这涉及到数学的概率问题. 二元变量分布:          伯努利分布,就是0-1分布(比如一次抛硬币,正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下: 假设训练数据如下: 那么根据最大似然估计(MLE),我们要求u: 求值推导过程如下: 所以可以求出: 以上的推导过程就是极大似然估计,我们可以看出u就是样本出现的频率除以总共抛硬币的实验次数.但是极大似然估计有它的局限性,当训练样本比较小的时候会导致Overfitting问题,比如说抛了10次硬币,有8次朝上,那么根据极大似然估计,u的 取值就应…

这涉及到数学的概率问题. 二元变量分布:       伯努利分布,就是0-1分布(比如一次抛硬币,正面朝上概率) 那么一次抛硬币的概率分布如下: 假设训练数据如下: 那么根据最大似然估计(MLE),我们要求u: 求值推导过程如下: 所以可以求出: 以上的推导过程就是极大似然估计,我们可以看出u就是样本出现的频率除以总共抛硬币的实验次数.但是极大似然估计有它的局限性,当训练样本比较小的时候会导致Overfitting问题,比如说抛了10次硬币,有8次朝上,那么根据极大似然估计,u的取值就应该是8/…

在看LDA的时候,遇到的数学公式分布有些多,因此在这里总结一下思路. 一.伯努利试验.伯努利过程与伯努利分布 先说一下什么是伯努利试验: 维基百科伯努利试验中: 伯努利试验(Bernoulli trial)是只有两种可能结果的单次随机试验. 即:对于一个随机变量而言,P(X=1)=p以及P(X=0)=1-p.一般用抛硬币来举例.另外,此处也描述了伯努利过程: 一个伯努利过程(Bernoulli process)是由重复出现独立但是相同分布的伯努利试验组成,例如抛硬币十次. 维基百科中,伯努利过程…

在机器学习领域中,概率模型是一个常用的利器.用它来对问题进行建模,有几点好处:1)当给定参数分布的假设空间后,可以通过很严格的数学推导,得到模型的似然分布,这样模型可以有很好的概率解释:2)可以利用现有的EM算法或者Variational method来学习.通常为了方便推导参数的后验分布,会假设参数的先验分布是似然的某个共轭分布,这样后验分布和先验分布具有相同的形式,这对于建模过程中的数学推导可以大大的简化,保证最后的形式是tractable. 在概率模型中,Dirichlet这个词出现的频率…

1. 伯努利分布与二项分布 伯努利分布:Bern(x|μ)=μx(1−μ)1−x,随机变量 x 取值为 0,1,μ 表示取值为 1 的概率: 二项分布:Bin(m|N,μ)=(Nm)μm(1−μ)N−m 2. Beta 分布 Beta(μ|a,b) 是对 μ 进行建模: Beta(μ|a,b)=Γ(a+b)Γ(a)Γ(b)μa−1(1−μ)b−1 3. 共轭分布 以 Beta(μ|a,b) 分布为参数 μ 的先验,二项分布为似然函数,则后验概率(poster): p(μ|m,ℓ,a,b)∝μm+…

普通 Hash 分布算法的 PHP 实现 首先假设有 2 台服务器:127.0.0.1:11211 和 192.168.186.129:11211 当存储的 key 经过对 2 (2 台服务器)取模运算得出该 key 应该保存到的服务器: <?php $server = array( array('host' => '127.0.0.1', 'port' => 11211), array('host' => '192.168.186.129', 'port' => 11211…

一.nn.Embedding.weight初始化分布 nn.Embedding.weight随机初始化方式是标准正态分布  ,即均值$\mu=0$,方差$\sigma=1$的正态分布. 论据1——查看源代码 ## class Embedding具体实现(在此只展示部分代码) import torch from torch.nn.parameter import Parameter from .module import Module from .. import functional as F…

请参考: https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html…

学术潜规则: 概率图模型提出的意义在于将过去看似零散的topic/model以一种统一的方式串联了起来,它便于从整体上看待这些问题,而非具体解决了某个细节. 举个例子:梯度下降,并非解决神经网络收敛问题而专门提出的什么算法,其实是凸优化理论中的一部分.凸优化理论的作用就是概率图模型的贡献所在. 统计机器学习,有数学系角度的认识,也有计算机系角度的认识. 统计机器学习 - 张志华 该课程更偏向于数学系视角,所以课程中包含了大量的概率基础.但课程的top不够,但并非讲师不行,而是计算机系的学生并未系…

概述 Seaborn是Python流行的数据可视化库 Seaborn结合了美学和技术,这是数据科学项目中的两个关键要素 了解其Seaborn作原理以及使用它生成的不同的图表 介绍 一个精心设计的可视化程序有一些特别之处.颜色突出,层次很好地融合在一起,整个轮廓流动,整个程序不仅有一个很好的美学质量,它也为我们提供了有意义的技术洞察力. 这在数据科学中非常重要,因为我们经常处理大量杂乱的数据.对于数据科学家来说,具有可视化的能力是至关重要的.我们的利益相关者或客户将更多地依赖于视觉提示,而不是复杂…