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:
在上一篇描述性统计中提到数据分析的对象主要是结构化化数据,而所有的结构化数据可以从三个维度进行描述,即数据的集中趋势描述,数据的离散程度描述和数据的分布形态描述,并对前两个维度进行了介绍。
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
什么是贝叶斯模型?(事件θ和y同时发生的概率=θ发生的概率*在θ发生的情况下y发生的概率=y发生的概率*在y发生的情况下θ发生的概率)
在统计学中为了观察数据的离散程度,我们需要用到标准差,方差等计算。我们现在拥有以下两组数据,代表着两组同学们的成绩,现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。方差是中学就学过的知识,可能有的同学忘记了 ,一起来回顾下。 A组 = [50,60,40,30,70,50] B组 = [40,30,40,40,100] 为了便于理解,我们可以先使用平均数来看,它们的平均数都是50,无法比较出他们的离散程度的差异。针对这样的情况,我们可以先把分数减去平均分进行平方运算后,再取平均值。
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在统计学中,最大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE),也称极大似然估计,是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。最大似然估计在统计学和机器学习中具有重要的价值,常用于根据观测数据推断最可能的模型参数值。这篇文章将详细介绍最大似然估计。
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。
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基本概念 概率(probability) 最大似然估计(maximum likelihood estimation) 条件概率(conditional probability) 全概率公式(full probability) 贝叶斯决策理论(Bayesian decision theory) 贝叶斯法则(Bayes’theorem) 二项式分布(binomial distribution)
世界充满不确定性,每一个人都不断的在搜寻各种信息来消弱不确定性,提高自己判断选择的胜算,不确定性推衍出多种事态的发展:比如明天的天气,可能晴空万里,可能乌云密布,可能晴转多云。
今天给大家带来的这篇文章是:《如何使用Python实现机器学习中常用的12种概率分布》
所谓的泊松分布(请参阅http://en.wikipedia.org/…)由SiméonPoisson于1837年进行了介绍。亚伯拉罕·德·莫伊夫(Abraham De Moivre)于1711年在De Mensura Sortis seu对其进行了定义。
当结果是一个不确定但可重复的过程的结果时,概率总是可以通过简单地观察多次过程的重复并计算每个事件发生的频率来衡量。这些频率概率可以很好地陈述客观现实。如
很久之前的LDA笔记整理,包括算法原理介绍以及简单demo实践,主要参考自July老师的<通俗理解LDA主题模型>。
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。
深度学习通常又需要哪些数学基础?深度学习里的数学到底难在哪里?通常初学者都会有这些问题,在网络推荐及书本的推荐里,经常看到会列出一系列数学科目,比如微积分、线性代数、概率论、复变函数、数值计算、优化理论、信息论等等。这些数学知识有相关性,但实际上按照这样的知识范围来学习,学习成本会很久,而且会很枯燥。本章我们通过选举一些数学基础里容易混肴的一些概念作以介绍,帮助大家更好的理清这些易混肴概念之间的关系。
机器学习有其独特的数学基础,我们用微积分来处理变化无限小的函数,并计算它们的变化;我们使用线性代数来处理计算过程;我们还用概率论与统计学建模不确定性。在这其中,概率论有其独特的地位,模型的预测结果、学习过程、学习目标都可以通过概率的角度来理解。
在特征工程讲座结束时(第 14 讲),我们提出了调整模型复杂度的问题。我们发现一个过于复杂的模型会导致过拟合,而一个过于简单的模型会导致欠拟合。这带来了一个自然的问题:我们如何控制模型复杂度以避免欠拟合和过拟合?
0 前言 印象中,最开始听说“LDA”这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长(现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础,但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路,则很容易陷入LDA的细枝末节之中),还是因为其中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过。 理解LDA,可以分为下述5个步骤: 一个函数:gamma函数 四个分布:二项分布、多项分布、beta分布、Dir
在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。而随机变量的取值落在某个区域之内的概率则为概率密度函数在这个区域上的积分。
如果一个不出现,则另一个肯定出现的两个事件成为互补事件(complementary events,或者互余事件或对立事件).按照集合的记号,如果一个事件记为A,那么另一个记为的补集。P(A) + P(A) = 1 ,P(A) = 1 − P(A)。(初中学的吧)
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心; 我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如,可以使用正态分布来表示人体身高的总
来源:Deephub Imba本文约2800字,建议阅读8分钟本文我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。 概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心;我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。 现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的(即天气数据、销售数据、财务数据等)。这意味着在某些情况下,我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。 “概率分布是一个数学函数,它给出了实验中不同可能结果的发生概率。” 了解数据的分布有助于更好
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心;我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。
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)
本文介绍了自然语言处理中的文本分类任务,以及常用的文本分类算法。包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归和神经网络等。还介绍了这些算法的具体实现步骤和优缺点,以及适用场景。
最近几日一直在研究统计学的各种分布,看的云里雾里。这次主要总结几个问题,第一,Beta分布的前生今世,它是用来干嘛?第二,Beta分布和二项式分布有什么关系。这期间参考的资料有很多:
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。
随机变量(random variable)表示随机试验各种结果的实值单值函数。随机事件不论与数量是否直接有关,都可以数量化,即都能用数量化的方式表达!
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
这本书的第三版继续演示如何应用概率论,以获得洞察到真实的日常统计问题和情况。这种方法最终导致了对统计程序和策略的直观理解,最常用的是实践工程师和科学家。这本书是为统计学或概率和统计的入门课程而写的,为工程、计算机科学、数学、统计学和自然科学的学生而写。因此,它假定你有初等微积分知识。
生物学和数学对概念化、形式化和抽象化的需求与日俱增。数学对于分析和表征随机变化特别重要,如人群中个体的大小和体重、他们对化学物质的敏感度,事件发生的时间等。这些数据的频率分布是决定可以对任何数据集有效执行统计分析类型的主要因素。许多广泛使用的统计方法,如方差分析(ANOVA)和回归分析,都要求数据服从正态分布,但在使用这些技术时,很少对数据的频率分布进行检验。
伯努利分布(Bernoulli distribution)又名 两点分布 或 0-1分布,在讲伯努利分布前首先需要介绍伯努利试验(Bernoulli Trial)
0 前言 印象中,最开始听说“LDA”这个名词,是缘于rickjin在2013年3月写的一个LDA科普系列,叫LDA数学八卦,我当时一直想看来着,记得还打印过一次,但不知是因为这篇文档的前序铺垫太长(现在才意识到这些“铺垫”都是深刻理解LDA 的基础,但如果没有人帮助初学者提纲挈领、把握主次、理清思路,则很容易陷入LDA的细枝末节之中),还是因为其中的数学推导细节太多,导致一直没有完整看完过。
接上一期的分享,今天继续学习统计学的相关知识,今天涉及到的五个知识点主要包括离散型概率分布、连续型概率分布、假设检验、假设检验的运用(一类错误与二类错误)以及相关、因果以及回归关系。
拥有良好的统计背景对于数据科学家的日常工作可能会大有裨益。每次我们开始探索新的数据集时,我们首先需要进行探索性数据分析(EDA),以了解某些特征的概率分布是什么。如果我们能够了解数据分布中是否存在特定模式,则可以量身定制最适合我们的机器学习模型。这样,我们将能够在更短的时间内获得更好的结果(减少优化步骤)。实际上,某些机器学习模型被设计为在某些分布假设下效果最佳。因此,了解我们正在使用哪个概率分布可以帮助我们确定最适合使用哪个模型。
在某些分布假设下,某些机器学习模型被设计为最佳工作。因此,了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。
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。
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