高斯分布（Gaussian Distribution）的概率密度函数（probability density function） 对应于numpy中： numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 参数的意义为： loc：float 此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre） scale...
讲授玻尔兹曼分布、玻尔兹曼机的网络结构、实际应用、训练算法、深度玻尔兹曼机等。受限玻尔兹曼机（RBM）是一种概率型的神经网络。和其他神经网络的区别：神经网络的输出是确定的，而RBM的神经元的输出值是不确定的，以某种概率取到某一个值、以另一种概率取到另一个值，神经元的输出值。各个神经元的输入值服从某种概率分布，所有神经元的输出值服从玻尔兹曼分布。 大纲： 玻...
机器学习中用到的一些统计方面的概念。 1. 标准差 公式： 假设一个班有30个学生，每个学生的语文课的考试成绩是 Xi， 平均分是80，标准差 不是每个学生的成绩减去平均分的平方的和，再除以学生数，然后再开方。 意义： 标准差越大，表示学生之间的水平相差较大。 2. 加权均值 平均值计算时，按照权重的。比如...
机器学习中，将数据集划分为训练集、验证集、测试集。训练集构建模型，然后用模型计算测试数据集的测试误差，最后以测试集的测试误差近似为模型的泛化能力，根据泛化能力来评估模型的优劣。 本文首先引入数据集概率分布的概念，然后介绍模型评估方法。 1. 数据集的概率分布 总体样本服从某一分布P(X)，数据集D是从总体样本中独立随机抽样m次获取的，数据集D = {(x1...
前言 二项分布与超几何分布是两个非常重要的、应用广泛的概率模型，实际中的许多问题都可以利用这两个概率模型来解决．在实际应用中，理解并区分两个概率模型是至关重要的．下面举例进行对比辨析． 一、概念辨析 超几何分布 一般的，在含有(M)件次品的(N)件产品中，任取(n)件，其中恰有(X)件次品，则事件({X=k})发生的概率为(P(X=k)=cfrac{C_M...
原文作者：禅在心中 出处：http://www.cnblogs.com/pinking/ 概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布。 离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function）。离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、...
位姿检索使用了LSH方法，而不使用PNP方法，是有一定的来由的。主要的工作会转移到特征提取和检索的算法上面来，有得必有失。因此，放弃了解析的方法之后，又放弃了优化的方法，最后陷入了检索的汪洋大海。 0：转自wiki：http://en.wikipedia.org/wiki/Locality_sensitive_hashing 以下参考资料仅供参考：LS...
一、生存分析(survival analysis)的定义 生存分析：对一个或多个非负随机变量进行统计推断，研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。 生存分析：既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法，并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息，对生存时间的分布特征进行描述，对影响生存时间的主要因素进行分析。 生存分析不同于其它多因素分析的主要区...
原文 | https://mp.weixin.qq.com/s/bOchsmHTINKKlyabCQKMSg 相关阅读 最大似然估计(概率10) 寻找“最好”（3）函数和泛函的拉格朗日乘数法 伯努利分布 如果随机试验仅有两个可能的结果，那么这两个结果可以用0和1表示，此时随机变量X将是一个0/1的变量，其分布是单个二值随机变量的分布，称为伯努利分布。注...
楔子 从这一篇开始，我们主要来介绍基于马尔科夫链的近似采样过程。具体如何采样，以及整个采样过程中的思维过程，我们随着这篇的内容讲解而逐步展开 马尔科夫链的稳态与采样的关系 马尔科夫链的平稳分布是一个意义非凡的重要特性，我们换个角度说明一下大家就能明白它的重要意义：也就是说无论我们的起始状态是位于状态 1、状态 2 还是状态 3，在状态转移矩阵 P 的作用下...