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搜索关键字:概率分布    ( 551个结果
程序员的数学1-3完整高清版
资源链接:https://pan.baidu.com/s/1Hlc5r3qcJs7R11Q0bGABLg《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法,分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。《程序员的数学2:概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布
分类:其他好文   时间:2018-11-18 23:48:11    阅读次数:737
程序员的数学1-3完整高清版
资源链接:https://pan.baidu.com/s/1Hlc5r3qcJs7R11Q0bGABLg《程序员的数学》讲解了二进制计数法、逻辑、余数、排列组合、递归、指数爆炸、不可解问题等许多与编程密切相关的数学方法,分析了哥尼斯堡七桥问题、高斯求和方法、汉诺塔、斐波那契数列等经典问题和算法。《程序员的数学2:概率统计》涉及随机变量、贝叶斯公式、离散值和连续值的概率分布、协方差矩阵、多元正态分布
分类:其他好文   时间:2018-11-18 23:45:47    阅读次数:259
随机数生成
numpy.random模块对Python内置的random进行了补充,增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数。如可以用normal来得到一个标准正态分布的4*4的样本数组: 而Python内置的random模块则只能一次生成一个样本值。从下面的测试结果可以看到,如果需要产生大量的样本值, ...
分类:其他好文   时间:2018-11-18 14:15:40    阅读次数:232
Tensorflow 损失函数及学习率的四种改变形式
Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分类问题损失函数-交叉熵(crossentropy) 交叉熵描述的是两个概率分布之间的距离,分类中广泛使用的损失函数,公式如下 在网络中可以通过Softmax回归将前 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-10 16:42:35    阅读次数:306
概率函数,分布函数,密度函数
概率函数:用函数的形式来表达概率 概率分布:离散型随机变量的值分布和值的概率分布列表 分布函数:概率函数取值的累加结果,所以它又叫累积概率函数 概率密度函数:连续型随机变量的“概率函数” 左边是F(x)连续型随机变量分布函数画出的图形,右边是f(x)连续型随机变量的概率密度函数画出的图像,它们之间的 ...
分类:其他好文   时间:2018-11-09 22:03:00    阅读次数:156
AdaBoost元算法
boosting:不同的分类器是通过串行训练而获得的,每个新分类器都根据已经训练出的分类器的性能来进行训练。通过集中关注被已有分类器错分的那些样本来获得新的分类器。 权重alpha:弱分类器的线性组合系数,用来构成完整分类器。对每个数据的分类时,其结果是弱分类器结果的线性组合。 权重D:样本的权重向 ...
分类:编程语言   时间:2018-11-07 21:06:28    阅读次数:173
统计分词
思想: 把每个词看成是各个字组成,如果相连的字在不同的文本中出现次数越多,相连的字很可能是一个词 利用字与字相邻出现的频率反映词的可靠度 buzhou: 建立统计语言模型 对句子进行单词划分,然后对划分结果进行概率计算,获得最大概率的分词方式 语言模型: 长度为m的字符串确定其概率分布为P(w1,w ...
分类:其他好文   时间:2018-11-07 18:16:34    阅读次数:191
逻辑斯蒂回归
逻辑斯蒂回归(logistic regression) 是经典的分类方法。虽然名字中包含回归,但它被用来 分类 。 逻辑斯蒂分布 设 $X$ 是随机变量,$X$ 服从逻辑斯蒂分布是指 $X$ 的概率分布函数 $F(x)$ 和概率密度函数 $f(x)$ 为: $$F(x) = P(X \le x) = ...
分类:其他好文   时间:2018-11-04 22:54:34    阅读次数:218
机器学习总结(八)决策树ID3,C4.5算法,CART算法
本文主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法,各种算法的特点,并对比了各种算法的不同点。 决策树:是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中,是基于特征对实例进行分类。既可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。 决策树模型:决策树由结点和有向边组 ...
分类:编程语言   时间:2018-11-03 14:07:16    阅读次数:290
andrew ng machine learning week9 异常检测和推荐系统
异常检测 概率分布的角度:通过判断某个样本的概率分部值和阈值的关系判断是不是异常样本 异常检测的应用: 1. 在线购物网站如何识别异常用户(欺诈行为或者被盗号) 2. 制造业 3. 检测计算机的运行情况 高斯分布 高斯分布开发异常检测算法 步骤 1. 选择一些异常的特征 2. 计算均值和方差,对于每 ...
分类:系统相关   时间:2018-11-01 16:13:16    阅读次数:317
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