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分布式事务 DTF

分布式事务 DTF

分布式事务(DTF)是腾讯云自主研发的高性能、高可用的分布式事务中间件,用于提供分布式的场景中,特别是微服务架构下的事务一致性服务。分布式事务 拥抱多种开发框架,支持多种数据源,帮助企业用户轻松管理跨数据库、跨服务事务的部署与可视化管理;配合腾讯微服务平台使用,即可轻松构建、运维大型分布式系统。
  • 初识beta分布

    Demon看神奇的Beta分布与二项式分布前言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:LDA-math-认识BetaDirichlet分布(1)。知乎 - 如何通俗理解beta分布?数理统计学简史. 陈希孺 著.Demon看Beta分布----这里我们就不从历史上去求证二项式分布和Beta分布到底谁先被发明出来,咱们照着这道题的思路来讲讲Beta分布,纯属个人想法。该Beta分布又可以进一步做该参数p(θ)p(theta)的概率分布!所谓的共轭分布,无非想表达的意思是,二项式分布在贝叶斯公式下,由先验的Beta分布,求出来的结果还是一个Beta分布。所谓共轭先验就是先验分布是beta分布,而后验分布同样是beta分布。结果很简单: 其中α0alpha_0和β0beta_0是一开始的参数,在这里是81和219。
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  • 概率的概率分布 Beta-分布(2)

    Beta分布的数学期望和方差为:?2.2.2 Beta分布与二项分布共轭先验二项分布的似然函数为:?将Beta分布和二项分布都代入贝叶斯公式中:(图片来自https:towardsdatascience.comconjugate-prior-explained-75957dc80bfb) ?可以看到后验分布同样是Beta分布,与先验分布一致。参数变成了(x+α, n-x+β)。3.在这个例子中:先验 Beta分布假设所有的运动员击球率在0.27左右,范围一般是0.21到0.35之间。可以用参数α=81和β=219的Beta分布表示。
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  • 概率的概率分布 Beta-分布(1)

    Beta分布在统计学中是定义在区间内的一种连续概率分布,有α和β两个参数。其概率密度函数为:??wiki_PDF累计密度函数为:??wiki_CDF就PDF的公式而言,Beta分布于二项分布还是比较相似的: ?,概率是个确定的参数,比如抛一枚质地均匀的硬币,成功概率是0.5;而对于Beta分布而言,概率是个变量。如果我们每次都随机投一定数量的硬币,最后看这些概率的分布情况,判断这个硬币是否质地不均。不过Beta分布的主要用途在于,当我们有先验信息时,再考虑实际情况,可能会对之后成功概率的预测更加准确。之后将会更详细的讲一下共轭先验和Beta分布的例子。
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  • 从Beta分布、Dirchlet分布到LDA主题模型

    ,我们根据经验而来的参数去估计某一个事件发生的概率,然后在根据发生后的事实来修正参数,这就是从先验概率到后验概率,那么Beta分布又起到怎样的作用呢?我们可以用一个分布来描述参数e的分布情况吧,像硬币一样只会出现正反两种可能性的时候就可以用到Beta分布来描述?Beta分布可以从先验知识跨越到后验知识,当事实发生后,已经的经验发生变化,使得参数值也发生变化,因为参数是服务Beta分布的。虽然参数可以服从其他的分布,但是参数如果服从Beta分布的话,计算更为方便,因为参数e从先验知识跨越到后验知识时都是服从Beta分布的。但是当我们面对的不是只有正反两种可能性的时候呢?第一个式子为参数的分布函数第二个式子为先验知识,在当前知识下出现事件X的概率大小 第三个式子是在事件X发生后对正面发生可能性的矫正,发现参数在后验知识之后仍然服从Beta分布,只是形状有了些变化Dirchlet
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  • 浅谈分布之分布(beta分布)-贝叶斯分析之1 精选

    浅谈分布之分布(beta分布)-贝叶斯分析之1 ?Beta分布公式(2)中的P(Y)是先验分布,P(Y|数据) 是考虑得到了更多数据条件下的后验分布,P(数据| Y)是(正比于)似然函数。以简单的“抛硬币”实验为例,首先研究一下似然函数。很幸运,beta分布就具有我们要求的性质。具有上述性质的分布叫做“共轭先验”,beta分布是二项分布的共轭先验:f(x; a, b) =xa-1(1-x)b-1B(a,b)                       (3)beta分布用f(x该城市已经有了10天的“雨晴”记录,其中3天有雨,7天无雨,因而可以由此记录得到一个beta先验分布:f(雨; 3, 7)。
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  • PyTorch中的Beta分布对于a,b> 1?

