• 简单易学!一步步带你理解机器学习算法——马尔可夫链...

    也许在贝叶斯推断中最常见的方式是使用MCMC来从某些模型的后验概率分布中抽取样本。有了这些示例,你就可以问这样的问题:“什么是参数的平均值和可信区间?例如,假设你有合适的参数模型的后验概率密度是某个函数f...
    文章 2016-12-22 29544浏览量
  • 从统计到概率,入门者都能用Python试验的机器学习基础...

    假设扔硬币的做法不公平,那我们能做什么?收集数据!我们可以使用统计法来计算基于真实世界观察样本的概率,并将其与理想中的概率做对比。从统计到概率 通过扔 10 次硬币并计算正面朝上的次数,我们可以获得数据。...
    文章 2018-09-25 1085浏览量
  • 数据科学家应当了解的五个统计基本概念

    如果框上下两边的线很长表示数据具有很高的标准偏差和方差,意味着这些值被分散了,并且变化非常大。如果在框的一边有长线,另一边的不长,那么数据可能只在一个方向上变化很大;概率分布 我们可以将概率定义为一些...
    文章 2018-10-26 1598浏览量
  • 熟悉常见概率分布

    本文选取了一些常见的概率分布做一些介绍,以方便在今后使用的时候可以查阅。当然,“常见”是一个很口语而非科学的说法,因为这很难有明确的标准。如果想要对更多的概率分布做深入研究,请以文末的链接为起点进行更...
    文章 2018-11-20 2087浏览量
  • 资源|一文学会统计学中的显著性概念

    如果我们统计量呈正态分布,我们就可以根据与均值的标准偏差来表征任意观测点。例如,美国女性的平均身高是65英寸(5英尺5英寸),标准差为4英寸。如果我们新认识了73英寸高的女性,那么我们可以说她比平均身高高出...
    文章 2018-10-12 946浏览量
  • KernelML——一种广义机器学习算法

    正态分布中的标准差必须为正。该模型中使用的解决方案通过对每个单独参数进行自定义模拟来整合对参数的约束。为什么采用KernelML而不是最大期望?非正态分布(如泊松)可能不适合多元正态聚类解决方案中的其他维度。...
    文章 2018-05-22 2225浏览量
  • 计算与推断思维 十二、为什么均值重要

    什么随机样本的经验分布出现钟形?我们如何有效地使用抽样方法进行推理?均值的性质 在这个课程中,我们可以互换地使用“average”和“mean”两个单词(译者注,在中文中都译为“均值”),后面也一样。在你高中...
    文章 2018-01-27 1023浏览量
  • 资源|一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

    第一个特征,即它们的平均长度(7.5cm±1.5cm),可以通过从正态分布中绘制平均值为7.5且标准偏差为1.5的值来生成。类似的技术可用于预测它们的重量。然而,我们所掌握的信息并不包括其体重的典型范围,只知道平均值...
    文章 2018-08-22 2174浏览量
  • 看到那个Edward 了吗?对!其实它是个Python库

    它是在两个概率分布P和Q之间的差异的测量。在P和Q中不对称。P通常表示数据的“真实”分布,观察或精确计算的理论分布,而Q通常表示理论、模型、描述或近似。我们就个。1000次迭代吧?最后,评价模型拟合水平。...
    文章 2018-03-16 1202浏览量
  • 独家|一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

    第一个特征,即它们的平均长度(7.5cm±1.5cm),可以通过从正态分布中绘制平均值为7.5且标准偏差为1.5的值来生成。类似的技术可用于预测它们的重量。然而,我们所掌握的信息并不包括其体重的典型范围,只知道平均值...
    文章 2018-08-22 941浏览量
  • 还在用PCA降维?快学学大牛最爱的t-SNE算法吧(附...

    对于高斯的标准偏差而言彼此临近的数据点对,对它们的间隔建模的重要性几乎与那些间隔的大小无关。此外,t-SNE基于数据的局部密度(通过强制每个条件概率分布具有相同的困惑度)分别确定每个数据点的局部邻域大小[1]...
    文章 2018-01-22 5835浏览量
  • 让我去健身的不是漂亮小姐姐,居然是贝叶斯统计!

    与通常解析方程(2)的方式不同,我们可以做一些聪明的抽样,从数学角度证明我们样本的分布是 β0,β1,τ 的实际分布。▌如何使用这个JAGS工具呢 我们在R中通过如下步骤运行JAGS 第一步,我们用文本格式编写我们的...
    文章 2018-07-18 1474浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    我们可以将输入值x的真实标签表示为一个概率分布:其中真实类标签的概率为1,其他类标签的概率为0。标签的这种表示也被称为一个热编码。然后我们用交叉熵来衡量网络的预测概率分布与真实概率分布的接近程度。其中y是...
    文章 2020-08-10 220浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    我们可以将输入值x的真实标签表示为一个概率分布:其中真实类标签的概率为1,其他类标签的概率为0。标签的这种表示也被称为一个热编码。然后我们用交叉熵来衡量网络的预测概率分布与真实概率分布的接近程度。其中y是...
    文章 2020-09-06 1514浏览量
  • 神经网络如何学习的?

    我们可以将输入值x的真实标签表示为一个概率分布:其中真实类标签的概率为1,其他类标签的概率为0。标签的这种表示也被称为一个热编码。然后我们用交叉熵来衡量网络的预测概率分布与真实概率分布的接近程度。其中y是...
    文章 2020-09-18 875浏览量
  • 数据科学岗位必备面经:17个热点问题如何回答?...

