Python NLTK学习4(条件频率分布)本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记。前文复习前面的博客中我们学习了一些语料库，我们知道布朗语料库是一个按照文体分类的语料库。我们还学习频率分布对象FreqDist。我们指定单词列表变量mylist，FreqDist(mylist)会计算列表中每个项目出现的次数。本章我们将学习条件频率分布对象(ConditionalFreqD
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2024-04-19 15:30:44
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目录概念常用统计量三大抽样分布正态总体中的抽样分布概念统计学利用概率论来研究具有随机性的现象。与概率论相反，通常研究对象的分布未知，需要通过样本数据的分析来确定服从什么分布。总体顾名思义就是研究或考察对象的全体总体中的每一个成员称为个体总体中包含的个体数量叫做总体的容量为了研究总体的特性从总体中抽出部分个体进行观察和试验，从总体中抽出的部分个体称为样本统计量是包含了样本信息的函数抽样分布研究统计量
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2023-05-22 21:40:13
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# 抽样分布 Python
抽样分布是统计学中的一个重要概念，用于描述统计量的分布情况。通过对样本进行随机抽样并计算统计量，可以得到一系列的统计量值，从而可以对总体的统计特征进行推断。
在 Python 中，我们可以使用一些库来进行抽样分布的计算和可视化，比如 numpy 和 matplotlib。下面将介绍如何使用这些库来进行抽样分布的分析。
## 1. 抽样分布的基本概念
抽样分布是指
原创
2023-07-18 10:00:08
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# 如何实现Python抽样分布
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们常常需要处理数据并进行统计分析。其中，抽样分布是统计学中一个重要的概念，用来描述样本统计量的分布情况。在Python中，我们可以利用一些库来实现抽样分布的计算，下面我将教你如何实现Python抽样分布。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入库] --> B[生成总体数据]
原创
2024-06-13 06:00:11
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beta分布贝塔分布（ Beta Distribution ) 是一个作为伯努利分布和二项式分布的共轭先验分布的密度函数，在机器学习和数理统计学中有重要应用。在概率论中，贝塔分布，是指一组定义在(0,1)区间的连续概率分布。其概率密度函数为：beta 分布的期望为：下面我们通过一个问题来具体的分析 beta 分布的使用。假设一个概率实验只有两种结果，一个是成功，概率是X；另一个是失败，概率为（1−
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2023-10-17 16:40:55
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我们比较熟悉均匀分布、二项分布等概率分布，那么 beta 分布是什么呢？一句话，beta 分布表示 一种概率的 概率分布；也就是说，当无法确定一件事的概率P时，我们可以把它所有概率P统计出来，然后每个P对应一个P'，P'就是 beta 分布；下面我从多个角度具体阐述一下 生活案例 投篮命中率估计熟悉篮球的朋友都知道，运动员投篮命中率大概在 21%-33% ，这叫先验知识；现在有
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2023-10-31 20:59:33
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作者 | James BriggsPython 发布了版本号为 3.9.0b3 的 beta 版，后续即将发布 Python 3.9 的正式版。该版本包含了一些令人兴奋的新特性，预计正式版发布以后这些特性能够被大家广泛使用。本文主要介绍以下几个方面：新增字典合并运算类型提示字符串新增的两个方法新的 Python 解析器 —— 大赞！接下来带着大家了解一下这些特性以及它们的用法。01 字典合并这是我
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2023-11-30 09:39:46
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一些公式Gamma函数（1）贝叶斯公式（2）贝叶斯公式计算二项分布概率现在有一枚未知硬币，我们想要计算抛出后出现正面的概率。我们使用贝叶斯公式计算硬币出现正面的概率。硬币出现正反率的概率和硬币两面的质量有较大关系，由于硬币未知，我们不知道是否会有人做手脚，于是在实验之前我们认为硬币出现正面的概率服从均匀分布，即（3）抛硬币是一个二项试验，所以n次实验中出现x次正面的似然概率为（4）把（3）（4）式
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2023-07-06 15:26:09
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文章贝叶斯估计介绍了贝叶斯估计，趁热打铁，将其应用起来并介绍beta分布与其推广为狄利克雷分布。 文章会以丢硬币事件作为例子做具体讲解。随机变量 表示丢硬币事件，显然服从伯努利分布， 表示丢出正面， 表示丢出背面。假设硬币丢出正面的概率是 ，投掷了多次出现了 次正面， 次反面。投掷了多次后生成了
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2023-12-04 23:39:49
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正态分布抽样Python的描述：正态分布抽样是统计分析中的一种重要方法，用于从正态分布中获取样本，以便进行进一步的数据分析和模型构建。本文将以轻松的语气，和大家复盘如何在Python中实现正态分布抽样，主要涉及的章节包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与应用场景。
背景描述
在大数据分析和机器学习中，正态分布（Normal Distribution）被广泛应用。正态分布的样本
统计学的一个主要任务就是研究总体和样本之间的关系。这种关系可以从两个方向进行：（1）从总体到样本的方向，目的是要研究从总体中抽出的所有可能样本统计量的分布及其与原总体的关系，即抽样分布（2）从样本到总体的方向，从总体中随机抽取样本，并用样本对总体作出推论，即统计推断问题。抽样分布（sampling distribution）是统计推断的基础。一、统计数的抽样及其分布参数从总体中...
