机器学习数学基础五：数据科学的一些基本分布
一，正态分布PDF：概率密度函数CDF：累积概率密度函数二，二项式分布1，二项式分布就是只有两个可能结果的分布，比如成功或失败、得到或者丢失、赢或败，每一次尝试成功和失败的概率相等。2，每一次尝试都是独立的，因为前一次投掷的结果不能决定或影响当前投掷的结果。只有两个可能的结果并且重复n次的实验叫做项式。二项分布的参数是n和p,其中n是试验的总数，p是每次试验成功的概率。3，在上述说明的基础上，二....
机器学习避坑指南：训练集/测试集分布一致性检查
工业界有一个大家公认的看法，“数据和特征决定了机器学习项目的上限，而算法只是尽可能地逼近这个上限”。在实战中，特征工程几乎需要一半以上的时间，是很重要的一个部分。缺失值处理、异常值处理、数据标准化、不平衡等问题大家应该都已经手到擒来小菜一碟了，本文我们探讨一个很容易被忽视的坑：数据一致性。众所周知，大部分机器学习算法都有一个前提假设：训练数据样本和位置的测试样本来自同一分布。如果测试数据的分布跟....
【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比：高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯
朴素贝叶斯【关键词】 概率，贝叶斯公式，古典数学朴素：独立性假设贝叶斯公式优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率；对小规模的数据表现很好；能处理多分类任务，适合增量式训练；对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类缺点：只能用于分类问题需要计算先验概率；分类决策存在错误率；对输入数据的表达形式很敏感1. 朴素贝叶斯原理朴素贝叶斯算法是一个典型的统计....
机器学习中的贝叶斯方法---当后验分布无法计算时如何求得预测模型？
在前面两篇文章中： 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（1） 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（2） 我们以抛硬币作为示例，介绍了如何使用概率论的方法来构造机器学习中的预测模型---通过概率论理论来求解模型参数。 用到的概率论知识主要是贝叶斯理论：要想求出预测模型中的参数...
中国人工智能学会通讯——最优传输理论在机器学习中的应用 1.2 概率分布逼近
1.2 概率分布逼近 深度学习的方法强劲有力，几乎横扫计算机视觉的所有领域，很多人将其归 功 于 神 经 网 络 的 万 有 逼 近 能 力（universal approximation property）：给定一个连续函数 或者映射，理论上可以用一个包含足够多神 经元的隐层 , 或者多层前馈网络逼近到任意 精度。对此，我们提出另外的观点：有些情 况下，神经网络逼近的不是函数或映射，而 是概率....
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