後驗機率可以根據透過貝葉斯公式,用先驗機率和似然函式計算出來...
二項分佈沒有機率密度函式,因為連續型隨機變數的機率密度函式(在不至於混淆時可以簡稱為密度函式)是一個描述這個隨機變數的輸出值,在某個確定的取值點附近的可能性的函式...
如果將二維隨機變數(X,Y)看成是平面上隨機點的座標,那麼分佈函式F(x,y)在(x,y)處的函式值就是隨機點(X,Y)落在以點(x,y)為頂點而位於該點左下方的無窮矩形域內的機率...
給出機率分佈、隨機過程、時間序列的未來樣本的觀測值及其統計量的預測,分兩種情況:若未來樣本只有一個,稱為雙樣預測(Two-Sample Prediction)...
從理論上看,正態分佈具有很多良好的性質 ,許多機率分佈可以用它來近似...
條萊垍頭條件分佈是二維隨機變數(X,Y)作為一個整體,具有聯合機率分佈,其中的X或Y作為單個隨機變數,具有邊緣機率分佈...
綜合與,在平均場博弈論中,我們研究下列的方程組:透過求解,我們得到了均衡狀態下的值函式與機率分佈,那麼根據,我們就能求得物件在均衡點處的最優策略...
總結下基於馬爾科夫鏈的取樣過程:2.4 馬爾科夫鏈取樣小結如果假定我們可以得到我們需要取樣樣本的平穩分佈所對應的馬爾科夫鏈狀態轉移矩陣,那麼我們就可以用馬爾科夫鏈取樣得到我們需要的樣本集,進而進行蒙特卡羅模擬...
人工智慧中的很多概念來自資訊理論或相關領域:常用的交叉熵損失函式根據最大資訊增益構建決策樹廣泛應用於NLP和語音領域的維特比演算法廣泛用於機器翻譯RNN和各種其他型別模型的編碼器-解碼器概念 資訊理論簡史克勞德 夏農,資訊時代之父在20世...
三、表示:有向/無向機率圖模型的表示是指用圖結構來描述變數之間的依賴關係,研究如何利用機率網路中的獨立性來簡化聯合機率分佈的方法表示...
前向傳播假設為的矩陣(其中,為樣本個數(batch size),為特徵維數):與的維數為為的矩陣,與的維數為為的矩陣,與的維數為為的矩陣,前向演算法:假設輸出為維,則為大小為的矩陣,根據MSE或CE準則可以求得,對於迴歸問題與分類問題,的求...
抽樣我們抽樣得出樣本統計量就是為了估計總體的引數樣本均值(x拔)是總體均值的u的點估計樣本標準差s是總體的標準差σ的點估計樣本比率(p拔)是總體比率的p的點估計抽樣分佈其實當我們抽樣的時候,我們抽取的每個樣本的均值、方差、比率,可能都是不同...
6.邊緣機率分佈邊緣分佈指在機率論和統計學的多維隨機變數中,只包含其中部分變數的機率分佈,定義如下:還是上面那個村裡進賊的例子,假設我們是拉普拉斯妖,已經知道賊一定會來,兩撥賊來的機率,兩撥賊得手的機率,便可以用這個公式計算村子失竊的總體概...
比如離散機率測度就沒有密度函式比如奇異測度用幾乎處處導數無法還原出原始的分佈函式總結來說就是lebesgue-radon-nikodym定理:dP=dλ+fdμ,你不能把dλ這個奇異部分給漏掉...
因為與在同一處取到極值首先求最優的,如下:第二步將P帶入後,只需要保留含有的項,常數項與最佳化無關故舍去接下來對其求導,找出極大值求出最優的是樣本均值,此結果為無偏估計 因為接下來求的最優解對求導,找出最優解此結果為有偏估計,因為無偏估計為...
我們假設有一組觀測到的資料, 一共有個,, 我們推斷這一組資料屬於一個機率分佈, 是一個正態分佈, 它的機率密度函式為, 我們將裡的資料點帶入到裡, 得到每個資料點在我們假設的機率分佈中的出現的可能性, 注意我們接下來簡寫為:那麼這一組資料...
首先假設兩個邏輯迴歸的兩個條件機率:學習時,採用極大似然估計來估計模型的引數,似然函式為:對數似然函式(採用對數似然函式是因為上述公式的連乘操作易造成下溢)為:對其求最大值,估計引數:再將其改為最小化負的對對數似然函式:如此,就得到了Log...
同理,計算其他擬合分佈與真實分佈的KL散度,對比得到最優用來擬合真實資料的機率分佈表示式...