【机器学习基础】从贝叶斯定理到概率分布:详解概率论基本定义
假定随机变量X服从均匀分布,那么概率密度函数为:均匀分布曲线图如下所示,其中概率密度曲线下面积为随机变量发生的概率:我们可以看到均匀分布的概率分布图呈现为一个矩形,这也就是均匀分布又称为矩形分布的原因。在均匀分布中,a和b都为参数,也即随机变量的取值范围。服从均匀分布的随机变量X也有均值和方...
贝叶斯学习
贝叶斯估计与极大似然估计在思想上有很大的不同,代表着统计学中贝叶斯学派和频率学派对统计的不同认识。其实,可以简单地把两者联系起来,假设先验分布是均匀分布,取后验概率最大,就能从贝叶斯估计得到极大似然估计。下图对贝叶斯估计和极大似然估计进行比较。
2020考研数学:概率典型例题总结
一些常见分布:二维均匀分布,二维正态分布,几个随机变量的简单函数的分布。本章是概率论重点部分之一!应着重对待。二、常见典型题型:1.求二维随机变量的联合分布律或分布函数或边缘概率分布或条件分布和条件密度;2.已知部分边缘分布,求联合分布律;3.求二维连续型随机变量的分布或分布密度或边缘密度函数或条...
统计学有大用处,利用核密度估计法来进行警务大数据预测犯罪
在除了正态分布外,还可以假设观察到的数据服从均匀分布、伽玛分布或三角分布等,不同的分布可以推导出不同的核函数。虽然正态分布需要设定参数z,但通过数据的标准化可以将z统一设为0。提示:核密度估计法实际上并不需要设定任何参数,因此核密度估计法是从数据样本本身出发,研究推导数据分布特征的一种方法。这种...
从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石
首先,(统计)推理是从数据中推导群体分布或概率分布的性质的过程。最大似然法也是同样的,如可以通过一系列的观察数据点确定平均值的最大似然估计。因此,贝叶斯推理不过是利用贝叶斯定理从数据中推导群体分布或概率分布的性质的过程。使用贝叶斯定理处理数据分布...
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但是极大似然估计往往低估了,采用贝叶斯估计的方法(www.e993.com)2024年7月27日。先验分布选共轭的帕累托分布,后验均值是mN/(N-1)=210/(210-1)*19.88=19.975。基本可以在统计学意义上断定,均匀分布的右端点是20。(4)后面抢的人也服从0.01~剩余均值2倍的均匀分布吗?根据第一个人的均匀分布可以递推出第二个人的分布密度函数,进一步用...
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