• 趣学贝叶斯统计:概率密度分布(probability density function)

    时间:2024-02-20 07:52:30

    目录 1. 分布:PDF与PMFPDFPMF2. 将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率:导数3. R语言实践4. 小结 1. 分布:PDF与PMF PDF PDF定义在连续值上。在连续型随机变量的情况下,具体取某个数值的概率是0,因此PDF并不直接给出某个点的概率...

  • 深入解析Dropout——基本思想:以概率P舍弃部分神经元,其它神经元以概率q=1-p被保留,舍去的神经元的输出都被设置为零

    时间:2024-02-19 19:46:31

    深度学习网络大杀器之Dropout——深入解析Dropout 转自:https://yq.aliyun.com/articles/68901摘要: 本文详细介绍了深度学习中dropout技巧的思想,分析了Dropout以及Inverted Dropout两个版本,另外将单个神经元与伯努利随...

  • NLP_神经概率语言模型(NPLM)-NPLM的实现

    时间:2024-02-18 10:02:14

    流程如下: 1.构建实验语料库 # 构建一个非常简单的数据集sentences = ["我 喜欢 玩具", "我 爱 爸爸", "我 讨厌 挨打"] # 将所有句子连接在一起,用空格分隔成多个词,再将重复的词去除,构建词汇表word_list = list(set(" ".join(sentenc...

  • 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论-基本概率论

    时间:2024-02-17 21:03:18

    机器学习本质上,就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法,可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。 在一个简单的图像分类任务中; 如果我们非常确定图像中的对象是一只猫,那么我们可以说标签为 “猫” 的概率是 1,即 ...

  • 概率论01

    时间:2024-02-17 08:48:17

    作者:桂。时间:2018-06-26  22:38:04链接:https://www.cnblogs.com/xingshansi/p/9231644....

  • 品牌推广:贝叶斯公式与大数定律下的概率之旅

    时间:2024-02-15 16:10:39

    在品牌推广的浩瀚海洋中,每一次尝试都伴随着对成功的渴望与对未知的探索。如何在这波澜壮阔的旅程中把握方向,确保每一步都稳健而有力?迅腾文化作为品牌推广通过巧妙运用这两大原理,助力品牌破浪前行。 一、品牌推广与概率的碰撞 品牌推广,本质上是一场概率的游戏。在这个游戏中,品牌方需要预测其推广动作是围绕品牌...

  • MATLAB概率统计函数(3)

    时间:2024-02-15 14:25:57

    4.6 统计作图4.6.1 正整数的频率表命令 正整数的频率表函数 tabulate格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率。 4.6&nb...

  • MATLAB概率统计函数(4)

    时间:2024-02-15 14:23:50

    4.8 假设检验4.8.1 已知,单个正态总体的均值μ的假设检验(U检验法)函数 ztest格式 h = ztest(x,m,sigma) % x为正态总体的样本,m为均值μ0,sigma为标准差,显著性水平为0.05(默认值)h = ztest(...

  • 人工智能必备数学基础:概率论与数理统计(1)

    时间:2024-01-28 13:52:02

    如果需要小编其他数学基础博客,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLea...

  • 似然与概率的通俗理解

    时间:2024-01-22 14:47:02

    1. 极大似然估计假设有一枚硬币,我们想确定这枚硬币是否质地均匀。即想知道抛这枚硬币,正反面出现的概率各是多少?于是我们将这枚硬币抛了10次,得到的数据x0是:反正正正正反正正正反。我们想求的正面概率θ是模型参数,而抛硬币模型可以假设服从二项分布。那么,出现实验结果x0(反正正正正反正正正反)的似然...

  • poj 2151 Check the difficulty of problems(概率dp)

    时间:2024-01-20 14:05:48

    poj double 就得交c++,我交G++错了一次题目:http://poj.org/problem?id=2151题意:ACM比赛中,共M道题,T个队,pij表示第i队解出第j题的概率问 每队至少解出一题且冠军队至少解出N道题的概率。每队均至少做一题的概率P1 减去 每队做题数均在1到N-1之...

