lintsampler:高效从任意概率分布生成随机样本的新方法

对于标准概率分布,如均匀分布或高斯分布(正态分布),numpy和scipy生态系统提供了现成的解决方案。通过numpy.random或scipy.stats模块,我们可以方便地生成这些分布的随机样本。然而,现实世界中的概率分布往往远比标准分布复杂。例如,考虑以下非高斯分布: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...

概率、统计学在机器学习中应用:20个Python示例

让我们从一个简单的硬币投掷实验开始:这个例子模拟了1000次硬币投掷,并计算出现正面的概率。使用NumPy和Pandas来计算一些基本的描述性统计量:这个例子生成了1000个服从标准正态分布的随机数,并计算了均值、标准差等统计量。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...

乔治·帕里西的科学画像:复杂系统和其他

单个样本可能具有的特殊性被(依赖于无序的)自由能密度的自平均消除,其中ZJ是依赖无序的配分函数,以及可以从中导出的相关全局可观测量。自平均表明典型行为与平均为1的无序一致。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...

股市暴涨,该不该入场?| 这本书用数理统计方式讲透了金融预测的...

巴舍利耶给出了对未来最有可能的价格估计,以及相对于那个价格可能的波动范围。他提供了一个如今被称为科尔莫戈罗夫–查普曼方程的概率密度方程,并对其进行求解,得到了一个正态分布,该分布的方差(展形)随着时间的推移呈线性增长。我们现在知道这是扩散方程的概率密度,这种方程也叫热传导方程,因为这是它最早出现的地方。

图灵奖得主 Yann LeCun 万字演讲:今天的 AI 比猫还笨,自曝早已...

例如,如果你有一系列的神经网络层并产生一个输出,那么对于任何单一输入,你只能有一个输出,但在很多情况下,对于一个感知,可能会有多个可能的输出解释。你需要一种不仅仅计算功能,而是能够为单一输入提供多个输出的映射过程。实现这一点的唯一方法是通过隐函数。基本上,这个目标框架右侧的红色框表示一个函数,它...

2025年杭州电子科技大学硕士研究生入学考试823统计学综合考试大纲...

4.分布的偏度和峰度:矩;偏度系数;峰度系数(www.e993.com)2024年11月2日。五、概率基础1.基本概念:随机试验与随机事件;事件的概率。2.概率性质与运算法则:概率性质;运算法则。3.离散型随机变量及其分布:随机变量的定义;离散型随机变量;几种常见离散型分布。4.连续型随机变量及其分布:密度函数与分布函数;几种常见连续型分布。

概率分布通用逼近器 universal distribution approximation

归一化流是一类常见的生成模型,其模拟了可以通过最大似然准则从样本中训练的概率密度。它们通过将一个简单的多变量基础密度(如标准正态分布)通过一个学习到的可逆函数传输到感兴趣的分布来实现。其中一种特别高效的可逆神经网络的变体是基于所谓的耦合块,它们使得结果分布同时能够快速评估并从中采样。

中国石油大学(北京)理学院2025考研招生考试大纲:统计学

二、概率论1.事件及关系和运算。2.事件的概率。3.条件概率、全概率公式、贝叶斯公式。4.随机变量的定义。5.离散型随机变量的分布;离散型均匀分布、二项分布和泊松分布。6.连续型随机变量的概率密度函数和分布函数;均匀分布、正态分布和指数分布。7.随机变量的期望与方差。8.随机变量函数...

数据并非都是正态分布:三种常见的统计分布及其应用

在探讨体重减轻的模型时,我们通常会遇到各种统计分布,其中最常见的是正态分布和泊松分布。正态分布,因其钟形的概率密度函数而广为人知,常用于描述自然现象中的随机变量,比如人的体重。它假设数据围绕一个中心值(平均值)对称分布,并且数据的分散程度(标准差)决定了分布的宽窄。

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五、常用的统计分布1.概率论基础知识:概率、样本空间、事件2.随机变量及其分3.离散型&连续型随机变量4.离散型随机变量及其分布5.连续型随机变量及分布6.如何理解概率密度函数7.正态分布的定义8.正态分布的特征9.不同均值和方差的正态分布对比...