目录 前言 一、损失函数 二、KL散度（相对熵） 三、信息论 1.信息量 2 熵 总结 前言 最近上课学习了交叉熵: 但是很不理解为什么要对概率进行-log处理，凭直观的感受1-x也能衡量误差，于是通过学习交叉熵的定义由来，进一步理解 一、损失函数 损失函数能量化所学模型的好坏，
在项目定量风险分析技术中,___需要一个模型,将详细规定的各项不确定性换算为它们对项目目标所产生的潜在影响。A.蒙特卡洛技术B.概率影响分析C.帕累托分析D.SWOT分析法 P409 定量风险分析的工具与技术如下。 2.定量风险分析和模型技术 模型和模拟。项目模拟用一个模型，将详细规
最近闲来无事，发现做一个咸鱼就是好，想做什么做什么。可能码农做久了，还是无法摆脱技术的思维。接了个小活，其中涉及到需要用到C++实现概率分布--0-1均匀分布和标准正态分布，虽然很简单，还是记下来，以备后用。 均匀分布： 在不设置种子的情况下，rand()函数可以产生伪随机序
由于之前在跟北京交通大学的暑期课程，所以对这个内容有所了解。但是由于那个课程讲得太简略，而且不给实验课，这里参考了《动手学深度学习》（pytorch版）边学深度边学pytorch。 首先是它的特点：1.softmax回归适用于分类问题。它使用softmax运算输出类别
熵 熵是信息论中的一个基本概念，也称香农熵或信息熵，它衡量了一个概率分布的随机性程度，或者说它包含的信息量的大小。 考虑随机变量取某一特定值所包含的信息量大小，假设随机变量X取值x的概率为p(x), 取这个值的概率很小而它又发生了，则包含的信息量大。 考虑下
一、基本定义 条件随机场（CRF）是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。 概率无向图模型：又称为马尔可夫随机场，是一个可以由无向图表示的联合概率分布。 图是由结点及连接节点的边组成的集合，无向图是指边
ref: https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 总结一下 加深记忆 一般使用交叉熵作为损失函数时，在模型的输出层总会接一个softmax函数，这是为什么呢？ 交叉熵简介： 交叉熵是信息论中的一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异性，要理解交叉熵，需要先了解以
一、三大基础随机分布 均匀、指数、正态 1、均匀分布 表示在相同长度间隔的分布概率是等可能的 其概率密度、均值、方差 2、指数分布 事件以恒定平均速度连续且独立地发生的过程(泊松过程中的事件之间的时间的概率分布) 其概率密度、均值、方差 3、正态分布 常见的连续
联合概率分布 例子 Y=数字牌 Y=人头牌 X=红色 3/16 6/16 X=黑色 6/16 1/16 对于离散型的随机变量，联合概率分布就是既满足X又满足Y的概率，上表中就是联合概率分布 条件概率分布 还是上面的例子，条件概率分布就是限定了其中一个条件，比如X，或者Y，如在红色牌的情况下人头牌的
K臂赌博机问题描述： 重复在K个动作中选择，每次做出选择后都会得到一定数值的收益，收益由选择的动作决定的平稳概率分布产生，目标是在某一段时间内最大化总收益的期望。 思路： 选择收益（价值）最大的动作。知道价值则直接选择，不知道价值就通过多次试验估计价值。 动作值估计 大数定律（多次
数学笔记2：概率分布 1、离散随机变量概率分布 古典概型 import numpy as np from numpy.random import random_sample from matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style('white') from matplotlib import pylab def weighted_values(values,probabilities,si
本文已同步至公众号，欢迎关注。 目录 第一节 什么是多标签和多分类 第二节 什么时候用多标签和多分类 第三节 多分类怎么做 第四节 多标签怎么做 第五节 交叉熵 （5.1）什么是交叉熵？ （5.2）交叉熵与KL散度 （5.3）如何计算交叉熵 （5.3.1）两种离散概率分布 （5.3.2）计算分布之间的交叉熵 （5.3.3）计
文章目录 统计学习简介定义对象目的 统计学习的方法监督学习联合概率分布假设空间 无监督学习强化学习强化学习定义强化学习概念强化学习方法无模型(model-free)有模型(model-based) 半监督学习 统计学习三要素模型策略算法 统计学习简介 定义 统计学习是计算机基于数
