1. 二项分布(离散) 2. 正态分布(连续) ...
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个相同的试验 每次试验只有两个可能的结果: ...
2019-12-01 21:41 0 1979 推荐指数:
1. 二项分布(离散) 2. 正态分布(连续) ...
1.两点分布——离散型概率分布 概念:一次试验,若成功随机变量取值为1,成功概率为p; 若失败随机变量取0,失败概率为1-p 期望\(E(X)=1*p+0*(1-p)=p\) 方差 \[\begin{aligned} D(X)&=p*(1-p)^2+(1-p)*(0-p ...
在讨论这些概率分布之前,简单说说什么是随机变量(random variable)。随机变量是对一次试验结果的量化。 举个例子,一个表示抛硬币结果的随机变量可以表示成 Python 1 2 ...
1、f 散度(f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的。事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种。 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布,则f散度被定义为: 一些通用的散度,如KL-divergence ...
1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧 ...
作者:Pier Paolo Ippolito@南安普敦大学 编译:机器学习算法与Python实战(微信公众号:tjxj666) 原文:https://towardsdatascience.com ...
1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧 ...
概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 。 1、卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson χ2,其计算公式为 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai为i水平 ...