Python中实现统计学的逻辑分布
捕获 S 形行为的绝佳选择，这种行为在许多自然和社会过程中普遍存在。
从数学上讲，逻辑分布由两个关键参数定义：
位置参数 μ (mu) 和尺度参数 s (sigma)。
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2 个月 前
贝叶斯回归简介
回归相关的主要要素和思想如下：
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[*]先验分布：使用贝叶斯回归时，模型参数最初根据先验分布。在您观察任何数据之前，这代表您对参数的假设或了解。如果您的先验知识有限，则先验信息可能相对
1 个月 前
这个问题用哪种设计模式解决好呢？
分布在20个左右的c++文件中，每一个文件里的函数同属一个类型。 解析函数会解析命令从命令数组中寻找对应的执行函数，参数信息等，然后验证参数范围，最后调用相应的函数。 虽然是使用了c++语言，但是多态
10 年 前
Python统计中的泊松离散分布
Stats.poisson.pmf(k, mu, loc=0)
参数：
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[*]k - 这是我们要计算 PMF 的值。
[*]mu ：这是泊松分布的平均出现率（也称为 lambda 参数
2 个月 前
AI中有关概率统计的直观且通俗易懂的图片介绍
分布与正态越接近。 第四章 统计推断：频率学派 频率学派通过观察数据来确定背后的概率分布。
点估计
统计学中一个主要的问题是估计参数。我们用一个取值为样本的函数来估计我们感兴趣
3 年 前
最大似然估计可能因 "流形过度拟合 "而失败
是高维密度。 本文认为，维度之间的不匹配将导致一个叫做 "流形过拟合 "的问题。 模型能够通过将低维流形周围的密度送至无穷大，从而在高维度上实现似然最大化，但它们可以在完全忽略流形上的数据分布的同时
2 年 前
使用 PyMC 进行简单的欺诈检测
验概率这个术语。先验概率是在任何数据被看到之前的概率分布。基本上，它显示了通过简单猜测所有假设参数的可能结果范围。然而，后验概率是考虑到数据的分布，即（D|H）乘以p(H)。 掷出一个被篡改的
1 年 前
经典频率统计和贝叶斯统计之间关系
的情况下有关感兴趣参数的更新信念和先前的信念。后验分布是表示参数值不确定性的概率分布。
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[*]等价（渐近）：
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[*]该声明表明，在某些条件下，对于经典频率论者来说
4 个月 前
请教关于构件化动态组合开发的思路．
页面？ 3、功能如何分布？ 如果上面问题解决了，这个问题比较容易，就如上面的问题。 用户列表可能要屏蔽一些功能操作或者类似权限的问题，是放到C中还是A传递参数过去告知A该如何做？
10 年 前
随机学习简介
机器学习中的重要性。
随机学习的核心是根据训练数据中的随机样本更新模型参数，而不是使用整个数据集更新参数的传统方法。这种随机性将可变性引入学习过程，使其更加灵活并且能够对数据分布的变化做出响应
1 个月 前
AI大型语言模型有逻辑推理能力吗？ – TechTalks
在一个有限的问题空间上测试了BERT，一个流行的转化器架构。他们的研究结果表明，BERT可以准确地对训练空间中的分布内的例子做出反应，但不能泛化到基于相同问题空间的其他分布中抽取的例子。 他们的工作突
1 年 前
Scikit-learn SVM 实现
”。这些类提供了选择核函数（线性、多项式、径向基函数等）和调整超参数的灵活性。
2. 核技巧： SVM 的显着特征之一是核技巧，它通过将数据点隐式映射到更高维空间来实现非线性决策边界
3 周 前
贝叶斯深度学习简介
概率分布机器学习也很重要。概率主要用于模型学习、不确定性和可观察状态。贝叶斯深度学习（BDL）的主要目的是为深度学习提供不确定性估计。
贝叶斯深度学习是一个新兴领域，它将贝叶斯方法的不确定性建模
1 个月 前
请教一个rmi分布运算或者传递对象的问题!
想在服务器上运行，把结果显示在客户端applet中。 所以我写了个接口实现类，它接受参数后返回一个Layer,这个Layer类内部用一个绝对路径指向服务器上的电子地图文件，本以为可以正常显示，结果发现我
10 年 前
破解ACL论文：Gzip和KNN在文本分类中与BERT竞争
意味着它不包含需要学习的参数，从而大大降低了成本。
[*]参数模型通常需要在特定数据集上进行训练，在与这些数据集类似的数据上表现良好。但是，它们在处理分布外数据时可能会遇到困难--这些数据与训练模型的
9 个月 前