9、指数分布(连续) 代码: https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/exponential.py 指数分布是 α为 1 时γ 分布的特例。 10、高斯分布(连续) 代码: https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/gaussian.py 高斯分布是一种非常常见的连续概率分布。
这时我们就需要了解另一种分布模型了，那就是超几何分布。如果随机变量X服从超几何分布，其分布列如下：假设一批产品有N件，其中M件为次品，进行n次不放回随机抽样，用X表示抽取的n件产品中次品的数量，我们可以得到X的分布列为P(X=k)=C(k, M)C(n-k, N-M)/C(n, N)，（k=m, m+1, m+2, ......
三:关于期望,中位数,众数 参考上面的草图:可以这样理解,(1)对于正偏态而言,数据大多分布在右侧,从而也就把期望与中位数往右侧移动。(2)对于负偏态而言,数据大多分布在左侧,从而也就把期望与中位数往左侧移动。
正态分布(Normal Distribution),也称常态分布,又名高斯分布(Gaussian Distribution),是一个常见的连续概率分布。 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,则记为X∼N(μ,σ2)。其概率密度函数为正态分布,期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,...
近日，DeepMind与哈佛大学新研究证明了大脑中存在“分布强化学习”，而大脑中的强化学习是通过“快乐之源”多巴胺驱动。和AI系统类似，大脑不是以“平均值”的方式预期未来可能的回报，而是以“概率分布”的方式来预期。「福利：今晚19:00，腾讯微信人工智能高级研究员钱桥手把手教你“推荐系统与数据思维”，戳右边链接上...
层次上,非独立同分布性Non-IIDness与非独立同分布学习的研究可以从属性值到属性,再到对象,一直到多个方法、多个度量以致学习结果等加以考虑。 HierarchicalNon-IIDness 参考资源 【1】关于非独立同分布学习Non-IID Learning的相关文章、代码、tutorial slides可以从 ...
本文主要针对多场景建模提出的相关方法,通常我们是通过专家只是或者业务策略手动进行分组分场景,通过专家知识来分组可能会忽略数据底层的分布,针对这个问题,本文提出自适应分布学习ADL:一个由聚类过程和分类过程组成的端到端框架。 作者设计了一个具有自定义动态路由机制的分布自适应模块。路由算法没有为预定义的数据分配引...
概率分布学习 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...
为了更好地表示一个样本的分布的情况，训练一个学习样本的标签分布（Label Distribution）的模型，被称为标签分布学习（Label Distribution Learning，LDL），让每一个维度都反映对应标签程度的一种概率分布。然而，LDL任务的主要困难之一就是，标签分布是十分难以获取的。大多数的分类数据集都不具备这样的条件，要获取...
基于深度学习的标签分布学习介绍 【摘要】 背景学习的本质是构建从实例到标签的映射关系,但有时候标签存在模糊性,即一个实例不一定映射到一个标签,现有的学习范式中,主要存在两种形式——单标签学习和多标签学习。单标签学习是指给一个实例分配一个标签,多标签学习是指给一个实例分配多个标签。以上两种形式都在回答...