伯努利分布亦称“零一分布”、“两点分布”。称随机变量X有伯努利分布, 参数为p(0
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲
Multinoulli 分布（multinoulli distribution）或者 范畴分布（categorical distribution）是指在具有 k 个不同状态的单个离散型随机变量上的分布，其中 k 是一个有限值。 2 Multinoulli 分布由向量 p 2 [0; 1]k-1 参数化，其中每一个分量 pi 表示第 i 个状态的概率。最后的第 k 个状态的概率可以通过 1 -
函数 f(x) 关于某分布 P (x) 的 期望（expectation）或者 期望值（expectedvalue）是指，当 x 由 P 产生， f 作用于 x 时， f(x) 的平均值。对于离散型随机变量，这可以通过求和得到：Ex∼P [f(x)] = ∑xP (x)f(x); (3.9)对于连续型随机变量可以通过求积分得到：Ex∼p[f(x)] = ∫ p(x)f(x)dx: (3.
编码维数小于输入维数的欠完备自编码器可以学习数据分布最显著的特征。我们已经知道，如果赋予这类自编码器过大的容量，它就不能学到任何有用的信息。如果隐藏编码的维数允许与输入相等，或隐藏编码维数大于输入的 过完备（overcomplete）情况下，会发生类似的问题。在这些情况下，即使是线性编码器和线性解码器也可以学会将输入复制到输出，而学不到任何有关数据分布的有用信息。理想情况下，根据要建模的
机器学习算法是一种能够从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 ‘‘学习’’ 是什么意思呢？ Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义： ‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。 ” 经验 E，任务 T 和性能度量 P 的定义范围非常宽广，在本书中我们并不会试图去解释
有时候，我们知道了一组变量的联合概率分布，但想要了解其中一个子集的概率分布。这种定义在子集上的概率分布被称为 边缘概率分布（marginal probabilitydistribution）。例如，假设有离散型随机变量 x 和 y，并且我们知道 P (x; y)。我们可以依据下面的 求和法则（sum rule）来计算 P (x)：8x 2 x; P (x = x) = ∑yP (x
离散型变量的概率分布可以用 概率质量函数（probability mass function, PMF）1来描述。我们通常用大写字母 P 来表示概率质量函数。通常每一个随机变量都会有一个不同的概率质量函数，并且读者必须根据随机变量来推断所使用的 PMF，而不是根据函数的名称来推断；例如， P (x) 通常和 P (y) 不一样。概率质量函数将随机变量能够取得的每个状态映射到随机变量取得该状
1. 被建模系统内在的随机性。例如，大多数量子力学的解释，都将亚原子粒子的动力学描述为概率的。我们还可以创建一些我们假设具有随机动态的理论情境，例如一个假想的纸牌游戏，在这个游戏中我们假设纸牌被真正混洗成了随机顺序。2. 不完全观测。即使是确定的系统，当我们不能观测到所有驱动系统行为的变量时，该系统也会呈现随机性。例如，在 Monty Hall 问题中，一个游戏节目的参与者被要求在三个
问题描述：excel单元格中字符串间的空格如何删除解决方法：一、查找替换1、选定需要删除空格的单元格的区域，然后在功能区“开始”菜单编辑选项卡中点击“查找和选择”选项 2、在弹出的菜单中选择“替换”选项，或按快捷键“Ctrl h”即可弹出“查找和替换”窗口 3、在弹出的“查找和替换”窗口中找到查找内容方框，在方框中输入一个空格，然后替换方框不需要输入任何东西，为空白即可，然后点
现代术语 “深度学习’’ 超越了目前机器学习模型的神经科学观点。它诉诸于学习多层次组合这一更普遍的原理，这一原理也可以应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。现代深度学习的最早前身是从神经科学的角度出发的简单线性模型。这些模型被设计为使用一组 n 个输入 x1; : : : ; xn 并将它们与一个输出 y 相关联。这些模型希望学习一组权重 w1; : : : ; wn，并计算它们
要运行下面的python程序，必须在系统中安装（NLTK）自然语言工具包。NLTK模块是一个庞大的工具包，旨在帮助您使用整个自然语言处理（NLP）方法。要安装NLTK，请在终端中运行以下命令。sudo pip install nltk然后，只需输入python，即可在终端中输入python shell类型进口NLTKnltk.download（ '全部'）由于大量的tokenize
引发异常：raise语句允许程序员强制发生特定异常。raise中唯一的参数表示要引发的例外。这必须是异常实例或异常类（派生自Exception的类）。# Program to depict Raising Exception try: raise NameError("Hi there") # Raise Error except NameError: print "An exce
在python中，你也可以在try-except块上使用else子句，它必须在所有except子句之后出现。仅当try子句不引发异常时，代码才会进入else块。# Program to depict else clause with try-except # Function which returns a/b def AbyB(a , b): try: c = ((a b) /
try语句可以有多个except子句，以指定不同异常的处理程序。请注意，最多只会执行一个处理程序。# Program to handle multiple errors with one except statement try : a = 3if a < 4 : # throws ZeroDivisionError for a = 3 b = a/(a-3) #
与其他语言一样，python还在try-except的帮助下通过异常处理方法提供运行时错误。一些最常见的标准异常包括IndexError，ImportError，IOError，ZeroDivisionError，TypeError。 异常是python中所有异常的基类。 让我们尝试访问索引超出范围的数组元素并处理相应的异常。# Python program to handle simp
python中的迭代器是任何可以与'for in循环'一起使用的python类型。Python列表，元组，dicts和集都是内置迭代器的示例。这些类型是迭代器，因为它们实现以下方法。实际上，任何想要成为迭代器的对象都必须实现以下方法。在初始化迭代器时调用的__iter__方法。这应该返回一个具有next或__next __（在Python 3中）方法的对象。next（Python 3中的__
功能装饰器装饰器是一个函数，它将函数作为唯一参数并返回一个函数。这有助于一遍又一遍地使用相同的代码“包装”功能。例如，上面的代码可以重写如下。我们使用@func_name指定要应用于另一个函数的装饰器。# Adds a welcome message to the string # returned by fun(). Takes fun() as # parameter and ret
以下是有关Python中用于理解装饰器函数的函数的描述。在Python中，我们可以在另一个函数中定义一个函数。在Python中，函数可以作为参数传递给另一个函数（函数也可以返回另一个函数）。# A Python program to demonstrate that a function # can be defined inside another function and a # f
使用散点图可视化多项式回归结果。# Visualising the Polynomial Regression results plt.scatter(X, y, color = 'blue') plt.plot(X, lin2.predict(poly.fit_transform(X)), color = 'red') plt.title('Polynomial Regression'
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