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：
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2023-12-01 10:25:42
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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
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2024-05-08 09:29:45
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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
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# 机器学习中概率不等式的应用
## 流程图
```mermaid
gantt
title 概率不等式在机器学习中的应用
section 教学流程
学习概率不等式 :a1, 2022-01-01, 2d
理解概率不等式在机器学习中的应用 :b1, after a1, 3d
实践应用 :c1, af
原创
2024-03-23 03:49:51
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概率不等式在机器学习中扮演着关键角色，它们提供了一种量化不确定性的方式，并帮助我们在模型训练、验证和决策制定中做出稳健的推理。本文将重点探讨几种常见的概率不等式，包括Hoeffding不等式、Chernoff界、Bernstein不等式以及它们在机器学习中的实际应用场景，同时结合相应的代码示例来展示这些理论工具如何指导实际的算法设计与分析。1. Hoeffding不等式Hoeffding不等式是机
原创
精选
2024-04-06 11:33:23
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随机数种子是为了能重现某一次实验生成的随机数而设立的，相同的随机数种子下，生成的随机数序列一样 一、随机数种子基础应用 在python中简单运用随机数种子import random
random.seed(1)
a = random.sample(range(0,100),10)
random.seed(2)
b = random.sample(range(0,100),10)结果如下a
Out[
原创
2024-04-09 11:56:01
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鱼弦：公众号：红尘灯塔，CSDN博客专家内容合伙人、CSDN新星导师、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）概率不等式在机器学习中的应用1. 简介概率不等式是概率论中的重要工具，用于描述随机变量的性质和分布。在机器学习中，概率不等式被广泛应用于评估算法的性
原创
2024-08-29 09:25:22
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概率统计在考研中大家的目标是不丢分或基本不丢分，但每年实际情况并非这样，主要原因是：1、概率论与数理统计这门学科的特点是概念多、公式多、综合运用多，尤其是统计部分。同时它与高等数学的关系比较紧密，比如连续型随机变量在计算概率、期望、方差、协方差、相关系数时需要用到积分等，很多考生就是因为积分计算不过关，导致这部分考题不得分。2、它的两个解答大题在试卷的最后，有些同学根本没时间做，或者前面
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2023-12-05 18:50:20
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【1】离散的概率分布律：p（x=k）=pk。这样可以一目了然的看出x所可能的取值和对应的概率。【2】对于连续随机变量来说，p（x=k）=（x为k的个数/总个数），因为总个数无穷个，概率趋向于0。所以我们引入概率密度函数，一目了然看出落在x的某一值附近的概率大小（两方面理解：1.连续不说某一值的概率，而是区间。2.概率的大小是积分，而当积分区域无限小，就可以看成一条直线，即y值） &nb
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2024-01-02 10:16:51
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# Sigmoid函数在机器学习中的应用
在机器学习的领域中，激活函数是影响模型性能的重要因素之一。Sigmoid函数就是其中一种经典的激活函数，广泛应用于逻辑回归、神经网络等多种模型中。本文将深入探讨Sigmoid函数的定义、特性以及在机器学习中的具体应用，并附上相关代码示例，帮助读者更好地理解这一重要概念。
## 什么是Sigmoid函数？
Sigmoid函数是一种S形的数学函数，其公式
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
未来的扩展方向包括更深入的研究和应用新型的概率不等式，以应对更复杂的机器学习问题。在机器学习中，概率不等式被广泛
原创
2024-05-06 11:50:41
144阅读
机器学习是一种通过计算机算法从数据中学习和发现模式的方法。而概率统计是机器学习中的一种重要工具，用于描述和分析数据的不确定性。在机器学习中，概率统计应用广泛，涉及到数据预处理、特征提取、模型选择等方面。本文将介绍一些机器学习中常见的概率统计应用实践，并给出相应的代码示例。
## 数据预处理
在机器学习中，数据预处理是非常重要的一步，它通常包括数据清洗、数据变换和数据归一化等操作。概率统计提供了
原创
2023-09-15 10:32:19
186阅读
目录：略前言 本书的写作目的是介绍“概率机器人学”这个崭新的研究领域。概率机器人学是与智能和控制相关的机器人学的一个分支领域。其特点是利用概率与统计的方式进行信息的记录与行动的决策。在面对利用机器人学技术中不可回避的“不确定性”问题的时候，我们认为机器人学必须以这种方法为目标。采用概率论的算法设计在近年来已经成为机器人学中一个强有力的框架。本书就是第一本介绍该领域中一些主要方法的学术书籍。本书将着
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2023-10-07 21:50:45
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信息熵在人工智能领域有着举足轻重的作用，在分类的算法中常利用信息熵设计损失函数推导出最优数学模型，softmax函数是一种处理数据手段，一般会出现在模型最后阶段，比如各种神经网络的最后一层，softmax函数可把任意维度数据（一般表现为向量） 处理成概率形式，这样就可以用交叉熵的方法得到与真实概率分布之间损失进而优化模型参数。本篇先介绍信息熵、交叉熵、相对熵，然后
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2021-04-07 21:11:00
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机器学习: 离散变量的概率分布
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2016-06-10 15:43:00
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通过组合一些简单的概率分布来定义新的概率分布也是很常见的。一种通用的组合方法是构造
原创
2022-04-22 15:56:57
336阅读
参考资料：电子工业出版社的《深入浅出统计学》前言并非所有数据集合都是离散的、可以指定确切数值的概率分布，其中也有数值型的概率分布，最典型的便是正态分布。 本篇目录参考资料：电子工业出版社的《深入浅出统计学》前言具体内容离散型和数据型数据概率密度函数正态分布正态概率计算 具体内容离散型和数据型数据离散型数据就像一块块垫脚石，可以从一个数值跳到另一个数值，同时每个数值之间都有明确的间隔。连续型数据往往
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2024-06-10 00:42:39
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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
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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
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