numpy.random.normal学习笔记用例: 正态分布=高斯分布 mean=loc=均值（或称期待值） stddev=scale=标准差 shape=size=输出形状，二者在处理这个参数时候(a,b)=[a,b],其中，numpy的normal对参数格式要求更灵活一些。 比如创建随机数的一行两列数组： np.random.normal([2])=np.random.no
本文总结多元正态分布的条件分布与边缘分布，证明不难，但都比较繁琐，故不做详细证明，有兴趣可以参考Pattern Recognition and Machine Learningy一书。 1 正态分布的条件分布 对于联合正态分布变量\(x\sim N(\mu,\Sigma)\)，定义精度矩阵（the precision matrix）为协方差矩阵的逆，即\(\Lambda
首先是自动编码器和图自动编码器。自动编码器的主要作用是学习一个东西的主要特征，从高维编码到低维，再从低维解码到高维。衡量编码和解码的好坏就是重构损失，也就是看原始向量和重构向量像不像，一般用交叉熵或者均方误差来衡量损失。而图自动编码器主要是用来学习图的主要特征，
R语言详解参数检验和非参数检验 一、前言二、参数检验R语言实现2.1 单样本t检验2.2 独立样本t检验2.3 配对样本t检验2.4方差分析2.5 pearson相关性检验 三、非参数检验R语言实现3.1单样本wilcoxon检验3.2 Mann-Whitney检验3.3配对样本wilcoxon检验3.4 Kruskal-wallis和置换
统计学基础知识 视频参考： http://open.163.com/newview/movie/free?pid=M82IC6GQU&mid=M83JBFVGI 笔记参考： https://www.jianshu.com/p/b509477fba1c https://www.cnblogs.com/Joeyyoung/p/10212733.html 常见图形 箱线图 总体与样本 一元 样本 - 期望E(X) 随机变量的期望
偏度与峰度偏度（Skewness）用来描述数据分布的对称性，正态分布的偏度为0。计算数据样本的偏度，当偏度<0时，称为负偏，数据出现左侧长尾；当偏度>0时，称为正偏，数据出现右侧长尾；当偏度为0时，表示数据相对均匀的分布在平均值两侧，不一定是绝对的对称分布，此时要与正态分布偏度为0的情况进
概率论与数理统计基础 贝叶斯公式 后验概率 = 先验概率×条件概率/全概率 常用分布及举例 分布举例0-1分布扔一次硬币二项分布扔n次硬币m次朝上的概率几何分布第几次才能成功超几何分布不放回的取产品，取到次品的个数泊松分布候车的旅客数均匀分布正态分布全国人民的身高指数
了解r语言几个函数：dt，pt，qt，rt分别与dnorm，rnorm，pnorm，qnorm和rnorm对应 > * dt() 的返回值是正态分布概率密度函数(density)> * pt()返回值是正态分布的分布函数(probability)> * 函数qt()的返回值是给定概率p后的下百分位数(quantitle)> * rt()的返回值是n个正态分布随机数构成的向量
Numpy的基本操作 1 生成数组的方法 1.1 生成0和1的数组 np.ones(shape, dtype)np.ones_like(a, dtype)np.zeros(shape, dtype)np.zeros_like(a, dtype) import numpy as np np.ones([4,8]) 返回结果: import numpy as np ones = np.zeros([4,8]) np.zeros_like(ones) 返回结
正太分布和概率密度函数，期望值，方差 正态分布(Normal distribution)，又名高斯分布（Gaussian distribution）是一个非常常见的连续概率分布。正态分布在统计学上十分重要，经常用在自然和社会科学来代表一个不明的随机变量1。 正态分布的形状由平均值
简介 首先，看看正态分布的定义 正态分布曲线如下图所示[1]，可以看出，正态分布曲线是对称的，图像由 [公式]和 [公式]决定。[公式] 决定正态曲线的峰值的位置， [公式] 决定正态曲线的形状，且 [公式] 越大，曲线越平坦，反之越陡峭。 值得注意的是，正态分布曲线与 [公式] 轴围成的面积为1
python绘制累积正态分布概率图 累积正态分布概率图，即正态分布函数的积分形式。其公式为： 去掉积分符号就是正态分布的公式。 以下是实现的代码。 // A code block import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import curve_fit import scipy.s