    PyTorch支持Beta发行版,但是当alpha或beta大于1时,它不起作用: m = Beta(torch.tensor(), torch.tensor())m.sample()
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  • 分布式身份

    腾讯云分布式身份(TDID)是一套构建于腾讯云区块链TBaaS平台上的功能齐备、简单易用、符合W3C标准的数字身份基础服务。TDID提供了一种机制,能够分布式地产生和验证全局唯一的标识符来标识各种实体;同时以加密安全,保护隐私并可由第三方进行机器验证的方式在网络上表达现实社会中各种类型的凭证。
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  • 分布式数据库 TDSQL

    分布式数据库(TDSQL)是腾讯打造的一款分布式数据库产品,具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性,同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施,为用户提供完整的分布式数据库解决方案
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  • 分布式事务 DTF

    产品动态,产品概述,产品优势,应用场景,购买指南,产品问题,概览,事务分组,告警策略,准备工作,快速部署,TCC 模式 Spring Boot 开发,TCC 模式 Spring Free 开发,FMT 模式 Spring Boot 开发,TCC 模式,FMT 模式,FMT 规范,子用户与协作组使用 DTF,使用问题,本地调试,Saga 模式 Spring Boot 开发,Saga 模式 Spring Free 开发,查询主事务列表,数据结构,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,错误码,简介,API 概览,更新历史,联系我们,产品动态,产品简介,产品概述,产品优势,应用场景,购买指南,产品问题,词汇表,操作指南,概览,事务分组,告警策略,开发手册,准备工作,快速部署,开发详解,TCC 模式 Spring Boot 开发,TCC 模式 Spring Free 开发,FMT 模式 Spring Boot 开发,通用参考,TCC 模式,FMT 模式,FMT 规范,子用户与协作组使用 DTF,常见问题,使用问题,最佳实践,本地调试,Saga 模式 Spring Boot 开发,Saga 模式 Spring Free 开发,API 文档,事务管理相关接口,查询主事务列表,数据结构,调用方式,请求结构,公共参数,签名方法 v3,签名方法,返回结果,错误码,简介,API 概览,更新历史,联系我们
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    腾讯云消息队列(CMQ)是一种分布式消息队列服务,它能够提供可靠的基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)之间的收发消息,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失
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  • 消息队列 TDMQ

    消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件,是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列,拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API, 支持 HTTP 协议方式接入,可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力,同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
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  • TDSQL MySQL 版

    分布式数据库 TDSQL MySQL版是腾讯打造的一款分布式数据库产品,具备强一致高可用、全球部署架构、分布式水平扩展、高性能、企业级安全等特性,同时提供智能 DBA、自动化运营、监控告警等配套设施,为客户提供完整的分布式数据库解决方案
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  • TDSQL PostgreSQL 版

    TDSQL PostgreSQL版是腾讯自主研发的分布式数据库系统。集高扩展性、高SQL兼容度、完整的分布式事务支持、多级容灾能力以及多维度资源隔离等能力于一身。
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  • 分布式配置中心

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  • 消息队列 CKafka

    CKafka(Cloud Kafka)是一个分布式的、高吞吐量、高可扩展性的消息系统,100%兼容开源 Kafka API(0.9版本)。
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  • 云 HDFS

    云 HDFS(CHDFS)为您提供标准 HDFS 访问协议,您无需更改现有代码,即可使用高可用、高可靠、多维度安全、分层命名空间的分布式文件系统。
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  • 云数据库 Tendis

    云数据库Tendis是腾讯云自研、100%兼容Redis协议的数据库产品,作为一个高可用、高性能的分布式KV存储数据库,从访问时延、持久化需求、整体成本等不同维度的考量,完美的平衡了性能和成本之间的冲突
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  • 机器学习中的统计学——概率分布

    本文主要从三个方面进行阐述:一个函数:Gamma函数六大分布:伯努利分布、二项分布、多项式分布、Beta分布、Dirichlet分布、高斯分布一个理论:共轭先验一个函数:Gamma函数Gamma函数是阶乘在实数上的推广(mi,mj)=−nμiμjBeta分布Beta分布是二项分布的共轭先验分布,下面先介绍两个函数,Beta函数和Gamma函数(直接贴公式吧): 贝塔分布(Beta distribution)是关于连续变量μϵ的概率分布,它由两个参数a和b共同确定,概率密度函数如下:Beta分布的期望和方差如下:狄利克雷分布狄利克雷分布(Dirichlet distribution)是Beta分布在高维度上的推广,它是关于一组,μd), 其中参数为:则狄利克雷分布的概率密度函数为:Dirichlet 分布的期望和方差如下:当d=2时,狄利克雷分布退化为Beta分布. 高斯分布高斯分布又称正态分布,在实际应用中最为广泛。Beta的共轭分布是伯努利分布;多项式分布的共轭分布是狄利克雷分布;高斯分布的共轭分布是高斯分布。
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