概率分布（一) 参数分布 取这个名字是因为少量的参数可以控制整个概率分布。如高斯分布，我们只需要控制其期望和方差就可以得到一个特定的概率分布。 频率学家的观点：通过最优化某些准则（如似然函数）来确定参数的具体值。 贝叶斯观点：给定观察数据，先引入参数的先验分布，然后用贝叶斯定理计算对应的后验概率分布 ...
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2020-01-17 23:33:26
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为了实现64Mb的性能，Everspin具有低开关电压（Vsw），高击穿电压（Vbd）和出色的开关可靠性且分布紧凑的MTJ堆叠。ST开关分布的σ≈10％，发现与单一高斯分布（误差率低）的一致性极好。
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2020-01-08 01:05:11
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高斯分布数学公式 $$f(x)=\frac{1}{ \sqrt{2\pi\sigma} } \cdot e^{ \frac{ (x \mu)^2}{2\sigma^2}}$$ 期望（平均数）：μ 标准差$:σ$， 方差$σ^2$为。 当$\mu=0$和$\sigma=1$时候称为： 标准正态分布 。 ...
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2019-12-04 13:11:50
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假设每个簇的数据都符合高斯分布，当前数据呈现的分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起的结果 用多个高斯分布函数的线性组合来对数据分布进行拟合 生成式模型 核心思想 每个单独的分模型都是标准高斯模型，其均值$\mu_i$和方差$\sum_i$是待估计的参数。此外，每个分模型还有一个权重参数$\pi_i$。 ...
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2019-11-24 15:26:38
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高斯混合模型 混合模型，顾名思义就是几个概率分布密度混合在一起，而高斯混合模型是最常见的混合模型； GMM，全称 Gaussian Mixture Model，中文名高斯混合模型，也就是由多个高斯分布混合起来的模型； 概率密度函数为 K 表示高斯分布的个数，αk 表示每个高斯分布的系数，αk>0，并 ...
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2019-11-18 18:18:47
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X ~ ：随机变量X的取值和其对应的概率值P(X = ) 满足正态分布（高斯函数） 很多随机现象可以用正态分布描述或者近似描述 某些概率分布可以用正态分布近似计算 正态分布（又称高斯分布）的概率密度函数 numpy中 numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, s ...
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2019-11-01 20:05:45
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半监督支持向量机（S3VMs） 今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。让我们开始今天的学习吧~ 引入 支持向量机（SVM）相信大家并不陌生吧？但是如果数据集中有大量无标 ...
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2019-11-01 09:19:31
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很好懂的一张图。也可见高斯序贯模拟的局限性：要求原始数据场服从高斯分布，或者是经过正态变换（N-S normal-score）后服从高斯分布。 ...
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2019-10-26 13:29:57
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预期逻辑顺序： 最小二乘原理（大约一小段） 最小二乘历史由来， 最小二乘法公式形式（以一次函数为例） 最小二乘估计分析 最小二乘性质，特点 高斯分布 t分布 加入正则化的考量（Hilbert空间，kernel方法，表示定理） 拉普拉斯正则化最小二乘 以上大致框架，回头慢慢补细节 涉及知识，概率论数理 ...
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2019-10-26 01:11:22
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从多元正态分布中抽取随机样本。 多元正态分布，多正态分布或高斯分布是一维正态分布向更高维度的推广。这种分布由其均值和协方差矩阵来确定。这些参数类似于一维正态分布的平均值（平均值或“中心”）和方差（标准差或“宽度”，平方）。 np.random.multivariate_normal方法用于根据实际情 ...
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2019-10-22 22:27:52
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