1. 二項分布(離散) 2. 正態分布(連續) ...
接上篇概率分布,這篇文章講概率分布在python的實現。 文中的公式使用LaTex語法,即在 begin equation 至 end equation 的內容可以在https: www.codecogs.com latex eqneditor.php lang zh cn頁面轉換出 正確的格式 二項分布 Binomial Distribution 包含n個相同的試驗 每次試驗只有兩個可能的結果: ...
2019-12-01 21:41 0 1979 推薦指數:
1. 二項分布(離散) 2. 正態分布(連續) ...
1.兩點分布——離散型概率分布 概念:一次試驗,若成功隨機變量取值為1,成功概率為p; 若失敗隨機變量取0,失敗概率為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 ...
在討論這些概率分布之前,簡單說說什么是隨機變量(random variable)。隨機變量是對一次試驗結果的量化。 舉個例子,一個表示拋硬幣結果的隨機變量可以表示成 Python 1 2 ...
1、f 散度(f-divergence) KL-divergence 的壞處在於它是無界的。事實上KL-divergence 屬於更廣泛的 f-divergence 中的一種。 如果P和Q被定義成空間中的兩個概率分布,則f散度被定義為: 一些通用的散度,如KL-divergence ...
1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法,源自歐氏空間中兩點間的距離公式。(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐 ...
作者:Pier Paolo Ippolito@南安普敦大學 編譯:機器學習算法與Python實戰(微信公眾號:tjxj666) 原文:https://towardsdatascience.com ...
1. 歐氏距離(Euclidean Distance) 歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法,源自歐氏空間中兩點間的距離公式。(1)二維平面上兩點a(x1,y1)與b(x2,y2)間的歐 ...
概率分布之間的距離,顧名思義,度量兩組樣本分布之間的距離 。 1、卡方檢驗 統計學上的χ2統計量,由於它最初是由英國統計學家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也稱之為Pearson χ2,其計算公式為 (i=1,2,3,…,k) 其中,Ai為i水平 ...