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。
从以上的实验结果中,我们可以得出以下几点结论:(1)分布学习的效果总的说来优于集中学习,而且,分布学习的间隔不能太短,太短则近似于集中学习。(2)分布学习的间隔也不宜过长,过长则难免发生遗忘。从生理学的角度来看,分布学习的效果之所以优于集中学习主要是由于分布学习容易使神经抑制得到消除,集中学习则会增强抑制的...
3,几何分布(二项分布第一次成功) 和二项分布一样是结果二元的试验,做某件事的次数是固定的,次数用n表示,n次某件事是相互独立的;某一次时间都是两个了可能的结果(成功或者失败);每一次成功的概率都相等,成功的概率用p表示;想知道第K次做某件事情,关注的是第一次成功的概率是多少 4,泊松分布(二项分布的极...
二:如何辨认正负偏态函数 关键:看尾巴哪边长,左边尾巴长的成为左偏态(负偏态),反之右偏态(正偏态) 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。
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...
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...
1.伯努利分布(零一分布) 只有两种可能结果的随机试验对应的概率分布,如抛硬币试验。 它的概率质量函数是: 2.二项分布 重复n次相同的伯努利试验形成的结果与对应概率的分布,像n次抛硬币。 特点如下: ①每次试验只有两种结果,且两个结果只会出现一次。
总体满足的分布函数𝐹(𝑥)叫做总体的分布函数,总体X的数字特征叫做总体的数字特征 总体的分布: 离散型总体的概率分布、连续型总体的概率密度 简单随机样本 抽样: 从总体抽取若干个个体的过程 样本: 抽样结果得到的一组观测值称为样本 样本容量: 样本中所含个体的数量 ...
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...