本文来自《Wasserstein GAN》，时间线为2017年1月，本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了，其解决了以往GAN训练困难，结果不稳定等问题。 1 引言 本文主要思考的是半监督学习。当我们说到学习一个概率分布，人们传统的意思是学习一个概率密度。这通常是通过定义一个参数化概率密度$( ...
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2019-02-12 18:50:36
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生成随机数是程序设计里常见的需求。一般的编程语言都会自带一个随机数生成函数，用于生成服从均匀分布的随机数。不过有时需要生成服从其它分布的随机数，例如高斯分布或指数分布等。有些编程语言已经有比较完善的实现，例如Python的NumPy。这篇文章介绍如何通过均匀分布随机数生成函数生成符合特定概率分布的随 ...
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2019-02-01 13:07:13
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在看完所有的可汗统计学视频后，我结合了前几次Datawhale的同志们的精华进行重新再一次学习，记录一下其中的一些重要知识 统计学习基本方法 统计学习（statistical learning）是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。统计学习也称为统计机器学习（ ...
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2019-01-29 22:04:30
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百度了一下，方差在统计和概率分布上意义不一样，但统计和概率好像是一个东西，想想又不是，统计是从观测数据推结论，概率论是由已知概率分布推结论，前者是归纳，后者是演绎，归纳是个别到一般，演绎是一般到个别，高中的议论文三段论就是演绎的过程，先摆出大道理，再编几个例子试图证明正确，然后就不及格。 进入正题， ...
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2019-01-20 23:39:50
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一、决策树 决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本篇主要讨论用于分类的决策树。 1.决策树模型 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal node）和叶 ...
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2019-01-17 13:57:10
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二项逻辑回归模型是如下的条件概率分布： 其中x∈是输入，y∈{0，1}是输出。 为了方便，将权值向量和输入向量进行扩充，此时w = ,x = ,回归模型表示如下： 参数w未知，采用统计学中的极大似然估计来由样本估计参数w。对于0-1分布x ~ B(1 , p)，x的概率密度函数可以表示为： 其中k ...
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2019-01-14 20:08:47
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来自：https://mp.weixin.qq.com/s/tevVm0jlS6vZ3LCnczWD0w 前言 李航老师《统计学习方法》详细的描述了决策树的生成和剪枝。根据书的内容，做总结如下。 目录 a. 决策树不确定性的度量方法 1. 不确定性理解 下图为事件A是否发生的概率分布，事件发生记为1 ...
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2019-01-06 18:23:10
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一 简单介绍 SciPy是基于NumPy开发的高级模块，它提供了许多数学算法和函数的实现，用于解决科学计算中的一些标准问题。例如数值积分和微分方程求解，扩展的矩阵计算，最优化，概率分布和统计函数，甚至包括信号处理等。 作为标准科学计算程序库，SciPy类似于Matlab的工具箱，它是Python科学 ...
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2018-12-31 19:01:55
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概述 条件随机场(conditional random field, CRF)是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。 条件随机场可以用于不同的预测问题，本章主要讲述线性链(linear chain)条件随机场在标注问题的应用，这 ...
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2018-12-29 23:18:22
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随即变量概率分布 我们将p个随机变量X1，X2，X3...Xp整体称为p维随机向量，记为X=(X1,X2,X3....Xp)' 。 我们可以将X理解为一个p维欧式空间中的一个向量。 其概率分布参照一维随机变量即可 离散型随机变量： 连续型随机变量： 考点： 1.证明某函数是密度函数 首先密度函数在定 ...
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2018-12-27 03:38:46
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