• 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 1170浏览量
  • 斯坦福 CS228 概率图模型中文讲义 二、概率复习

    条件分布试图回答这个问题,当我们知道X必须是某个值x时,Y的概率分布什么?在离散情况下,给定Y的X的条件概率质量函数较简单: 其中。在连续的情况下,情况在技术上更复杂一点,因为连续随机变量X取特定值x的概率...
    文章 2018-03-01 1306浏览量
  • 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 29776浏览量
  • 熟悉常见概率分布

    离散型变量的概率分布可以用概率质量函数(Probability Mass Function,简称PMF)来描述。我们通常用大写字母P来表示概率质量函数。概率密度函数 当研究的对象是连续型随机变量时,我们用概率密度函数(Probability ...
    文章 2018-11-20 2185浏览量
  • 深度学习零基础?没关系——面向艺术家的RNN教程

    在下面的草图中,可以通过改变温度参数来可视化概率分布是如何增加。为了简单起见,上述演示模拟了二十个一维正态分布与温度参数的混合。在手写模型中,概率分布是二十个二维正态分布的混合。在下一个草图中,您可以...
    文章 2017-01-11 5657浏览量
  • 深度学习零基础?没关系——面向艺术家的RNN教程

    在下面的草图中,可以通过改变温度参数来可视化概率分布是如何增加。为了简单起见,上述演示模拟了二十个一维正态分布与温度参数的混合。在手写模型中,概率分布是二十个二维正态分布的混合。在下一个草图中,您可以...
    文章 2017-07-12 1459浏览量
  • 消息服务框架(MSF)应用实例之分布式事务三阶段提交...

    2阶段提交的分布式事务已经能够满足应用了,因为通常情况下,都是基于数据库应用层实现的分布式事务,并且各个事务资源节点都在同一个局域网内,发生网络不稳定的概率非常小,并且现在不少数据库都会高可靠性的...
    文章 2017-11-16 1364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 1630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 1168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 2020-08-10 268浏览量
  • 手把手|Python代码和贝叶斯理论告诉你,谁是最好的...

    如果我们重复这个过程并进行过滤,最终将得到一个概率分布,由它所得到的结果与我们观察到的结果相同。这就是后验概率。def posterior(n_try,k_success,prior): hit=list() for p in prior: hit.append(np.random....
    文章 2018-04-18 1482浏览量
  • 《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》一1.2 我们的...

    本节书摘来自异步社区《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》一书中的第1章,第1.2节,作者...下一章的概率分布,如果你已经对它很熟悉了,可以选择跳过(或只是浏览一下),但是对于不熟悉的读者,下一章是很有必要的。
    文章 2017-05-02 1288浏览量
  • 《贝叶斯方法:概率编程与贝叶斯推断》——1.2 我们...

    下一章的概率分布,如果你已经对它很熟悉了,可以选择跳过(或只是浏览一下),但是对于不熟悉的读者,下一章是很有必要的。lt;div style="text-align:center">lt;img src=...
    文章 2017-05-02 2438浏览量
  • 像学R一样学Python(高级数据管理)

    该模块提供了常用的概率分布,大致分为两类,连续型分布和离散型分布,这两类分布都是 rv_continuous 和 rv_discrete 的子类。比如说标准的正态函数分布,norm,作为 rv_continuous的子类,它覆写了父类的pdf方法 ...
    文章 2017-08-12 1146浏览量
  • 走过19年,每年千万下载量,科学计算开源库SciPy的...

    概率分布、假设检验、频率统计、相关函数等&xff09;xff0c;但 Statsmodels 提供了更先进的统计预估及推断方法。虽然 scikit-learn 涵盖了机器学习&xff0c;但 PyMC、emcee 和 PyStan 涵盖了贝叶斯统计和概率建模等。...
    文章 2021-12-03 39浏览量
  • 让容器跑得更快:CPU Burst 技术实践

    为了抑制尾部的概率分布使其不至于过于夸张&xff0c;我们设置了&xff1a;此时当 u_avg&61;30%时可能产生的最大计算需求约为 500%。数据展示按上述参数设置进行蒙特卡洛模拟的结果如下所示。我们将第一张&xff08;WCET 期望...
    文章 2021-12-15 1448浏览量
  • ≪统计学习精要(The Elements of Statistical ...

