条件独立性：如果P(X,Y|Z)=P(X|Z)P(Y|Z)，或等价地P(X|Y,Z）=P(X|Z），则称事件X,Y对于给定事件Z是条件独立的，也就是说，当Z发生时，X发生与否与Y发生与否是无关的。 边缘分布：对于和多个变量(X, Y, ...)相关的概率分布，关于其中一个特定变量的边缘分布为 给定其它变量所有值的条件概率分布： 联合分布：其实就是X和Y同时发生的一个概率函数。对
概率分布用来描述随机变量或一簇随机变量在每个可能取到的状态的可能性大小。我们描述概率分布的方式取决于随机变量是离散的还是连续的。离散型变量和概率质量函数离散型变量的概率分布可以用概率质量函数来描述。我们通常用大写字母PPP来表示概率质量函数。通常每一个随机变量都会有个不同的概率质量函数，
原创
2022-04-27 20:24:08
308阅读
# 概率机器学习入门指南
概率机器学习是现代机器学习中的一个重要分支，通常用来处理不确定性和噪声数据。在这篇文章中，我们将指导你如何实现基础的概率机器学习模型，尤其是如何利用Python进行相关操作。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们将把概率机器学习的实现分解为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集与预处理 |
概率分布函数基本介绍在实际问题中，常常要研究一个随机变量X取值小于某一数值x的概率，这概率是的函数，称这种函数为随机变量X的概率分布函数，记作，如下：
转载
2023-12-01 10:25:42
62阅读
概要在统计分析中，经常会有假设参数服从某种分布，所以在此文中，参考《概率论与数理统计》（茆诗松著），简单罗列一下经常碰到的分布，做下简单介绍，并且结合 Python 中 Scipy.stats 模块进行模拟。将要介绍的分布目录如下： 二项分布
泊松分布
正态分布
多元正态分布
均匀分布
指数分布
伽玛分布
贝塔分布
卡方分布
\(F\)
\(t\)&nbs
转载
2024-05-08 09:29:45
47阅读
§1 引入机器人不确定性的来源环境传感器执行器模型计算误差机器人范式
graph LR
A(基于模型)
B(条件-反应)
C(混合范式)
A-->C
B-->C
D(概率范式)
A-.->|不确定的模型|D
B-.->|不确定的感知|D
§2 状态回环估计1 概率论基础概念随机变量及其观测值概率以及概率密度函数（Probability D
转载
2024-01-18 14:41:01
35阅读
本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。简介在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是
转载
2022-12-11 07:33:01
3825阅读
学习开发者需要了解的 12 种概率分布，这些你都了解吗？机器学习有其独特的数...
转载
2021-07-09 17:18:51
982阅读
机器学习有其独特的数学基础，我们用微积分来处理变化无限小的函数，并计算它们的变化；我们使用线性代数来处理计算过程；我们还用概率论与统计学建模不确定性。在这其中，概率论有其独特的地位，模型的预测结果、学习过程、学习目标都可以通过概率的角度来理解。
原创
2021-07-12 09:45:34
261阅读
概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。离散概率分布包括：伯努利分布（Bernoulli distribution）二项分布（binomial distribution）几何分布（geometric distribution）泊松分布（Poisson distr
贝塔分布是关于连续变量x∈[0,1]x\in[0, 1]x∈[0,1]的概率分布，它由两个参数a>0a>0a>0和b>0b>0b>0确定：Beta(x∣a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1=1B(a,b)μa−1(1−μ)b−1Beta(x|a, b)=\frac{\Gamma(a+b)}{\Gamma(a)\
原创
2022-04-22 15:57:56
4183阅读
范畴分布（Multinoulli分布）是指在具有kkk个不同状态的单个离散型随机变量上的分布，其
原创
2022-04-22 15:57:48
685阅读
《常用概率分布：狄拉克分布（Dirac分布）》中提到的狄拉克分布经常作为 经验分布的一个组成部分
原创
2022-04-22 15:57:03
1027阅读
伯努利分布（Bernoulli分布）是单个二值随机变量的分布。它由单个参数ϕ∈[0,1]\p
原创
2022-04-22 15:58:12
1201阅读
# 理解和实现机器学习概率潮流
在进入机器学习的世界之前，我们首先需要理解“机器学习概率潮流”的概念及其实现流程。这篇文章旨在指导你逐步实现一个简单的机器学习模型，具体使用Python和Scikit-learn库。我们将通过以下几个步骤来完成：
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-10-19 05:54:24
41阅读
第一章 绪论机器人中的不确定性机器人所处的环境。尤其是在有人的，高动态环境中。传感器。受到传感器物理限制、性能限制，以及噪声和故障。执行机构。控制噪声、机械故障等。软件。内部模型是近似模型，是真实世界的抽象，存在模型误差近似算法。概率机器人学概率机器人的主要思想是用概率理论的运算，明确表示机器人中的不确定性。不再只依赖可能出现情况的单一的“最好推测”，而是用概率算法来表示在整个推测空间的概率分布信
转载
2024-09-30 13:58:55
42阅读
概率图框架：概率图可分为有向（Bayes Network）和无向（Markov Netwrok）
转载
2024-07-23 23:09:51
30阅读
《概率机器人》-递归状态估计（一）涉及到的概率知识1.基本概率分布（1）基本概率形式（2）常用概率公式（3）期望（4）协方差（5）熵！表达机器人在执行具体行动时可能接收到的信息（二）机器人环境交互1.状态2.环境交互3.概率生成法则4.置信分布(三)贝叶斯滤波1.贝叶斯滤波算法2.马尔可夫假设 状态估计主要目的在于从机器人传感器测量数据中找回状态变量。概率状态估计算法在可能的状态空间上计算置信度
转载
2024-09-01 17:04:52
97阅读
