【机器学习】高斯分布-概率密度函数
概率密度函数（Probability Density Function，简称 PDF）是在概率论和统计学中用来描述随机变量的概率分布的函数。对于连续型随机变量，概率密度函数表示在某一点附近的概率密度。 概率密度函数在统计学中的应用非常广泛，特别是在描述和分析连续型随机变量时。常见的概率密度函数包括正...
机器学习PAI中 使用FM模型训练后进行预测的detail结果里面概率不是0就是1？
机器学习PAI中 使用FM模型训练后进行预测的detail结果里面概率不是0就是1
经典机器学习系列(一)【 贝叶斯分类、 最大似然估计、 最大后验概率估计】
贝叶斯决策、概率估计Introduction 将未知的东西，进行正确的类别划分，叫做classification。怎么用有效的数字、符号来表示你的未知的东西呢？我们将其称之为feature，它能够有效表达未知物品，或者说所需要分类的物品的有效信息。大量的特征组成特征向量 { x 1 , x 2 ,...
机器学习数学基础四：随机变量和概率论基础
一，连续与离散随机变量离散型随机变量：一个一个的（有限多个）十分明确的分类连续型随机变量：无法直观观察数据，无法明确分类1，离散型随机变量能明确得到每种情况下对应得概率值，且所有情况的概率值一加等于一。2，连续型随机变量概率密度:对于连续型随机变量X,我们不能给出其取每一...
【机器学习】线性回归——最小二乘法的概率解释高斯噪声（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。概述对于之前的文章我们使用了最小二乘估计然后获得了损失函数：L ( w ) = ∑ i = 1 m ( w T x i − y i ) 2 L(w)=\sum_{i=1}^m.....
机器学习PAI-Designer统计分析经验概率密度组件输出结果的x列是什么意思
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机器学习：基于概率的朴素贝叶斯分类器详解--Python实现以及项目实战
前言前篇基础理论知识：机器学习：贝叶斯分类器详解（一）-贝叶斯决策理论与朴素贝叶斯这篇主要使用代码实现贝叶斯分类。一、准备数据创建一个bayes.py程序，从文本中构建词向量，实现词表向向量转换函数。from numpy import * def loadDataSet(): postingList...
实例复习机器学习数学 - 1. 事件与概率
从骰子实验引出的各种概率概念1.投骰子，出现点数为 6 的概率 . 投骰子，已知出现点数为偶数，出现点数为 6 的概率则是 ，这个概率即 条件概率。2.条件概率为：假设我们知道 A 事件已经发生，在此基础上我们想知道 B 事件发生的概率，这个概率为条件概率，记作 3.古典概率模型&#x...
从统计到概率，入门者都能用Python试验的机器学习基础 CDA数据分析师 4天前
要学习统计，就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论，容易让人迷失其中，但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念，现在，我们将探讨统计和概率的关系。 前提条件： 与上一篇博客类似，本文不要求读者具备统计知识，但至少要对 Python 有一个基本的了...
一文读懂机器学习概率图模型（附示例&学习资源）
概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，数据科学家Prasoon Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。本文对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器...
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