【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
2017年9月20日 - 网易
离散型随机变量分布常见的有伯努利分布(BernoulliDistribution)、二项分布(BinomialDistribution)、泊松分布(PoissonDistribution)等,而常见的连续型随机变量分布包括均匀分布(UniformDistribution)、指数分布(ExponentialDistribution)、正态分布等。常见的数据类型在解释各种分布之前,我们先看看常见的数据类型有哪些,数据...
详情
AI也用思维导图:教它像人类一样高效规划
2020年10月6日 - 百家号
下表中列出的p值经右尾二项检验(right-tailedbinomialtest)计算获得,其中null值在选择左边或右边的灰色节点时被假设为二项分布。显著性水平取0.05,人类实验结果和模型结果均具有统计学意义。人类采取的行动及静态奖励模型5奖励催生状态簇第二个实验的目标是确定奖励是否会催生状态簇。我们预测,即使图结...
详情
入数据科学大坑,我需要什么样的数学水平?
2020年6月17日 - 澎湃新闻
平均数、中位数、众数、标准差/方差;相关系数和协方差矩阵、概率分布(二项分布、泊松分布和正态分布);p值、贝叶斯定理(精度、召回率、正预测值、负预测值、混淆矩阵和ROC曲线)、中心极限定理;R_2值、均方误差(MSE)、A/B测试、蒙特卡罗模拟。多变量微积分(MultivariableCalculus)大多数机器学习模...
详情
“Python大数据机器学习实战 ”高级工程师 实战研讨会的通知
2019年8月27日 - 网易
1.多元高斯分布的EM实现2.分类结果的数据可视化3.EM与聚类的比较4.Dirichlet过程EM5.三维及等高线等图件的绘制6.主题模型pLSA与EM算法模块二十一主题模型LDA1.贝叶斯学派的模型认识2.Beta分布与二项分布3.共轭先验分布4.Dirichlet分布5.Laplace平滑6.Gibbs采样详解模块二十二LD...
详情