隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation ,简称LDA) 贝叶斯模型贝叶斯模型主要涉及“先验分布”， “数据（似然）”和“后验分布”三块，在贝叶斯学派中： 先验分布 + 数据（似然）= 后验分布可以理解为通过在现先验分布的基础上更新后验分布 二项分布$a = a -2 ...
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2018-11-28 20:30:46
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1.1.27二项分布。估计用以下代码计算binomial(100,50,0.25)将会产生的递归调用次数：public static double binomial(int N,int k,double p){ if (N==0 && k==0) return 1.0; if (N<0 || k<0 ...
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2018-10-25 12:13:12
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非参数检验（卡方（Chi-square）检验、二项分布（Binomial）检验、单样本K-S（Kolmogorov-Smirnov）检验、单样本变量值随机性检验（Runs Test）、两独立样本非参数检验、多独立样本非参数检验、两配对样本非参数检验、多配对样本非参数检验） 参数检验：T检验、F检验等 ...
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2018-10-20 22:09:18
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知识点：伯努利分布、二项式分布、多项式分布、先验概率，后验概率，共轭分布、贝塔分布、贝塔-二项分布、负二项分布、狄里克雷分布，伽马函数、分布 一，伯努利分布(bernouli distribution) 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- ...
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2018-10-05 22:38:56
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1.二项分布的基本描述： 二项分布就是重复n次独立的伯努利实验。伯努利实验就是在同样的条件下重复发生、且每次实验相互独立的一种随机试验。二项分布有两个参数n和p，n是重复实验的次数，p是每次独立实验发生的概率。特殊的n=1时，我们把二项分布称为伯努利分布。 N次独立重复试验中发生K次的概率是： P( ...
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2018-09-23 13:35:45
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1.什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾 ...
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2018-09-15 23:20:28
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1） 最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood Es ...
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2018-05-14 10:29:13
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1） 最大似然估计 MLE 给定一堆数据，假如我们知道它是从某一种分布中随机取出来的，可是我们并不知道这个分布具体的参数，即“模型已定，参数未知”。例如，我们知道这个分布是正态分布，但是不知道均值和方差；或者是二项分布，但是不知道均值。 最大似然估计（MLE，Maximum Likelihood E ...
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2018-04-27 13:34:53
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今天数学课上老师说高尔顿钉板符合高斯分布，然而直觉告诉我这是二项分布，只是二项分布的概率密度函数可以用高斯分布近似而已，其实和高斯分布(正态分布)没什么关系。 上图是书上的原图，如果我们把它的结构抽象成树的形式，就是下图，其中小球落入最上面孔的概率是1，从最上面落入下面两个子节点的概率分别为1/2， ...
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2018-03-17 13:42:56
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