常见统计概率分布实现(代码)|泊松|伯努利|二项式|正态分布|...

importscipymean=0standard_deviation=5x_values=np.arange(-30,30,0.1)y_values=scipy.stats.norm(mean,standard_deviation)plt.plot(x_values,y_values.pdf(x_values))正态分布的概率密度函数为:是均值,是常数,是标准差。QQ图我们可以使用QQ图来直观地检查样本与正态分布...

高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现

对于具有K个分量的GMM,数据集X={X1,…,X1}(n个数据点),似然函数L由每个数据点的概率密度乘积给出,由GMM定义:其中,θ表示模型的所有参数(均值、方差和混合权重)。在实际应用中,使用对数似然更容易,因为概率的乘积可能导致大型数据集的数值下溢。对数似然由下式给出:GMM的参数可以通过对θ最大化对...

酷炫!Python函数耗时异常自动化监控!

importpstats#读取性能数据pS=pstats.Stats(profliePath)#根据函数自身累计耗时做排序pS.sort_stats('tottime')#打印所有耗时函数信息pS.print_stats()print_stats()输出示例:79837functioncalls(75565primitivecalls)in37.311secondsOrderedby:internaltimencallstottimepercallcumtimepercal...

使用计量经济学方法分析图表

因此，如果我们有一个初始数组，其长度(n)等于73585，则函数nextpow2将返回值17，其中2^17=131072。换言之，返回的值比n大pow(2,ceil(log(n)/log(2)))。接下来我们来计算nFFT的值：2^(17+1)=262144.这将是辅助数组的长度，它从73585到262143之间的所有元素都等于0。...

如何比较两个或多个分布:从可视化到统计检验的方法总结

一种可能的解决方案是使用核密度函数,该函数尝试使用核密度估计(KDE)用连续函数逼近直方图。sns.kdeplot(x='Income',data=df,hue='Group',common_norm=False);plt.title("KernelDensityFunction");从图中可以看到,收入核密度似乎在实验组中具有更高的方差,但是各组的平均值却是相似的。核密度估计...

机器学习基础:用 Lasso 做特征选择

Lasso就是在简单线性回归的目标函数后面加了一个1-范数回忆一下:在线性回归中如果参数θ过大、特征过多就会很容易造成过拟合,如下如所示:李宏毅老师的这张图更有视觉冲击力为了防止过拟合(θ过大),在目标函数后添加复杂度惩罚因子,即正则项来防止过拟合,增强模型泛化能力(www.e993.com)2024年11月10日。正则项可以使用L1-norm(Lasso)、L2...

共享相关任务表征,一文读懂深度神经网络多任务学习

一般来说,优化多个损失函数就等同于进行多任务学习(与单任务学习相反)。这些情况有助于你明确地思考如何在MTL方面做尝试并从中获得启发。即使只优化一个损失函数(如在典型情况下),也有可能借助辅助任务来改善原任务模型。RichCaruana[1]简要总结了MTL的目标:「MTL通过利用包含在相关任务训练信号中的特定...

TPAMI 2023 | Food2K:大规模食品图像识别

在模型推理阶段,来自最终特征融合征阶段输出的特征被输入到分类器B中获得对应的预测输出。对于前几个阶段的输出,我们可以利用分类器A来预测相应的输出值。其中分类器A由两个全连接层和Batchnorm及Elu非线性单元组成。考虑到不同阶段的预测输出和特征融合阶段最终输出之间的互补性,我们可以将所...