lintsampler:高效从任意概率分布生成随机样本的新方法

图1:非高斯概率密度函数示例。等高线表示等密度线,在对数空间中等间隔分布。对于这类复杂分布,如何有效地生成随机样本呢?传统上,有几种广泛使用的方法可以从任意分布中抽样,如拒绝采样法和马尔可夫链蒙特卡洛方法(MCMC)。这些方法都是可靠的技术,并且有一些优秀的Python实现。例如,emcee是一个在科学计算中广泛使用的...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

使用SciPy绘制正态分布的概率密度函数:4.中心极限定理演示中心极限定理:这个例子展示了指数分布的样本均值趋向于正态分布。5.假设检验进行t检验:这个例子比较两组数据,检验它们的均值是否有显著差异。6.置信区间计算均值的置信区间:7.线性回归使用sklearn进行简单线性回归:fromsklearn.linear_model...

乔治·帕里西的科学画像:复杂系统和其他

这一事实在某种意义上是有利的,因为人们不需要单独关注每一个样本,但带来了必须计算配分函数的对数的无序平均值以后从中导出可观测量的困难。4.2复本方法在Brout的开创性论文[20]之后,EA指出可以使用复本技巧来表示配分函数的对数与泰勒展开,并转换计算为其中方括号表示带有它们分布的耦合Jij的平均值。实际...

中国粮食贸易中虚拟耕地资源流动的区域差异及分布动态演进 | 科技...

核密度估计是一种可以求解概率密度的非参数估计方法,通常从数据本身特性着手,通过平滑的峰值函数拟合样本数据,利用一系列光滑的核函数准确勾画出随机变量的分布形态,被看成是对直方图的一个自然拓展,能够有效避免参数估计中函数设置的主观性,弥补其非连续的缺点,进而较好的捕捉随机变量的分布特征,提高参数估计结果的真实性...

升维思考,降维行动

类比可能是鲜活的,但绝不严谨。甚至于在文章的推进过程中,升维和降维都会出现一些概念的交错。类比和隐喻都是思考的脚手架,请你能用且用,用完后记得拆除。更广阔的意义上,每个人都是全体人类的一个维度。所以,请活出你自己。一让我们从一道有趣的题开始:...

统计学最重要的10个概念【附Pyhon代码解析】

概率分布描述随机变量可能取值的概率(www.e993.com)2024年11月3日。正态分布(也称高斯分布)是最常见的连续概率分布之一,其概率密度函数呈钟形曲线。fromscipy.statsimportnormimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(-3,3,100)y=norm.pdf(x,0,1)print("正态分布的部分概率密度函数值:")foriinrange(5):print(f"x={x[i]...

大模型产品化第一年:战术、运营与战略

如果n值太低,模型可能会过度依赖这些特定示例,影响其泛化能力。一般来说,n应≥5。不要害怕将n值提高到几十次。示例应代表预期输入的分布。如果你正在构建一个电影摘要生成器,它应该包含不同类型电影的样本,大致比例与你在实践中期望看到的一致。不一定需要提供完整的输入-输出对。在许多情况下,仅提供期望输出的...

概率密度函数与累积分布函数(连续)-图解概率 05

μ=0时,绘制不同σ值的概率密度函数,同时显示CDF等高线:指数分布(ExponentialDistribution)指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔,比如旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔等等.若随机变量X服从参数为λ的指数分布,则记为X~Exp(λ).其中λ>0是分布的一个参...

神经网络中的概率分布函数

神经网络中的概率分布函数在本文中我们将尝试创建一个自定义的神经网络层,该层的训练结果是一个概率分布函数,而输出则是置信度最高的值。“神经网络是具有相互连接的节点的计算系统,其工作原理与人类大脑中的神经元非常相似。”——SAS神经元是一个密集的系统中的节点,它接收输入的数字并输出更多的数字。如果...

金母鸡量化教学场:利用价格概率密度函数构建趋势突破策略

说完『概率密度』，再说『累积分布』就简单多了。在数学上，累积分布函数F是概率密度函数f的积分，积分嘛，简单来说，那就是在指定范围里曲线跟横轴围成的阴影面积，那在证券价格这种离散数值的直方图里，四则运算里的加法就搞定了，F(x)=P(X<=x)=P(X=X1)+P(X=X2)+...+P(X=Xn)，其中Xn是小于x的...