6 生成模型 机器学习基础理论入门 6.1 概率论基础快速回顾 概率的性质 减法性质：P(A-B)=P(A)-P(AB) 加法性质：P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB) 条件概率和概率的基本公式 条件概率 事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率，记为P(B|A)，且： P(B|A)=P(AB)/P(A) 三个基本公式 乘法公式：P(AB)=P(A
目录贝叶斯公式全概率公式概率生成模型（Probalitity Generative Model）理论与定义协方差矩阵共享极大似然估计Sigmoid函数 贝叶斯公式 \(P(A\cap B)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)\) \(P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A)}{P(B)}\) 全概率公式 \(P(B)=\sum_{i=1}^nP(A_i)P(B|A_i)\) 概率生成模型（Proba
定义 标准化(Standardization)：将数据按照比例进行缩放，不改变数据的原始分布，使得不同的变量经过标准化处理后可以有平等分析和比较的基础。缩放后的数据均值为0，方差为1。但并不是标准正态分布。 归一化(Normalization)：中心化和标准化基本一样，都是要把数据缩放到某个范围里
正态分布简介你听说过钟形曲线吗？它往往是全球人们讨论最多的话题之一。很长一段时间以来，钟形曲线决定了对员工的专业评估，可以是一个受人喜爱或令人恐惧的话题，而这取决于与谁交谈！看看这张图片：你认为曲线的形状意味着什么？作为一个数据科学家（或一个有抱负的科学家），你应该能够马上回答这
title: 正态分布与参数估计 categories: 杂项 tags:学习 正态分布与参数估计 Untitled 预处理 clear rng(6331); mu = 1; sigma = 1; 真实概率密度曲线： fplot(@(x) exp(-(x-mu).^2./(2*sigma))./(sqrt(2*pi)*si
K均值缺点需要人工预先设置K值，而且该值与真实的数据分布未必吻合K值只能收敛到局部最优，效果受到初始值影响较大容易受到噪声影响样本点被划分到单一的类里面高斯混合模型高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）也是常见的聚类算法。使用EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设了每个簇
前言 构造连续变量的衍生变量。在机器学习问题中，我们希望数据是服从正态分布的（或者一些常见的简单的分布）。然而，现实数据常常不服从正态分布。我们尝试进行转换，使之服从（至少更接近）正态分布。值得注意的是对于 X
Xavier在tanh中表现的很好，但在Relu激活函数中表现的很差，所何凯明提出了针对于relu的初始化方法。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。 (1)kaiming均匀分布 U(−bound,bound) (2)kaiming正态分布 N(0,std)
最近学习了VAEGAN，突然对VAE和AE的概念和理解上变得模糊了，于是赶紧搜索资料，重新理解一番。 一：AE 输入的图片数据X经过encoder后会得到一个比较确切的latent code Z，这个Z通过decoder重建出图像X’，我们的损失函数就是X和X’的重建损失值。 AE特点就是： 自动编码器是数据相关的（da
各类分布以及检验方法 基础概念三种分布三种检验分布拟合分布检验 基础概念 1、标准差： 三种分布 1、卡方分布 若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，…,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其
公号：码农充电站pro 主页：https://codeshellme.github.io 目录 1，数据归一化1.1，归一化处理1.2，使用 MinMaxScaler 类 2，数据标准化2.1，什么是正态分布2.2，z-score 标准化2.3，使用 StandardScaler 类 3，总结 一般在机器学习的模型训练之前，有一个比较重要的步骤是数据变换。 因
通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效果。 "模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。 本文介绍"高斯模糊"的算法，你会看到这是一个非常简单易懂的算法。本质上，它是一种数据平滑技术（data smooth
