机器学习领域必知必会的12种概率分布（附Python代码实现） / 开普饭

如果随机变量X的所有可能取值不可以逐个列举出来,而是取数轴上某一区间内的任意点,那么称之为连续型随机变量.例如,一批电子元件的寿命.实际中常遇到的测量误差等都是连续型随机变量. >>> ...

NLP之TopicModel:朴素贝叶斯NB的先验概率之Dirichlet分布的应用 1.Dirichlet骰子先验和后验分布的采样输出结果实现代码 import numpy as np np.s ...

这里简单介绍三个概念,古典概型,频率学派,贝叶斯学派. 古典概型这个模型下,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比如:投掷一枚均匀硬币,结果只有两种(假设硬币没有立起 ...

原文链接: http://tecdat.cn/?p=23652 本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程.包括完成导入数据文件.探索汇总统计和回归分析. 在本文中,我们首先使用软件的默认先验设置. ...

转载于:机器之心 AI博士笔记系列推荐机器学习开发者需要了解的 12 种概率分布,这些你都了解吗? 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 ...

编者荐语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 ...

神经网络是强大的深度学习模型,能够在几秒钟内合成大量数据.有许多不同类型的神经网络,它们帮助我们完成各种日常任务,从推荐电影或音乐到帮助我们在线购物. 与飞机受到鸟类启发的方式类似,神经网络(NNs) ...

探索性数据分析是数据科学模型开发管道的重要组成部分.数据科学家将大部分时间花在数据清洗.特征工程和执行其他数据整理技术上.降维是数据科学家在执行特征工程时使用的技术之一. 降维是将高维数据集转换为可比 ...

定义凸优化问题(OPT,convex optimization problem)指定义在凸集中的凸函数最优化的问题.尽管凸优化的条件比较苛刻,但仍然在机器学习领域有十分广泛的应用. 凸优化问题的优势 ...

做了这么久性能相关的工作,也接触了不少模块,说实话要做好性能这一块,真心不容易.为什么这么说? 是因为需要接触的知识实在是太多了, Android 是一个整体,牵一发而动全身,不是说只懂一个模块就可以 ...

全世界不同国家都有着不同的电气应用标准或规范,这意味着他们所需的电压等级及认证标准不尽相同.本文将为大家介绍世界范围内主要插头类型.电气标准等. 1 世界各国插头类型 1. 插头类型总览每个国家 ...

并不是每一个开发者都有足够的时间,去了解熟悉所有的快捷键,来帮助我们提高编码效率.因为快捷键实在是太多了. 所以,下面我列出了我最喜欢的快捷键. 多行转一行在 MAC 上:Ctrl + J 在 Ub ...

机器学习领域必知必会的12种概率分布（附Python代码实现）