log函数 从概率论和统计学角度看,Weibull Distribution是连续性的概率分布,其概率密度为: 其中,x是随机变量,λ>0是比例参数(scale parameter),k>0是形状参数(shape parameter).显然,它的累积分布函数是扩展的指数分布函数,而且,Weibull distribution与很多分布都有关系.如,当k=1,它是指数分布:k=2时,是Rayleigh distribution(瑞利分布). Weibull概率密度函数 k <1的值表示故障

常用连续型分布介绍及R语言实现 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

  之前看MADDPG论文的时候,作者提到在离散的信息交流环境中,使用了Gumbel-Softmax estimator.于是去搜了一下,发现该技巧应用甚广,如深度学习中的各种GAN.强化学习中的A2C和MADDPG算法等等.只要涉及在离散分布上运用重参数技巧时(re-parameterization),都可以试试Gumbel-Softmax Trick.   这篇文章是学习以下链接之后的个人理解,内容也基本出于此,需要深入理解的可以自取. The Humble Gumbel Distribut

data = wblrnd(0.5,0.8,100,1); 生成威布尔随机函数,尺寸参数为0.5,形状参数为0.8,生成数列100行,一列: parmhat = wblfit(data) 对data的进行威布尔拟合,返回拟合的两个值 翻译了一下:[PARMHAT,PARMCI] = WBLFIT(X,ALPHA,CENSORING) 给定右截尾样本数据X,计算Weibull分布在取尺度参数A, 形状参数B的极大似然估计及其置信度为100(1-ALPHA)区间估计. 其中,CENSORING是与X

使用R拟合分布 几个常用的概率函数介绍 这里,参考R语言实战,以及[Fitting Distribution with R]的附录. 一.认识各种分布的形态 1.1 连续型随机变量的分布 首先,我们来回顾一遍各类分布函数的表达式,及其关系. 先逐一介绍与标准正态分布相关的一些分布:正态分布,卡方分布,t− 分布,F−分布,Wishart 分布. 先上个图,一睹为快. 以上几个分布之间的关系如以下结构图所示. [广义线性模型导论3rd edition,p10] 1.1.1 正态分布 正态分布N(μ

一.常见的概率分布 表1.1 概率分布分类表 连续随机变量分布 连续统计量分布 离散随机变量分布 分布 分布 二项分布 连续均匀分布 非中心 分布 离散均匀分布 (Gamma)分布 分布 几何分布 指数分布 非中心 分布 超几何分布 正态分布 分布 负二项分布 对数正态分布 非中心 分布 泊松分布 Weibull分布 Rayleigh分布 二.MATLAB为常见分布提供的五类函数 1) 概率密度函数(pdf); 2) (累积)分布函数(cdf); 3) 逆(累积)分布函数(icdf); 4) 随

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

1.离散随机分布 超几何分布:M:产品总数;K:次品数;N:抽样数. hygepdf(X, M,K,N):计算超几何分布的密度. 例:hygepdf(1,10,1,3),执行结果为ans=0.3000 表示参数为10,.1和3的超几何分布在数值1处的密度为0.3. 例:hygepdf([1,0],10,1,3),执行结果为ans=0.3000 0.7000 第一个分量是超几何分布在数值1处的密度,第二个分量是该分布在数值0处的密度. hygecdf(Y,M,K,N):计算超几何分布的累积分布函数

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

R语言的各种分布函数 rnorm(n,mean=0,sd=1)#高斯(正态) rexp(n,rate=1)#指数 rgamma(n,shape,scale=1)#γ分布 rpois(n,lambda)#Poisson分布 rweibull(n,location=0,scale=1)#Weibull分布 rcauchy(n,location=0,scale=1)#Cauchy分布 rbeta(n,shape1,shape2)#β分布 rt(n,df)#t分布 rf(n,df1,df2)#F分布 r

2016年10月26日 12:00:53 今天开始着手python的学习,希望能高效快速的学完! Python基础(上)... 7 实验简介... 7 一.实验说明... 8 1. 环境登录... 8 2. 环境介绍... 8 3. 环境使用... 8 二.Hello World! 8 1.Python命令行... 8 2.写一段小程序... 9 3.脚本... 10 三.基本数据类型... 11 1.变量不需要声明... 11 2.回收变量名... 12 3.常用数据类型... 12 四.序列

part 6 接下来就是无监督学习算法了. k均值聚类 问题背景 样本集描述: \[ x\in D, x\in R^n \] 之前的有监督学习问题中,所有的x都有对应的y.但是如果我们的x没有对应的y.但是我们还是希望对x进行分类那应该如何做呢. 迭代过程 最简单的想法就是圈地.对每个类别圈一定的样本.即类似于构造一个星团的过程,我们希望星团有一个中心,属于这个星团的星星离这个星团越近越好.不属于这个星团的星星离这个中心越远越好.但是这个中心的选取也是未知的,于是我们给出一个迭代算法: 任意选取

5.2.1数学函数 函数 描述 abs(x) 绝对值 sqrt(x) 平方根 ceiling(x) 不小于x的最小整数 floor(x) 不大于x的最大整数 trunc(x) 向0的方向截取的X中的整数部分 round(x,digits=n) 将x舍入为指定位的小数 signif(x, digits=n) 将x舍入为指定的有效数字位数 cos(x).sin(x).tan(x) 余弦.正弦和正切 acos(x).asin(x).atan(x) 反余弦.反正弦和反正切 cosh(x).sinh(x)

之前一篇笔记: Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势. 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性.图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变.对于没有这样的局部相关性的数据集,不适于使用深度学习算法进行处理

数据结构 创建向量和矩阵 1 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 1 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 1 函数help() 生成向量 1 seq() 生成字母序列letters 新建向量 1 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 1 函数matrix() 矩阵运算 1 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 1

本系列是一个新的系列,在此系列中,我将和大家共同学习R语言.由于我对R语言的了解也甚少,所以本系列更多以一个学习者的视角来完成. 参考教材:<R语言实战>第二版(Robert I.Kabacoff),书中所提到的John Cook的优秀博文,关于代码规范的<来自Google的R语言编码风格指南>. 目录 Part 1:函数 Section 1:数学与统计函数 Section 2:概率函数 Section 3:其他实用函数 Part 2:其他控制 Section 1:循环与条件结构

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

一.引言 我们谈到了用 k-means 进行聚类的方法,这次我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM).事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-means 的结果是每个数据点被 assign 到其中某一个 cluster 了,而 GMM 则给出这些数据点被 assign 到每个 clu

一.系统的拉普拉斯变换和反变换 1.MATLAB函数 F=laplace(f) %求拉氏变换 f=ilaplace(F) %求拉氏反变换 2.例子 clear all;clc;close all f=sym('exp(-t)*sin(a*t)*heaviside(t)') F=laplace(f) %求拉氏变换 F=sym('s^2/(s^2+1)') f=ilaplace(F) %求拉氏反变换 二.利用部分分式展开求解拉氏反变换(数学表达式): 1.MATLAB函数 [r,p,k]=resid