DPCMB编解码原理 DPCM是差分预测编码调制的缩写，是比较典型的预测编码系统。在DPCM系统中，需要注意的是预测器的输入是已经解码以后的样本。之所以不用原始样本来做预测，是因为在解码端无法得到原始样本，只能得到存在误差的样本。因此，在DPCM编码器中实际内嵌了一个解码器，如编码器
LensDistortion纠正软件，航拍测绘经常用到。Lens Distortion是款可以安装于在AE任意版本软件上的辅助插件。用户可以借助这款软件对已经拍好的照片进行镜头畸变校正，非常实用，有需要的用户可以试试。 1、Lens Distortion是一款运行在After Effects平台上的插件滤镜软件，因该插件
上一篇文章点击率预估与冷启动（一）咱们说到了键值储存网络，今天我们接着往下说。 键值储存网络实现了字典特征到向量的转换，而我们希望得到的是连续值特征到向量的转换。我们其实只需要再实现连续值到字典特征的转化就大功告成了。虽然连续值特征到向量很难，但是连续值特征到字典特
1. 前言 判别式模型：只有一个模型，把测试数据往里一丢，结果就出来了。如 SVM。 生成式模型：有多个模型（一般有多少类就有多少个），把测试数据丢到各个模型里面，最后比较结果，选择最优的最为结果。如 朴素贝叶斯。 2.基本概念 判别模型，就是判别（数据输出量）的模型。 生成模型，就是生成（数据的
作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 阅读本文之前，首先注意以下两点： 1. 机器学习系列文章常含有大量公式推导证明，为了更好理解，文章在最开始会给出本文的重要结论，方便最快速度理解本文核心。需要进一步了解推导细节可继续往后看。 2. 文
可有偿投稿计量经济圈，计量相关则可 邮箱：econometrics666@sina.cn 所有计量经济圈方法论丛的do文件, 微观数据库和各种软件都放在社群里.完整版本do file到计量社群提取. 先看看这个: 编程语言中的函数什么鬼？Stata所有函数在此集结 直接放上运行程序, 后面是每个子程序的解释。 产
随机游走（Random Walk）搜索算法 随机游走算法 定义：随机游走，概念接近于布朗运动，是布朗运动的理想数学状态。 核心概念：任何无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律。 随机游走算法的基本思想是: 从一个或一系列顶点开始遍历一张图。在任意一个顶点，遍历者将以概率1
要求： 对down.rgb和down.yuv分析三个通道的概率分布，并计算各自的熵。（编程实现）两个文件的分辨率均为256*256，yuv为4:2:0采样空间，存储格式为：rgb文件按每个像素BGR分量依次存放；YUV格式按照全部像素的Y数据块、U数据块和V数据块依次存放。 down.rgb： 程序实现： #include<iostream> #i
1、大纲 【熟知】 朴素贝叶斯（独立性假设、概率的正规化、拉普拉斯变换、空值的问题） 【应用】 运用数据挖掘软件建立朴素贝叶斯模型，解读模型结果，并评估模型效能。 2、知识点 2.1、术语 判别模型：由数据直接学习决策函数或条件概率分布作为预测模型。包括决策树、支持向量机
原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79657669 1. 前向传播 假设 为 的矩阵（其中， 为样本个数（batch size）， 为特征维数）: 与 的维数为 为 的矩阵， 与 的维数为 为 的矩阵， 与 的维数为 为 的矩阵， 前向算法： 假设输出为 维，则
文章目录 0 笔记说明1 高斯分布1.1 求uMLE1.2 求σMLE 2 有偏估计与无偏估计2.1 uMLE为无偏估计2.2 σ2MLE为有偏估计 3 高斯分布的概率密度函数4 高斯分布的局限性5 边缘概率与条件概率的求解5.1 边缘概率分布P(xa)与P(xb)5.2 条件概率分布P(xa|xb)与P(xb|xa) 6 联合概率
直方图均衡化 定义 当直方图中像素值集中在狭窄的灰度级范围内或分布极不均匀时，图像呈现较差的对比度。直方图均衡化的目的就是将直方图的灰度级概率分布变换为均匀分布。(如下图所。注意，p(x)是概率密度函数，P(x)是概率分布函数） 由于直方图中概率较小的灰度级合并为更少的几个或