原创
2022-01-11 16:49:52
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各类分布以及检验方法基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验 基础概念1、标准差：三种分布1、卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，…,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布。 2、t分布 3、F分布三种检验1、卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法。它属于非参数检验的范畴，
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2024-01-02 23:32:12
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在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。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
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2023-08-08 15:05:25
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共轭分布、gamma分布、beta分布、dirichlet分布、卡方分布、t分布
1.共轭分布在贝叶斯统计中，如果后验分布与先验分布属于同类（分布形式相同），则先验分布与后验分布被称为共轭分布，而先验分布被称为似然函数的共轭先验。先验分布(prior)：在没有看到观测数据时，由我们的经验给出来的参数的概率分布称为先验分布
似然函数(likelihood):关于统计模型中的参数的函
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2024-01-03 10:27:06
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常见离散概率分布 Bernoulli、Binomial、Poisson Note: 一般的二项分布是n次独立的伯努利试验的和。它的期望值和方差分别等于每次单独试验的期望值和方差的和。 伯努利、二项分布、多项分布 伯努利分布就是对单次抛硬币的建模，X~Bernoulli(p)的PDF为
f(x)=px(1−p)1−x
，随机变量X只能取{0, 1}。对于所有的pdf，都要归一化！
# 了解Python中的Beta分布函数
在统计学中，Beta分布是一种常用的概率分布，通常用于描述一个在一定范围内取值的随机变量的概率分布。在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`beta`模块来生成Beta分布函数和计算相关参数。本文将介绍Beta分布的概念和在Python中的应用，并通过代码示例演示如何使用Beta分布函数。
## Beta分布简介
Beta分布是定义在区间
原创
2024-07-08 05:24:38
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# 如何在Python中生成Beta分布
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你实现“Beta分布生成”这一功能。Beta分布是广泛应用于统计学和机器学习中的一种概率分布，尤其适用于建模在0到1之间的随机变量。接下来，我将为你详细讲解整个流程，并提供相关代码。
## 整体流程
在我们深入代码之前，首先要了解生成Beta分布的基本步骤。以下是一个简化的步骤表格：
| 步骤 | 描述
# 使用Python生成Beta分布
Beta分布是一种定义在0到1区间上的连续概率分布，广泛应用于统计学、机器学习、数字营销等领域。因其可调节的形状，Beta分布特别适合用于表示概率、比例或成功率等任务。本文将深入探讨Beta分布，并提供如何在Python中生成Beta分布的代码示例。
## Beta分布的基本概念
Beta分布由两个参数α（alpha）和β（beta）决定。这两个参数会影
# Python中实现Beta分布概率密度函数（PDF）的完整指南
在统计学中，Beta分布是一种定义在区间[0,1]上的连续概率分布，通常用于描述一个概率或比例。在这篇文章中，我们将学习如何使用Python实现Beta分布的PDF（概率密度函数）。对于刚入行的小白来说，了解整个过程的步骤和代码是非常重要的。下面，我会详细地为您讲解每一步的实现。
## 整体流程
在实现Beta分布PDF之前
# Python中的均匀分布抽样
## 引言
在统计学和机器学习中，抽样是一项非常重要的技术，用来从总体中获取一部分数据进行研究和分析。而均匀分布抽样是一种简单而有效的抽样方法，它能够确保每个样本被选取的概率是相同的。
Python作为一种功能强大的编程语言，提供了许多用于抽样和统计分析的工具。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行均匀分布抽样，并给出相应的代码示例。
## 均匀分布
原创
2024-04-18 04:45:49
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