Публикации по теме gaussian-distribution

Публикации по теме 'gaussian-distribution'

Распределение Гаусса объяснил

Пример в MATLAB Распределение Гаусса — это одно из многих статистических распределений, которые могут описывать наборы данных, и оно очень важно, поскольку многие реальные процессы следуют этому распределению. Примеры гауссовых распределений включают финансовую отдачу и рост населения. В этом примере мы искусственно сгенерируем выборочные данные из распределения Гаусса, нанесем их на теоретическую кривую распределения Гаусса, а затем применим критерий Колмогорова-Смирнова, если набор..

Гауссовский наивный байесовский классификатор в C++

Цель Создать классификатор с нуля на C++ на основе теоремы Байеса об условной вероятности без использования внешних сторонних библиотек, таких как Eigen! Просто чистое и веселое программирование с нуля. Введение Gaussian Naive Bayes (GNB) — это вероятностный метод определения результата с использованием условной вероятности . Как следует из названия, это Наивный , потому что он делает сильное предположение, что все признаки независимы друг от друга и имеют вероятность,..

Роль распределения Гаусса в машинном обучении

Абстрактный Распределение Гаусса, также известное как нормальное распределение или колоколообразная кривая, является фундаментальным понятием в статистике и теории вероятностей. Распределение Гаусса характеризуется колоколообразной кривой при графическом отображении, при этом большинство значений группируются вокруг среднего или среднего значения, а вероятность уменьшается по мере удаления значений от среднего. Форма кривой симметрична, что означает, что вероятности получения значений..

Гауссовский дискриминантный анализ от

Математика дискриминантного анализа Гаусса — с кодом. В этой статье представлен обзор алгоритма гауссовского дискриминантного анализа, основанного на концепциях, взятых из Стэнфордского курса машинного обучения CS229 по генеративному обучению. Для получения дополнительной информации ознакомьтесь с полным курсом по ссылке ниже. CS229: Машинное обучение — Летний выпуск! Введение и обзор предварительных требований (3 лекции) Обучение с учителем (8 лекций)..

Как анализировать задачу регрессии в машинном обучении

В следующем посте вы прочтете о следующих пунктах; Гауссово ядро Функция плотности вероятности или PDF оценка плотности ядра или KDE Если вы заинтересованы в работе с проблемами регрессии в машинном обучении, вы анализируете свои окончательные результаты, чтобы лучше проверить производительность модели. Вы можете спросить, у нас уже есть соответствующие показатели, такие как RMSE, MSE, R2 и т. д.; Итак, что мы должны подробнее проанализировать в модели машинного обучения? Это был..

Гауссово/нормальное распределение и его PDF (функция плотности вероятности) для машинного обучения:

Предположим, что x — непрерывная переменная, и это распределение (PDF) похоже на колоколообразную кривую, тогда мы можем сказать, что x имеет распределение, которое является распределением Гаусса. Теперь вам может быть интересно, почему мы должны изучать распределение Гаусса, потому что многие вещи в природе подчиняются распределению Гаусса, например, рост, вес людей и т. д. Теперь также приходит на ум этот вопрос, почему мы должны изучать такое распределение? Предположим, вы знаете, что..

Статистика: распределение по Гауссу, Z-распределение и T-распределение

Статистика: распределение по Гауссу и Z- распределение и T-распределение Обзор: В машинном обучении используются различные типы распределений для описания распределения данных в генеральной совокупности или выборке набора данных. В машинном обучении оно используется для визуализации распределения данных и обнаружения выбросов в наборе данных. Охваченные темы Гауссово распределение Z-распределение T- Распределение Нормальное распределение, или гауссовское..