pymc，一个灵活的的 Python 概率编程库！
前言 大家好，今天为大家分享一个超强的 Python 库 - pymc Github地址：https://github.com/pymc-devs/pymc Python PyMC库是一个强大的概率编程库，用于贝叶斯统计建模和蒙特卡罗采样。它提供了丰富的功能和灵活的API，使得贝叶斯推断和概率建模变...
python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识
参数和统计量 前言 一、总体 二、样本 三、统计抽样 四、随机抽样 4.1. 抽签法 4.2. 随机数法 五、分层抽样 六、整群抽样 七、系统抽样 八、统计参数 九、样本统计量 十、样本均值和样本方差 十一、...
GEE python——基于多源遥感影像和随机森林分类器进行洪水概率预测
简介 使用 Earth Engine 的 Python API 运行随机森林分类器， 2023 年给定的洪水事件创建一系列到河流的距离、坡度、土地覆盖等多源遥感数据集。目标是训练分类器根据土地覆盖变化（以及最终的降水）预测洪水。这是该过程的基本版本；一旦运行起来，我将添加更多层，并将根据其他洪水事件...
【Python自然语言处理】概率上下文无关文法（PCFG）及神经网络句法分析讲解（图文解释 超详细）
觉得有帮助或有疑问麻烦点赞关注收藏后评论区私信留言~~~一、句法分析句法分析（syntactic parsing或者parsing）是识别句子包含的句法成分要素以及成分之间的内在关系，一般以句法树来表示句法分析的结果。实现该过程的应用称作句法分析器（Parser）。根据侧重目标分为完全句法分析和局部...
贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点：贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法，它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同，贝叶斯统计充分利用先验信息，并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点，包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。 1. 贝叶斯推断 贝...
尝试用python解概率题，并祝大小朋友儿童节快乐
实题操作1. 三个人独立地去破译一份密码，每人能独立译出这份密码的概率分别为1/5， 1/3， 1/4。则这份密码被译出的概率为（3/5）。def success(): p = 1/5,1/3,1/4 t = 1 for i in p: t *= 1-i ...
Python 实现 8 个概率分布公式及可视化！
前言来源丨网络在本文中，我们将介绍一些常见的分布并通过Python 代码进行可视化以直观地显示它们。概率和统计知识是数据科学和机器学习的核心；我们需要统计和概率知识来有效地收集、审查、分析数据。现实世界中有几个现象实例被认为是统计性质的（即天气数据、销售数据、财务数据等）。这意味着在某些情况下，我们...
用Python制作七夕表白神器，让你成功概率提高99.9%
这不七夕快到了,做为编程爱好者,怎么能不漏一手呢？不知道屏幕前的你，有没有女（男）朋友呢，没有的话就赶快学会这个表白神器，让你七夕当天约会(表白)成功！！当然，这个程序非常的简单，很容易上手，接下来我就带你走一遍项目制作过程。首先看一下项目最终...
Python：利用蒙特卡洛方法模拟验证概率分布
利用 MonteCarlo 模拟验证概率分布有这样一道题目：已知两个独立随机变量 $x,y$，随机变量 $x$ 服从几何分布 $\mathrm{Geom}(p)$，$y$ 服从区间 $[0,1]$ 上的均匀分布 $\mathrm{U}(0,1)$，求新的随机变量 $z=xy$ 的概率分布。这个题目可...
来自G胖的微笑：使用python监督学习预测Steam游戏打折的概率（二）
特征工程由于该项目的重点是利用手头的可用数据获得最佳模型，因此我们将不得不在迭代过程中尝试使用不同的特征工程方法。以下是我在此项目中使用的三种有效方法，尽管过程绝对不那么顺利。总结一下我的过程，整体流程如下：1. 特征变换首先，让我们用从StackOverflow获得的一个很有用的函数对特征进行多项...
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