    雷锋网按:随着数据科学成为炙手可热的领域,相关的应聘岗位也多了起来...因此,可以在预处理步骤(在任何学习步骤之前),通过使用标准偏差(对于正常)或四分位范围(对于不正常/未知)作为阈值水平,来去除异常值。...
    文章 2017-08-01 1534浏览量
  • 【译Py】数据科学面试终极指南04

    概率分布进行可视化,向面试官说明为什么使用该模型对某个概率分布进行可视化。答案: a.泊松分布。假设每个客人的到店行为都是完全独立的,与其他人没有关系。泊松分布 b.正态分布。注意,在连续分布中,精确到X...
    文章 2018-07-06 1759浏览量
  • 想去机器学习初创公司数据科学家?这里有最常问的40...

    这个数据集有缺失值,且这些缺失值分布在离中值有1个标准偏差的范围内。百分之多少的数据不会受到影响?为什么?答:这个问题给了你足够的提示来开始思考!由于数据分布在中位数附近,让我们先假设这是一个正态分布...
    文章 2017-05-27 3275浏览量
  • 数学之美之贝叶斯

    有了这些信息之后我们可以容易地计算“随机选取一个学生,他(她)穿长裤的概率和穿裙子的概率是多大”,这个就是前面说的“正向概率”的计算。然而,假设你走在校园中,迎面走来一个穿长裤的学生(很不幸的是你高度...
    文章 2020-07-13 142浏览量
  • 数学之美:平凡又神奇的贝叶斯方法

    然而后来,贝叶斯方法席卷了概率论,并将应用延伸到各个问题领域,所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯方法的影子,特别地,贝叶斯是机器学习的核心方法之一。这背后的深刻原因在于,现实世界本身就是不确定...
    文章 2017-05-02 1159浏览量
  • 带你读《计算机时代的统计推断:算法、演化和数据科学...

    更准确地说,什么构成“先验知识”是我们在正在进行的贝叶斯定理讨论中要考虑的关键问题。贝叶斯定理是将有关先验知识g(μ)和目前的数据x结合起来的定理。假定g(μ|x)为μ的后验密度,即我们在考虑观测数据x后对先验...
    文章 2019-11-07 2048浏览量
  • 深入讨论机器学习 8 大回归模型的基本原理以及差异!

    它表示我们希望最大化从假设分布采样出真正分布在数据集中的数据的概率。xff08;图 9&xff09;7.3 MAP 通常&xff0c;我们可以使用 MAP 最大化后验概率&xff09;替换 MLE。它基于贝叶斯定理。MAP 是 贝叶斯回归&xff08;下式&...
    文章 2021-12-22 12浏览量
  • 应用统计学与R语言实现学习笔记(五)——参数估计

    统计推断(Statistical Inference)——主要包括参数估计和假设检验,实质就是通过样本的均值、标准差、方差等去估计总体的均值、标准差、方差或者判断总体的分布形式和分布参数。参数估计:根据从总体中抽得的样本所...
    文章 2017-05-07 847浏览量
  • 一份非常全面的机器学习分类与回归算法的评估指标汇总

    logloss衡量的是预测概率分布和真实概率分布的差异性,取值越小越好。回归指标 在回归学习任务中,我们也有一些评估指标,一起来看看吧!平均绝对误差 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)公式为: 其中,N为...
    文章 2018-10-09 2334浏览量
  • 带你读《广告数据定量分析:如何成为一位厉害的广告...

    虽然是不同的渠道,不同的广告位,但统计指标的计算逻辑是一样的,转化率的抽样误差也是可以用同一个公式计算的,两个渠道的转化率是可以做对比分析的。这一点,对于多广告渠道的综合效果评估有非常重要的价值。2.4...
    文章 2019-11-17 1893浏览量
  • 【独家】考察数据科学家和分析师的41个统计学问题

    在正常情况下(没有音乐),测试得到的平均分为25,标准偏差为6。实验后样本(有音乐)的平均分为28。15)这种情况下的零假设是什么?A)学习时听音乐不会影响记忆力。B)学习时听音乐可能会使记忆力退化。C)在学习...
    文章 2017-06-01 1225浏览量
  • 遇见困难不用“怂”,机器学习的“万能药”:决策树

    人们可以从模型中获得什么?决策树是上下颠倒的,意思是它的根在顶部,叶在底部。决策树主要相信分而治之的规则。基本术语 让我们来看看决策树使用的基本术语: 1.根结点:它代表整个种群或样本,并进一步分成两个或...
    文章 2018-06-28 1767浏览量
  • 如何使用PyTorch实现面向NLP的深度学习?

    让我们编写一个带注释的网络示例,该网络采用稀疏的词袋表示,并在两个标签上输出概率分布:“英语”和“西班牙语”。这个模型只是逻辑回归。例子:逻辑回归Bag-of-Words分类器我们的模型将映射稀疏的BoW表示以记录...
    文章 2019-08-04 417浏览量
  • 如何从 8 个维度全面比较机器学习算法?

    另一种定义参数化模型的方法是基于其对数据概率分布形状的基本假设。如果没有给出假设,则为非参数化模型。参数化模型在机器学习中很常见。例如线性回归、神经网络以及许多其他 ML 模型。另一方面,k-NN 和 SVM...
    文章 2020-04-08 388浏览量
  • 《R语言数据分析与挖掘实战》——第3章 数 据 探 索 3...

    如果数据服从正态分布,在3σ原则下,异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过三倍标准差的值。在正态分布的假设下,距离平均值3σ之外的值出现的概率为P(x-μ>3σ)≤0.003,属于极个别的小概率事件。如果...
    文章 2017-05-02 2384浏览量
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