请教个机器学习PAI问题~有什么检测特征分布发生异常的办法吗?
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机器学习数学基础五:数据科学的一些基本分布
一,正态分布PDF:概率密度函数CDF:累积概率密度函数二,二项式分布1,二项式分布就是只有两个可能结果的分布,比如成功或失败、得到或者丢失、赢或败,每一次尝试成功和失败的概率相等。2,每一次尝试都是独立的,因为前一次投掷的结果不能决定或影响当前投掷的结果。只有两个可能的...
机器学习避坑指南:训练集/测试集分布一致性检查
工业界有一个大家公认的看法,“数据和特征决定了机器学习项目的上限,而算法只是尽可能地逼近这个上限”。在实战中,特征工程几乎需要一半以上的时间,是很重要的一个部分。缺失值处理、异常值处理、数据标准化、不平衡等问题大家应该都已经手到擒来小菜一碟了,本文我们探讨一个很容易被忽视的坑:数据一致性。众所周知,...
【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比:高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯
朴素贝叶斯【关键词】 概率,贝叶斯公式,古典数学朴素:独立性假设贝叶斯公式优点:朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论,有着坚实的数学基础,以及稳定的分类效率;对小规模的数据表现很好;能处理多分类任务,适合增量式训练;对缺失数据不太敏感,算法也比较简...
实例复习机器学习数学 - 2. 几种典型离散随机变量分布
随机变量的引入上一节我们讨论的都是随机事件,某一个随机事件可能包含若干个随机试验样本空间中的随机结果,如果对于每一个可能的实验结果都关联一个特定的值,这样就形成了一个随机变量。例如抛一个骰子,将抛出的骰子的值作为随机变量的值;足球比赛,将某一只球队进球的个数作为随机变量的值;抛一根标枪,...
机器学习的数学基础 - 常见分布函数
机器学习的数学基础 - 常见分布函数
机器学习中的贝叶斯方法---当后验分布无法计算时如何求得预测模型?
在前面两篇文章中: 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测(1) 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测(2) 我们以抛硬币作为示例,介绍了如何使用概率论的方法来构造机器学习中的预测...
中国人工智能学会通讯——最优传输理论在机器学习中的应用 1.2 概率分布逼近
1.2 概率分布逼近 深度学习的方法强劲有力,几乎横扫计算机视觉的所有领域,很多人将其归 功 于 神 经 网 络 的 万 有 逼 近 能 力(universal approximation property):给定一个连续函数 或者映射,理论上可以用一个包含足够多神 经元的隐层 , 或者多层前馈网络...
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