random模块实现了这种分布的伪随机数生成器，随机数可以被应用于数学、安全等领域，并且也经常被嵌入算法中，用以提高算法效率，在机器学习算法中对随机数的设定是必要的一步，并且随机数的设定会影响算法的好坏。random模块提供的函数是基于random.Random类的隐藏实例的绑定方法，几乎所有模块函数都依赖于基本函数random()，random()函数在半开放区间[0.0, 1.0)内均匀生成随
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2023-08-06 21:17:40
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前言正太分布是一个很重要的概率分布，又名高斯分布，在统计学、数据科学、机器学习等领域有着广泛应用。在日常生活中，人群的身高、鞋码、成年人的血压、班级的成绩、测量误差等都近似服从正太分布。一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布。正太分布曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，故常称之为钟形曲线。实现思路正太分布公式：其中为期望，为方差当（，）时，有标
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2024-05-24 15:45:50
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# Python 实现 t 分布概率的指南
在统计学中，t 分布是一个非常重要的分布，常用于小样本的平均值估计。当你想要使用 Python 来求出 t 分布的概率时，实际上可以通过几个简单的步骤来实现。本文将引导你通过一个清晰的流程，学习如何使用 Python 来计算 t 分布的概率。
## 流程概述
我们可以把求 t 分布概率的过程分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
1. numpy数组的按元素计算设完备事件组作为引发事件的个因素。诸因素的先验概率构成的序列为，在诸因素发生的条件下，事件的似然度构成序列，这两个序列是等长（所含元素个数相同）的。序列对应元素积之和，即为用全概率公式计算的事件的概率。Python的numpy包提供的数组array类的两个等长（所含元素个数相同）对象之间就支持这样的“按元素”运算：对应元素分别计算，得到一个新的数组（如图所示）。 运
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2024-06-03 16:21:40
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随机变量+抽样统计基础思维导图总结概率分布和抽样的python实现伯努利分布 Bernoulli Distribution%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
#定义随机变量：1次抛硬币X = np.arange(0,2,1) #成功指正面朝上记录为
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2024-02-28 13:40:14
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# 使用Python求二项分布概率
二项分布是描述在独立试验中某个事件发生次数的概率分布。它由两个参数定义：试验次数 \( n \) 和每次试验中事件发生的概率 \( p \)。在这篇文章中，我将带你逐步实现一个Python程序来求二项分布的概率。
## 工作流程
以下是实现求二项分布概率的几个步骤：
| 步骤 | 描述
作者：Christian Pascual参与：王淑婷、思源概率论与统计学是机器学习的基础，但很多初学者不太了解它们。本文介绍了概率及统计的基本概念、联系以及用法，并以正态分布为例展示了什么是概率分布、分布函数以及经验法则。同样本文还概念性地解释了中心极限定理，以及为什么正态分布在整个统计学中如此重要。此外，本文很多试验都可以用 Python 实现，不了解 Python 的读者也可以跳过。要学习统计
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2023-12-11 21:34:37
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前言本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。概率论机器学习中，往往需要大量处理不确定量，或者是随机量，这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的，因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断，基于此种原因，较大的可能性往往就是所要达到的目标，概率论有用武之地了。概念离散型概率质量函数：是一个数值，概率，\(0\leq P(x)\leq 1\
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2024-02-07 11:55:35
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概率论几种常见分布正态分布概要分析泊松分布适用范围伽玛分布对数正态分布 本文也算是一种对大学知识的回顾吧！学习数据分析看到几种统计方法，没办法，过来总计一下吧，反正感觉我以后用的次数还多着哩。 正态分布正态分布（normal distribution）又名高斯分布，是一个非常常见的连续概率分布。正态分布在统计学上十分重要，经常用在自然和社会科学来代表一个不明的随机变量。概要正态分布是自然科学与
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2024-01-02 20:17:33
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多元正态分布(多元高斯分布)直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下：这就是多元正态分布的定义，均值好理解，就是高斯分布的概率分布值最大的位置，进行采样时也就是采样的中心点。而协方差矩阵在多维上形式较多。协方差矩阵一般来说，协方差矩阵有三种形式，分别称为球形、对角和全协方差。以二元为例：为了方便展示不同协方差矩阵的效果，我们以二维为例。(书上截的图，凑活着看吧，是在不想画图了)其实从这个图上可
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2024-07-26 15:49:12
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机器学习笔记之高斯过程——基本介绍引言高斯过程简单介绍高斯过程的参数描述 引言从本节开始，将介绍高斯过程。高斯过程简单介绍高斯过程(Gaussian Process)，从名字中很明显，它是一种和高斯分布相关的随机过程(Stochastic Process)。 从一维高斯分布开始，此时只有一个一维随机变量，它服从的高斯分布可表示为： 如果样本并不是一个特征，而是多个特征，并且这些特征均服从高斯分布
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2023-12-21 13:36:25
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# 如何在Python中计算二项分布的概率
二项分布是在统计中非常重要的一类分布，广泛应用于概率论和统计学中。作为一名刚入行的小白，掌握如何使用Python求解二项分布的概率，是一个很好的开始。本文将详细介绍相关流程，并提供示例代码。
## 一、流程概述
在计算二项分布概率之前，我们需要了解几个关键概念和步骤。下面的表格总结了整个过程：
| 步骤 | 描述
目录1. 前言2. 概率密度函数(PDF: Probability Density Function)¶3. 累积分布函数(CDF: Cumulative Distribution Function)4. 百分点函数(PPF: Percent Point Function)5. 生成函数和风险函数6. 常用统计特征7. 应用示例7.1 从正态分布中采样7.2 The 68-95-99.7 Rule
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2023-08-16 17:32:33
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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
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2023-11-16 13:54:42
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软考正态分布求概率是统计学中一个重要的概念，是指一个随机变量呈正态分布时，求取其取值在某个区间的概率。正态分布是一种常见的连续型概率分布，许多自然现象和社会现象的分布都近似地服从正态分布。在软考正态分布中，求概率是一个重要的考点，下面就让我们来详细了解一下如何求取概率。
首先，要了解正态分布的数学形式。正态分布的概率密度函数（pdf）为：f(x)=1√2πσexp(-(x-μ)2/(2σ2))，
原创
2023-10-24 16:54:25
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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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概率分布：一、随机变量随机事件：随机变量：量化随机事件，一种函数，将随机事件出现的结果赋予数值，通常用大写字母表示。随机变量的分类：离散/连续随机变量对应的概率分布会有差别二、概率分布统计图中的形状，叫做它的分布概率分布就是帮我们解决特定问题下的万能模板。对于机器学习的算法选择和建模有很大的帮助。三、离散概率分布（概率质量函数PMF）几个典型的离散概率分布：1、伯努利分布（抛硬币）：典型应用是抛硬
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2023-08-01 22:58:59
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正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution）； 是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布， 正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线； 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)； 正态分布有两个参数，即期望（均数）μ和
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2023-12-21 06:10:23
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一、参数估计简介 很多情况下，我们只有有限的样本集，而类条件概率密度函数p(x|ωi)和先验概率P(ωi)是未知的，需要根据已有样本进行参数估计，然后将估计值当作真实值来使用。 由给定样本集求解随机变量的分布密度函数问题是统计机器学习和概率统计学的基本问题之一。解决该问题的方法包括参数估计和非参数估计两大类：1.参数估计方法 已知概率密度函数的形式而函数的有关参数未知，通过估计参数来估计概率密度函
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2023-08-11 09:55:13
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