    进一步的,如果假设扰动项服从正态分布,比如白噪声,那么β^的估计值也服从正态分布,y的预测值也服从正态分布,因此可以直接一系列基于正态分布的假设检验。特别的,在大样本情况下,就算扰动项不是正态分布,...
    文章 2014-06-29 1608浏览量
  • 到底什么是集群&分布

    简单的说,分布式的版本控制就是每个人都可以创建一个独立的代码仓库用于管理,各种版本控制的操作都可以在本地完成。每个人修改的代码都可以推送合并到另外一个代码仓库中。而像SVN这样,只有一个中央控制,所有的...
    文章 2016-05-26 2810浏览量
  • 《电子元器件的可靠性》——3.6节恒定应力加速寿命...

    在相应分布概率纸上,分别会指出不同电压应力水平下的寿命分布直线,并估算出相应电压水平下的特征寿命和形状参数,如图3.18和表3.18所示。因此,应取各应力水平下m值的加权平均值m作为共同的m值,即m=∑Kj=1njmj...
    文章 2017-07-03 3095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 2687浏览量
  • 评分卡模型剖析(woe、IV、ROC、信息熵)

    根据上面的描述,从另一个角度看TPR与FPR,可以理解为这个自变量(也就是某种评分规则的得分)关于0/1目标变量的条件分布,例如TPR,即cump1,也就是当目标变量取1时,自变量(评分得分)的一个累积分布。...
    文章 2015-12-02 12205浏览量
  • 机器学习模型效果评估指标

    可以看到AUC应该理解为对随机取出一个正样本和一个负样本,模型预测正样本为正样本的概率大于预测负样本为正样本的概率概率值。可能不太好理解这句话,那我们还是用上面的例子来说明,假设二分类模型A要找到所有正...
    文章 2020-08-12 1045浏览量
  • 量化项目管理案例:缺陷趋势预测利器(1)

    知道了要做什么,接下来要考虑的就是“怎么做”。出于这样的原因,方正国际软件有限公司(以下简称方正国际)几年来一直都在内部实施着利用统计学的原理对软件缺陷进行管理和监控。用统计学的方法监控和预测缺陷的...
    文章 2017-07-03 1740浏览量
  • CPU Burst有副作用吗?让数学来回答!...

    Bandwidth Controller对每个周期分别CPU时间统计&xff0c;调度稳定性约束保证在一个period内提交的全部任务都能在该周期内处理完&xff1b;对每个CPU cgroup而言&xff0c;这意味着任何时候提交的任务都能在一个period内...
    文章 2021-08-20 517浏览量
  • DDD 不够好用,你需要学习如何进行弹性软件系统设计

    尽管如此,定义弹性预算仍然是有必要的,你可以看一下如果系统变得不可用会有哪些即时的损失,以及由于累积效应(例如感到厌烦的客户会增加你的流失率)导致的更频繁的不可用性造成的长期损失。通过这种方式,我们...
    文章 2022-01-21 49浏览量
  • 如何科学地利用A/B测试快速迭代产品?

    需要指出的是使用Expected Loss并不是唯一的贝叶斯AB测试实验的结束判据,由于贝叶斯方法输出的是主要指标的概率分布,读者完全可以结合得到的实际指标分布来判断实验是否可以停止,比如另外一种叫做ROPE+HDI的方法...
    文章 2020-02-26 411浏览量
  • 《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》一第...

    本节书摘来自异步社区《统计会犯错——如何避免数据分析中的统计陷阱》一书中的第1章,第1.1节,作者【美】Alex ...具体概率分布和计算细节不是本书关注的重点,我们更感兴趣的是如何解释_p_值,而不是如何计算_p_值。
    文章 2017-05-02 1998浏览量
  • 可曾听闻【大话】二字—统计学R语言

    概率分布的d、p、q、r一样②三个统计分布(变量均基于正态分布。开头要加上d、p、q、r)t()t分布&xff0c;随自由度越大越尖越接近标准正态分布&xff0c;当正态总体标准差未知时&xff0c;小样本条件下对总体均值的估计和...
    文章 2022-06-09 38浏览量
  • 视觉目标跟踪漫谈:从原理到应用

    如果综合所有候选框,就可以构成一个概率分布。从概率分布的角度理解匹配问题,跟踪问题就转换成在当前帧寻找和上一帧的候选框概率分布“最接近”的一组候选框分布,该“最接近”即是概率分布距离。常用的空间距离有...
    文章 2020-07-03 460浏览量
  • 精彩回顾|阿里算法专家详解,最易用强化学习开源库...

    1400s就可以让episode累积奖励达到17&43;xff0c;时间减少了一半以上。马尔可夫决策过程定义与样例马尔可夫决策过程&xff08;MDP&xff09;是一个四元组&xff0c;由状态空间&xff0c;动作空间&xff0c;状态转移概率&xff0c;奖励...
    文章 2021-10-22 123浏览量
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