一.联合分布（Joint Distribution）例子：Student Example在该例子中有三个随机变量，分别是学生的智力Intelligence(I)、学生所上课程的难度Difficulty(D)、学生在该课程所得成绩Grade(G)。其中I有两个值分别是low和high，D有两个值分别是easy和hard，G有三个值分别是A、B、C。总共有：2x2x3=12种组合，且他们的概率Prob
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2023-08-01 20:47:44
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离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数的形式表示；对于连续型随机变量，联合概率分布通过一非负函数...
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2022-09-22 23:32:09
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深入学习机器学习、分布式算法才发现概率与统计，线代都很重要，下面我简单串一下如题目所示的知识第一步：P(A|B)是在条件B发生的情况下A发生的概率，P(AB)是条件A与B同时发生的概率。关于条件概率、联合概率的例子我在最后一步骤举出，如独立事件和古典概型都懂，则请跳至最后一步看例子先记牢靠公式：在这里，可以按照下图来理解：P(AB)等于图中的A交B的部分的概率，而P(A|B)等于A交B
我之前一直专注于单一的随机变量及其概率分布。现在开始考虑多个随机变量的情况。联合分布(joint distribution)描述了多个随机变量的概率分布，是对单一随机变量的自然拓展。联合分布的多个随机变量都定义在同一个样本空间中。 多个随机变量并存离散随机变量的联合分布我们先从离散的情况出发，了解多个随机变量并存的含义。之前说，一个随机变量是从样本空间到实数的映射。然而，所谓的映射是人
本文主要转载自参考文献【1，2】。虽然公式看起来比较多，并且似乎很复杂，其实并不难理解，静下心来慢慢看。其中，为了进一步增加可理解性，标色的为我在原文基础上加入的自己的理解。一、多元标准高斯分布熟悉一元高斯分布的同学都知道, 若随机变量 , 则有如下的概率密度函数 而如果我们对随机变量进行标准化, 用 对(1)进行换元, 继而有此时我们说随机变量服从一元标准高斯分布（是标准正态分布，下文多次用到）
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2023-08-24 19:49:19
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概率图模型构建了这样一幅图，用观测节点表示观测到的数据，用隐含节点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系，最后基于这样的关系图获得一个概率分布，非常“优雅”地解决的问题。 概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等。主要在NLP领域用的较为广泛 1 概率图模型额联合概率分布团：如果在X={x1,x2,...,xn}所构成的子集中，
联合概率 所谓联合概率就是把两个事务关联起来，他们的各个状态组合的概率分别是多少 经典的例子有抛硬币和掷色子的组合 x为色子掷出的点数，y=0意味着硬币正面朝下，反之y=1x=1x=2x=3x=4x=5x=6y=11\121\121\121\121\121\12y=01\121\121\121\121\121\12当两个事件互不影响的时候，即可满足下列公式P(x=1) = P(x=1 ,1 y
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2023-10-17 11:28:43
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下面来推导概率论的加和与乘法规则
假设两个随机变量X和Y，随机变量X可以随机取任意的\(x_i, i=1,2,..., M\)，随机变量Y可以随机取任意的\(y_j,j=1,2,...,L\)。进行N次试验，对X和Y都进行了取样，把\(X=x_i\)且\(Y=y_i\)出现的试验次数记为\(n_{ij}\)。并且把X取值为\(x_i\)（与Y的取值无关）出现的试验次数记为\(c_i\), 类似
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2023-09-08 19:10:53
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## 实现Python联合概率密度分布图
### 介绍
在统计学和概率论中，联合概率密度分布图（Joint Probability Density Plot）是一种可视化工具，用于展示两个或多个随机变量之间的关系。通过绘制变量之间的概率密度，我们可以更好地理解它们之间的相关性，并发现隐藏在数据中的模式。
在本篇文章中，我将向你展示如何使用Python实现联合概率密度分布图。我们将使用Pytho
朴素贝叶斯算法：一、概率：我们往往将一件事情发生的可能性称之为概率，例如我们在初中所学习的：仍一枚筛子，一点的可能性称之为概率。 联合概率： 有多个条件同时成立的概率事件为联合概率： P(A,B)=P(A)*P(B) 条件概率： 如果两个事件成立的概率相互独立，在一个事件成立的前提下，另一个事件成立的概率称为条件概率： P(A|B) P(A1,A2|B) = P(A1|B)*P(A2|B)二、朴素
