empirical cumulative distribution function(ECDF) 经验累积分布函数 ...
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2018-10-30 23:55:32
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两个随机变量的独立性表示两个变量X与Y是否有关系（贝叶斯可证），但是关系的强弱(mutual dependence)是无法表示的，为此我们引入了互信息。 其中 p(x,y) 是 X 和 Y 的联合概率分布函数，而p(x)和p(y)分别是 X 和 Y 的边缘概率分布函数。 在连续随机变量的情形下，求和 ...
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2018-09-22 00:58:02
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一、什么是高斯混合模型（GMM） 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）指的是多个高斯分布函数的线性组合，通常用于解决同一集合下的数据包含多个不同的分布的情况，如利用GMM来解决分类情况， 如下图，在我们看来明显分成两个聚类。这两个聚类中的点分别通过两个不同的正态分布随机生成而来。 ...
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2018-09-06 20:00:33
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逻辑斯蒂回归: 逻辑斯蒂回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的， 也可以是多分类的 基本原理 logistic 分布 折X是连续的随机变量，X服从logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数: 其中为位置参数，为形状参数。与图像如下，其中 ...
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2018-08-22 14:03:12
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特征函数和 cdf（cumulative distribution function，也叫分布函数）一样提供了另外一种描述随机变量的方法：https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/54618901 ...
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2018-08-16 23:44:28
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1.基本概念 开窗函数分为两个部分分别是 1.聚合,排名,偏移,分布函数 。 2.开窗分区，排序，框架。 下面举个例子 sum(val) 就是集合函数 over() 就是开窗 PARTITION BY empid 就是开窗分区(分组) ORDER BY ordermonth 开窗排序 ROWS BE ...
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2018-08-10 21:19:42
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MCMC算法的核心思想是我们已知一个概率密度函数，需要从这个概率分布中采样，来分析这个分布的一些统计特性，然而这个这个函数非常之复杂，怎么去采样？这时，就可以借助MCMC的思想。 它与变分自编码不同在于：VAE是已知一些样本点，这些样本肯定是来自于同一分布，但是我们不知道这个分布函数的具体表达式，然 ...
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2018-08-05 14:20:55
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3. 随机变量 1. 随机变量及分布函数 函数的概念可以推广到自变量不是实数的情形。如：两点间的距离可作为以一对点 为自变量的函数；三角形的周长为定义在三角形集合上的函数。随机变量是一个从 样本空间Ω到实数集合 R 的函数。 对于我们所关心的随机现象，其样本点的形式多种多样，除了公司的员工，还 可能 ...
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2018-08-04 15:49:34
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四种收敛的形式： **distribution convergence**：$$X_n \overset{d}{\to} X \\ F_n(x) \to F(x)$$ 一个随机变量的分布函数收敛于另外一个函数，也就是只关心两个随机变量/函数的分布，而不关心他们在具体值上面的关系，两个实验进行一次得到 ...
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2018-07-13 12:16:42
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本节内容主要是使用分布函数来重述一些结论的证明 （抽象废话） 定义 设$f\in\mathcal{M} (E)$，则其分布函数定义为测度$$d_f (x)\triangleeq\mathrm{m} E(\vert f\vert >x)$$其中$x\geq 0$. 关于分布函数有一个显然的重要不等式， ...
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2018-07-12 10:33:34
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