  • php几个常用的概率算法(抽奖、广告首选)

    时间:2024-01-19 20:07:18

    做网站类的有时会弄个活动什么的,来让用户参加,既吸引用户注册,又提高网站的用户活跃度。同时参加的用户会获得一定的奖品,有100%中奖的,也有按一定概率中奖的,大的比如中个ipad、iphone5,小的中个Q币什么的。那么我们在程序里必然会设计到算法,即按照一定的概率让用户获得奖品。先来看两个概率算法...

  • php 中奖概率算法

    时间:2024-01-19 19:56:02

    我们先完成后台PHP的流程,PHP的主要工作是负责配置奖项及对应的中奖概率,当前端页面点击翻动某个方块时会想后台PHP发送ajax请求,那么后台PHP根据配置的概率,通过概率算法给出中奖结果,同时将未中奖的奖项信息一并以JSON数据格式发送给前端页面。先来看概率计算函数 function get_r...

  • php中奖概率算法,可用于刮刮卡,大转盘等抽奖算法

    时间:2024-01-19 19:49:45

    php中奖概率算法,可用于刮刮卡,大转盘等抽奖算法。用法很简单,代码里有详细注释说明,一看就懂<?php/* * 经典的概率算法, * $proArr是一个预先设置的数组, * 假设数组为:array(100,200,300,400), * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否...

  • paip.刮刮卡砸金蛋抽奖概率算法跟核心流程.

    时间:2024-01-19 19:46:16

    paip.刮刮卡砸金蛋抽奖概率算法跟核心流程.#---抽奖算法需要满足的需求如下: 1#---抽奖核心流程 1#---问题???更好的算法 2#---实际使用的扩展抽奖算法(带奖品送完判断和每用户最大中奖判断) 2#-------网上的抽奖算法Php 3#----java版本的.. 4参考 5#--...

  • php抽奖概率算法(刮刮卡,大转盘)

    时间:2024-01-19 19:42:29

    两种方法:①概率随着抽的奖项的变少而时刻变化经典的概率算法函数:如下<?php/* * 经典的概率算法, * $proArr是一个预先设置的数组, * 假设数组为:array(20,30,50), * 开始是从1,100 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内, * 如果不在,概...

  • 中奖概率算法(php 可用于刮刮卡,大转盘等抽奖算法)

    时间:2024-01-19 19:35:51

    <?php //中奖概率算法(php 可用于刮刮卡,大转盘等抽奖算法) /* * 经典的概率算法, * $proArr是一个预先设置的数组, * 假设数组为:array(100,200,300,400), * 开始是从1,1000 这个概率范围内筛选第一个数是否在他的出现概率范围之内, * ...

  • 主题模型之概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis)

    时间:2024-01-17 15:46:11

    上一篇总结了潜在语义分析(Latent Semantic Analysis, LSA),LSA主要使用了线性代数中奇异值分解的方法,但是并没有严格的概率推导,由于文本文档的维度往往很高,如果在主题聚类中单纯的使用奇异值分解计算复杂度会很高,使用概率推导可以使用一些优化迭代算法来求解。Thomas H...

  • 【RS】Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering - 基于拉普拉斯分布的稀疏概率矩阵分解协同过滤

    时间:2024-01-15 15:43:42

    【论文标题】Sparse Probabilistic Matrix Factorization by Laplace Distribution for Collaborative Filtering     (24th-IJCAI )(Proceedings of the Twenty-Fourth...

  • 概率图模型(PGM) —— 贝叶斯网络(Bayesian Network)

    时间:2024-01-14 17:16:04

    概率图模型是图论与概率方法的结合产物。Probabilistic graphical models are a joint probability distribution defined over a graph,概率图模型是定义在一副图上的联合概率分布(joint probability di...