上一期文章：「12」你们啊，naive！——朴素贝叶斯谈笑录 中，我们剖析了朴素贝叶斯算法的本质和特点以及贝叶斯学派的一些知识。这里我们用python代码进行Naive Bayes算的的实现。第1部分是计算打喷嚏的建筑工人患上新冠肺炎的概率，第2部分是上一期文章中提到的西瓜分类实战项目。实战项目一、计算打喷嚏的建筑工人患病的概率有多大？class NBClassify(object):
【例题】设X和Y的联合密度函数为： 计算（1）P{X>1,Y<1} （2）P{X<Y}类型题概述这类给联合密度函数求概率的题实质上就是二重积分，被积函数是联合密度函数，积分区域是两个给出区域的交集：联合密度函数有意义的区域（即不为零的区域）与所求概率花括号中表示的区域（没看懂？没关系，结合例题秒懂！）例题解析来看具体例题：（1） P{x>1, Y<1}首先联合密度函数
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2023-10-17 22:04:44
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上一篇博客讲到了推荐系统中常用的矩阵分解方法，RegularizedMF是对BasicMF的优化，而PMF是在RegularizedMF的基础上，引入概率模型进一步优化。假设用户U和项目V的特征矩阵均服从高斯分布，通过评分矩阵已知值得到U和V的特征矩阵，然后用特征矩阵去预测评分矩阵中的未知值。若用户U的特征矩阵满足均值为0，方差为σ的高斯分布，则有如下等式。之所以连乘，是因为U的每个观察值Ui都是
概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们已经能够开发出方法来帮助我们通过可以描述数据特征的数学函数来模拟自然。“概率分布是一个数学函数，它给出了实验中不同可能结果的发生概率。”了解数据的分布有助于更好地模拟我们周围的世界。它可以帮助我们确定
# Python中的词语联合概率
在自然语言处理（NLP）领域，联合概率是一个重要的概念。它描述了两个或多个事件同时发生的概率。在文本分析中，我们通常需要计算某些词语出现的联合概率，以帮助我们理解文本内容，构建更智能的应用，如推荐系统、情感分析等。
## 联合概率的定义
联合概率 \( P(A, B) \) 表示事件 A 和事件 B 同时发生的概率。在文本中，假设我们有一段句子，比如 "我爱
## Python计算联合概率和条件概率
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python计算联合概率和条件概率。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
B[输入数据]
C[计算联合概率]
D[计算条件概率]
E[结束]
A --> B
B --> C
C --> D
联合分布蕴含一切信息，但？但在实际计算时，并非如此。我们总是喜欢解析的表达式，但从解析的联合分布并不一定能容易地得到解析的条件分布：\[p(\theta|D)=\frac{p(\theta,D)}{p(D)}=\frac{p(D|\theta)p(\theta)}{\int p(D|\theta)p(\theta) d\theta}
\]贝叶斯公式中，分子由参数先验和生成模型组成，分母却不容易积出
概率分布的python实现
接上篇概率分布，这篇文章讲概率分布在python的实现。文中的公式使用LaTex语法，即在\begin{equation}至\end{equation}的内容可以在https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php?lang=zh-cn页面转换出
正确的格式二项分布(Binomial Distribution)包含n
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2023-05-28 15:35:19
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文章目录1 Python 关键字概述2 Python 关键字查看3 注意事项3.1 关键字不能用作普通标识符3.2 关键字区分大小写3.3 关键字作为普通标识符使用会报错 1 Python 关键字概述Python 关键字（或称 保留字）指的是 Python 语言中一些已经被赋予特定意义的单词。 也属于是标识符，但是不能被用作普通标识符。以下标识符被作为 Python 语言的保留字或称关键字，共
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2023-08-02 17:58:40
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0. PMF 与 PDF 的记号
PMF：PX(x)
PDF：fX(x)
1. 联合概率联合概率：是指两个事件同时发生的概率。P(A,B)=P(B|A)⋅P(A)⇒P(B|A)=P(A,B)P(A)因此当两事件独立时，P(A,B)=P(A)⋅P(B)，此时，P(B|A)=P(B)，也即事件 A 发不发生对事件 B 发生的概率没有影响。2. 分布与分布函数分布函数的现实意义在于，其能够计算随机变量
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2016-10-29 16:54:00
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