中国地质大学(武汉)2025研究生复试科目《概率论》考试大纲
6、掌握二维均匀分布;了解二维正态分布的密度函数,理解其中参数的概率意义。7、掌握根据自变量的概率分布求其较简单函数的概率分布的基本方法;会求两个随机变量的简单函数的概率分布;理解标准正态分布,会查相应的数值表。(三)随机变量的数字特征1、理解随机变量数字特征(母函数、数学期望、方差、标准差、协方差、...
用机器识别涌现发生:Neural Information Squeezer|集智百科集智百科
假设给定xt下xt+1的概率密度可以通过函数Pr(xt+1|xt)≡G(xt+1,xt)描述,且神经信息挤压框架训练充分,即可通过以下方式计算fβ的宏观动力学信息:(24)其中σ≡[??L,L]p是x与x′的积分区间;L是do成均匀分布时,宏观态...
【机器学习】图解朴素贝叶斯|算法|高斯|定理|特征值_网易订阅
根据正态分布的概率密度函数即可计算出,公式如下:回到上述例子,如果身高是我们判定人性别(男/女)的特征之一,我们可以假设男性和女性的身高服从正态分布,通过样本计算出身高均值和方差,对应上图中公式就得到正态分布的密度函数。有了密度函数,遇到新的身高值就可以直接代入,算出密度函数的值。4.平滑处理1)为什么...
机器学习算法中的概率方法
定义2(拉普拉斯分布(Laplacedistribution)Lap(,b)),又称为双边指数分布(doublesidedexponentialdistribution),具有如下的概率密度函数该分布均值为,方差为定理10.假设参数服从高斯先验,对参数θ进行最大后验估计等价于最小化如下损失函数Proof由于绝对值函数不光滑,不便基于梯度下降对公式33进行...
从数学到实现,全面回顾高斯过程中的函数最优化
上式中的y_i是我们样本点的实际测量值,σ_i方是它们的方差不确定度。第二个假设是,假设先验概率p(fhat)的公式。我们将注意力集中在一组数据点点{x_i:i=1,…,N}上,其中前n个点是已被抽样的点,剩下的(N-n)个点是其他位置的测试点,即我们用来估计f函数联合统计数据的点。接下来...
「Deep Learning」读书系列分享第三章:概率和信息论 | 分享总结
随机变量有两种分类,按照它的取值空间分为离散和连续,不同的分类有不同的概率密度函数(www.e993.com)2024年10月23日。连续时是PDF概率密度函数,离散时是概率质量函数,对应不同的求解方法。这个在机器学习里面也会经常区分,如果是离散的,那么就是分类问题;如果连续的就是回归问题,这是一一对应的。
【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
另一个例子是样本方差:这个公式可以得出所有数据点偏离平均值的程度。分布什么是概率分布?这是一个定律,它以数学函数的形式告诉我们在一些实验中不同可能结果的概率。对于每个函数,分布可能有一些参数来调整其行为。当我们计算硬币投掷事件的相对频率时,我们实际上计算了一个所谓经验概率分布。事实证明,世界上许多...
高斯混合模型 GMM 的详细解释
对于每个数据点,使用以下等式计算数据点属于簇()的概率。这里的k是我分布(簇)数。上面的_是高斯分布c的混合系数(有时称为权重),它在上一阶段被初始化,(|,)描述了高斯分布的概率密度函数(PDF),均值为和关于数据点x的协方差Σ;所以可以有如下表示。
2023考研数学复习指导:高数、线代、概率知识框架梳理
1.几何型概率的计算,概率的五大公式,事件的独立性及互斥;2.有关分布律、概率密度与分布函数的问题,八种常见分布求参数及概率问题;3.二维随机变量的联合分布、边缘分布、条件分布及独立性(包括离散型和连续型求参数、求概率);4.随机变量的期望,方差,协方差,相关系数,矩;...
随机误差的统计特性及其估算方法
随机误差的概率密度函数为:,测量数据x的概率密度函数为:;随机误差的数学期望和方差为:同样测量数据的数学期望e(x)=,方差d(x)=;图2随机误差和测量数据的正态分布曲线从图2可以看到随机误差和测量数据的分布形状相同,因为它们的标准偏差相同,只是横坐标相差...