伯努利分布  在一次试验中,事件A出现的概率为p,不出现的概率为q=1-p.若以β记事件A出现的次数,则β仅取0,1两值,相应的概率分布为: 二项分布是指在只有两个结果的n次独立的伯努利试验中,所期望的结果出现次数的概率.…

伯努利实验: 如果无穷随机变量序列  是独立同分布(i．i．d．)的,而且每个随机变量  都服从参数为p的伯努利分布,那么随机变量  就形成参数为p的一系列伯努利试验.同样,如果n个随机变量  独立同分布,并且都服从参数为p的伯努利分布,则随机变量  形成参数为p的n重伯努利试验. 伯努利试验是只有两种可能结果的单次随机试验. 如果试验E是一个伯努利试验,将E独立重复地进行n次,则称这一串重复的独立试验为n重伯努利试验. 一.伯努利分布: 伯努利分布亦称“零一分布”.“两点分布”.称随机变量X有…

原文为: 二项分布和Beta分布 二项分布和Beta分布 In [15]: %pylab inline import pylab as pl import numpy as np from scipy import stats Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment [backend: module://IPython.kernel.zmq.pylab.backend_inline]. For more informatio…

在机器学习领域中,概率模型是一个常用的利器.用它来对问题进行建模,有几点好处:1)当给定参数分布的假设空间后,可以通过很严格的数学推导,得到模型的似然分布,这样模型可以有很好的概率解释:2)可以利用现有的EM算法或者Variational method来学习.通常为了方便推导参数的后验分布,会假设参数的先验分布是似然的某个共轭分布,这样后验分布和先验分布具有相同的形式,这对于建模过程中的数学推导可以大大的简化,保证最后的形式是tractable. 在概率模型中,Dirichlet这个词出现的频率…

http://blog.csdn.net/shuimu12345678/article/details/30773929 0-1分布: 在一次试验中,要么为0要么为1的分布,叫0-1分布. 二项分布: 做n次伯努利实验,每次实验为1的概率为p,实验为0的概率为1-p;有k次为1,n-k次为0的概率,就是二项分布B(n,p,k). 二项分布计算: B(n,p,k) = 换一种表达方式,做n次伯努利实验,每次实验为1的概率是p1, 实验为0的概率是p2,有p1+p2=1:问x1次为实验为1,x2次实…

二项分布(Binomial Distribution)对Bernoulli试验序列的n次序列,结局A出现的次数x的概率分布服从二项分布- 两分类变量并非一定会服从二项分布- 模拟伯努利试验中n次独立的重复,每次试验成功的概率为pi 特征值 - 均值(数学期望)和方差: - 不同的值,二项式分布有着不同的形态和偏度值 - pi值越大,呈负偏度:pi值越小,呈正偏度 - 当 pi = 0.5时,分布是对称的 - 当 n * pi 与 n * (1-pi) >= 5 时,样本比例p的抽样分布趋向于正态…

在看LDA的时候,遇到的数学公式分布有些多,因此在这里总结一下思路. 一.伯努利试验.伯努利过程与伯努利分布 先说一下什么是伯努利试验: 维基百科伯努利试验中: 伯努利试验(Bernoulli trial)是只有两种可能结果的单次随机试验. 即:对于一个随机变量而言,P(X=1)=p以及P(X=0)=1-p.一般用抛硬币来举例.另外,此处也描述了伯努利过程: 一个伯努利过程(Bernoulli process)是由重复出现独立但是相同分布的伯努利试验组成,例如抛硬币十次. 维基百科中,伯努利过程…

概率分布有两种类型:离散(discrete)概率分布和连续(continuous)概率分布. 离散概率分布也称为概率质量函数(probability mass function).离散概率分布的例子有伯努利分布(Bernoulli distribution).二项分布(binomial distribution).泊松分布(Poisson distribution)和几何分布(geometric distribution)等. 连续概率分布也称为概率密度函数(probability densit…

/*二项分布即重复n次的伯努利试验,每次发生的概率一样,假设成功的概率是p,那么失败的概率就是1-p: 二项分布的概率公式:试验中发生K次的概率是 P(ξ=K)= C(n,k) * p^k * (1-p)^(n-k), 其中C(n, k) = n!/(k! * (n-k)!) 因为这里的数据,k最大为100,100的阶乘超过了int64位,所以不能用这个公式,这时候可以用泊松分布的概率 公式求近似值. 好了接着解释题意:这道题输入n和m,求m是期望,求实验中发生不超过n次的概率,所有所有的概率为…

超几何分布 产品抽样检查中经常遇到一类实际问题,假定在N件产品中有M件不合格品,即不合格率 . 在产品中随机抽n件做检查,发现k件不合格品的概率为 ,k=0,1,2,...,min{n,M}. Numpy中的超几何分布 Numpy的random包中提供了产生超几何分布结果的函数: numpy.random.hyermetric(ngoog,nbad,nsample,size=None) https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/nu…