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负二项分布正则性证明
负二项分布
的
正则性
,期望,方差的
证明
答:
负二项分布
是统计学上一种离散概率分布。满足以下条件的称为负二项分布:实验包含一系列独立的实验, 每个实验都有成功、失败两种结果,成功的概率是恒定的,实验持续到r次成功,r为正整数。
负二项分布
答:
令 、 ,考虑服从
负二项分布
的随机变量 ,其概率质量函数为 ,显然 故 而根据定义 我们在文章开头提到,负二项分布的 。由于 ,这个结论是显而易见的。负二项分布的累积分布函数可以表示为
正则
不完全 Beta 函数:
证明
如下:令 ,有 对 求偏导,得 而根据正则不完全 Beta ...
常用的机器学习&数据挖掘知识(点)
答:
Negative BinomialDistribution(
负二项分布
),MultinomialDistribution(多项式分布),Geometric Distribution(几何分布),HypergeometricDistribution(超几何分布),Poisson Distribution (泊松分布)。Continuous Distribution (连续型分布):UniformDistribution(均匀分布),Normal Distribution /Guassian Distribution(正态分布/高斯分布),Expone...
每个数据科学人都应该知道的7种回归技术
答:
第一个是最小二乘项,另一个是β
2
(β平方)总和的λ,其中β是系数。这被添加到最小二乘项,以便缩小参数以具有非常低的方差。 重点: 该回归的假设与最小二乘回归相同,但不假设正态性 它会缩小系数的值,但不会达到零,这表明没有特征选择功能 这是一种
正则
化方法,并使用l2正则化。 6.Lasso回归 类似于...
损失函数与
正则
化惩罚
答:
在逻辑回归中,我们采用的是对数损失函数。由于逻辑回归是服从伯努利
分布
(0-1分布)的,并且逻辑回归返回的sigmoid值是处于(0,1)区间,不会取到0,1
两
个端点。因此我们能够将其损失函数写成以下形式:二、
正则
化 描述一件物品时,描述的内容越丰富详实则约束越多,识别的泛化性就差,代表的事物就少。在...
理解变分自编码器(VAE)
答:
VAE的构造精妙,将自编码器的"编码器"升级为识别模型的
分布
版本,通过似然函数与Decoder相连。它的损失函数不再是简单的重构误差,而是重构损失和KL
正则项
的双重考量,这使得VAE在生成、表征学习和维度压缩方面更胜一筹。在实践中,我们巧妙地运用reparameterization技巧,将复杂的参数优化简化为采样操作。通过...
5个连续的自然数,第一个是奇数那么这五个数的和是什么?
答:
1/3^s的麦克劳林展开式中第
二项
的积分形式 换句话说,利用欧拉积公式,黎曼
证明
了离散素数计数阶梯函数可以表示为积分的连续和。下面我们的例子项显示为黎曼素数计数函数图下的部分区域。 黎曼素数计数函数J(x),x取到50,突出两个积分 对于质数3,积分的无穷积是: 将所有这些无穷和集合成一个积分,黎曼素数计数函数J...
(二):GBDT算法梳理
答:
和 Adaboost 一样,我们也需要对 GBDT 进行
正则
化,防止过拟合。GBDT 的正则化主要有三种方式。在scikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参数中,类似于Adaboost...
求Deep learning 【Yann LeCun 1,2 , Yoshua Bengio 3 & Geoffrey Hint...
答:
具有两个隐层一个输出层的神经网络中计算前向传播的公式。每个都有一个模块构成,用于反向传播梯度。在每一层上,我们首先计算每个节点的总输入z,z是前一层输出的加权和。然后利用一个非线性函数f(.)来计算节点的输出。简单期间,我们忽略掉了阈值项。神经网络中常用的非线性函数包括了最近几年常用的校正线性单元(...
求一篇关于 平面度误差的测量和评定 相关的外文翻译,字数在两千字左右...
答:
三辊圆柱轧机顶辊位置的分析模型和经验模型及其实验
证明
[]下一代冲压模具——可控性和柔性世界城市及其腹地:香港转型作为贸易及物流枢纽(译文附英文原文或原文出处[])业务流程再造(BPR)在新加坡实践的调查和研究(译文附英文原文或原文出处)[]
两
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