在上一篇博文《Python中的随机采样和概率分布(一)》中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数。接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例。 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数 ...
Python 包括其包Numpy 中包含了了许多概率算法,包括基础的随机采样以及许多经典的概率分布生成。我们这个系列介绍几个在机器学习中常用的概率函数。先来看最基础的功能 随机采样。 . random.choice 如果我们只需要从序列里采一个样本 所有样本等概率被采 ,只需要使用random.choice即可: . random.choices 有放回 当然,很多时候我们不只需要采一个数,而且我 ...
2021-12-05 22:21 1 3927 推荐指数:
在上一篇博文《Python中的随机采样和概率分布(一)》中,我们介绍了Python中最简单的随机采样函数。接下来我们更进一步,来看看如何从一个概率分布中采样,我们以几个机器学习中最常用的概率分布为例。 1. 二项(binomial)/伯努利(Bernoulli)分布 1.1 概率质量函数 ...
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 ...
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 ...
【转载自:知乎--爱神的飞刀】 离散、连续概率分布小结+python中的应用 前言 一,离散分布 1.1 伯努利分布 关于竖线vline 1.2 二项分布(Binomial Distribution) 如何检验一个分布是不是二项分布? 以上就是二项分布的特征 ...
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 ...
1.两点分布——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 ...
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 ...