方法是参数检验，如t检验，方差分析等，但是这些方法都有一个前提要求，即样本都要符合正态分布。当样本不符合这一前提时，我们就要用非参数检验，而置换检验Permutation test就属于非参数检验的一种。这里，笔者通过实例带大家认识Permutation test的基本原理。
在前面的章节中，我们开发了深入描述数据所需的技能。 数据科学家也必须能够理解随机性。 例如，他们必须能够随机将个体分配到实验组和对照组，然后试图说明，观察到的两组结果之间的差异是否仅仅是由于随机分配，或真正由于实验所致。
蒙特卡洛方法入门 引言 蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战中研制原子弹的“曼哈顿计划”计划的成员S.M.乌拉姆和J.冯·诺伊曼首先提出。数学家冯·诺伊曼用驰名世界的赌城—摩纳哥的Mon
领域集：X，例如所有木瓜的集合。 标签集：Y，目前仅讨论二元集合，如{0,1}或者{−1,+1}，表示木瓜好吃和不好吃。 训练数据：形如S = ((x 1 ,y 1 )…(x m ,y m ))的有限序列，其中的元素以X ×Y形式成对出现，S称为训练集。
作者：Michael Kapralov,Slobodan Mitrović,Ashkan Norouzi-Fard,Jakab Tardos
一、概述tf的公共API。随机名称空间。1、模块experimental 模块:用于tf.random的公共API。实验名称空间。2、函数all_candidate_sampler(...): 生成所有类的集合。categorical(...): 从分类分布中抽取样本。fixed_unigram_candidate_sampler(...): 使用提供的(固定的)基本分布对一组类进行示例。gamma(...): 从每个给定的伽马分布中绘制形状样本。learned_unigram_candidate_samp
我们可以选择在整个人口中随机抽取一个 60 大小的样本，但在这些城镇中，随机样本可能不太平衡，因此会产生偏差，导致估计误差很大。
摘要：我们扩展了标准的在线最坏情况模型，以适应过去在许多实际场景中可供在线玩家使用的体验。我们通过提前向在线玩家展示对抗性输入的随机样本来做到这一点。在线播放器与在线到达的输入部分的预期最佳值竞争。我们的模型在现有的在线随机模型（例如，从分布中i.i.d中绘制的项目）和在线最坏情况模型之间架起桥梁。我们也以类似的方式（通过揭示样本）扩展在线随机顺序模型。
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。
1、调用scatter()函数，调用scatter()从给出的一堆随机点(包括x,y坐标)中绘制散点图。它可以单独控制每个散点与数据的匹配，使每个散点具有不同的属性。
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：
1、给定一个数据流，数据流长度N很大，且N直到处理完所有数据之前都不可知，请问如何在只遍历一遍数据（O(N)）的情况下，能够随机选取出m个不重复的数据
最近已经入职新公司了，开启 965 的生活，也开始做新的项目了。最近在适应新环境，不过我依然会努力分享有趣的前沿成果哈。过年的时候，收到小伙伴的私信，说多分享一些实战的内容，以后我也会多多总结一些常见的坑，和大家一起学习成长。
本文分析GO语言包中的"crypto/rand"和"math/rand"，芯链HPB系统的区块链随机数，并给出了权衡效率和随机性，并给出了一款区块链摇号抽奖系统如何实现随机数的算法和流程。
采样问题是数据科学中的常见问题，对此，WalmartLabs 的数据科学家 Rahul Agarwal 分享了数据科学家需要了解的 5 种采样方法，AI 开发者将文章编译整理如下。
distributions 包含可参数化的概率分布和采样函数. 这允许构造用于优化的随机计算图和随机梯度估计器. 这个包一般遵循 TensorFlow Distributions 包的设计.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
