当前位置：网站首页 » 教程 » 内容详情

伯努利分布前沿信息_伯努利分布的期望和方差(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-11-30

伯努利分布

机器学习必备：十大经典概率分布详解今天咱们来聊聊机器学习中那些常见的概率分布，绝对地道！𐟓– 正态分布 𐟓Š 这是最常见的一种分布，像身高、体重这些数据一般都符合正态分布。伯努利分布 𐟎𒊨🙤𘪥ˆ†布用来描述只有两种可能结果的事件，比如抛硬币。二项分布 𐟎𚌩ṥˆ†布是伯努利分布的扩展，用来描述多次独立伯努利试验的结果。多项分布 𐟎‰ 多项分布用于描述多种可能结果的事件，比如抽奖活动。泊松分布 𐟦… 泊松分布常用于描述单位时间内随机事件的次数，比如某段时间内电话的呼叫次数。指数分布 𐟕’ 指数分布用于描述等待时间，比如排队等待的时间。卡方分布 𐟓ˆ 卡方分布常用于统计假设检验，比如卡方检验。 t分布 𐟓Š t分布用于统计推断，比如置信区间的计算。 Gamma分布 𐟧𘊇amma分布用于描述连续的正态变量，比如时间间隔。 Beta分布 𐟎eta分布用于描述两个正态变量的比例关系，比如收入与支出的比例。这些概率分布在机器学习中都有广泛的应用，掌握它们能帮助你更好地理解和应用各种算法。加油！𐟒ꀀ

学长教你：机器学习入门必知的那些事儿 ❤️ 两年前，我也刚入门机器学习，那时的我完全被数学的魅力所吸引。经过这两年的学习和探索，我深刻体会到数学、统计学和计算机的结合是如此强大。今天，我想和大家分享一些入门机器学习时需要注意的事项。前置要求 𐟓š 首先，你得有一些基础：概率统计：必须得懂什么是频率派和贝叶斯派，最大似然估计、最大后验估计、贝叶斯估计、大数定律、中心极限定律、伯努利分布、高斯分布、噪声，还有梯度的向后传播（优化）和损失函数。这些概念一定要吃透，否则理解机器学习会非常困难。线性代数：矩阵、向量这些都得会。编程：任何编程语言都行，但Python是最佳选择。基础数学：微分、积分这些也得掌握。工科生们，如果你们在大一大二已经学过这些基础课程，那大三就可以开始入门机器学习了！从分类算法开始 𐟎𘀥𜀥狯𜌥碌奅ˆ从分类算法入手：用最大似然估计和最大后验估计来解决扔硬币的问题。这个必须做！学习KNN算法。学习朴素贝叶斯算法。线性回归算法 𐟓ˆ 接下来，可以开始学习线性回归算法。基本概念 𐟌 当你对分类和回归算法有了初步理解后，就可以开始学习一些基本概念了：特征和特征的空间转化。模型的方差和偏差。泛化误差。如何减小泛化误差。验证集。交叉验证。数据清洗（归一化、标准化）。集成学习。其他算法 𐟓š 还有一些重要的算法：监督学习和非监督学习。逻辑回归。 SVM。决策树。随机森林。 K-means聚类。 GMM聚类。 PCA。神经网络（非常重要）。 Adaboosting。 Bagging。学习建议 𐟒ኦ悧Ž‡统计数学什么的，没有必要单独去学，在学习机器学习的时候，会帮助你回忆的。完整地跟着视频学，强烈推荐Andrew吴恩达的课程（英文），讲得很详细，很容易理解。一定要手推公式，理解背后的数学含义。相信我，这对你的理解非常有帮助！每个算法都用Python实现一遍，做一个实战项目。记好笔记，经常复习！结语 𐟌Ÿ 希望大家都能加油，机器学习的世界是广阔的，只要你愿意探索，你会发现无尽的乐趣和挑战！

𐟌Š 济南趵突泉的变迁与自然的无奈 𐟌🊲010年6月，我和一群朋友在泰山之行后，首次踏足了济南的趵突泉。十二年后的今天，我再次来到这片泉池，发现泉眼的水流量已经明显减少。按照这个趋势，不久的将来，趵突泉可能会像公园里的其他泉水一样，逐渐消失在人们的视野中。 𐟌 自然界中的许多美景都在悄然变化，从量变到质变。马耳他的蓝窗正在倒塌，莫高窟的壁画在褪色，澳大利亚的红珊瑚海已经变白，乞力马扎罗冰川也在迅速融化。这些变化，无论是伯努利分布、九寨沟的山崩地裂、圣母院的大火，还是楼兰城的兵燹之祸，都让我们感到遗憾和焦虑。 𐟒ꠦˆ‘们渴望保护这些美景，但面对自然的变迁，人类的力量显得既强大又渺小。人类在这个世界上既有毁灭也有创造的能力，但在时间面前，我们无能为力。无论是对于自己还是自然，我们都无法抵挡时间的侵蚀。 𐟌€ 世界是熵增的，混乱、破败和灭亡是最终的归宿。然而，死亡也意味着新生。张家界的奇山是数万年的风剥水蚀形成的，九寨沟的瀑布源自远古的地震断层，圣托里尼岛是火山喷发后的新生。这些废弃的、混乱的、破败的景象，对于下一代物种来说，可能是新秩序的美。 𐟌🠥œ訿™个过程中，我们见证了自然的力量和时间的无情。趵突泉的变迁，只是这个世界的一个缩影。我们所能做的，或许就是珍惜每一刻的美好，无论它多么短暂。

玻尔兹曼机：AI领域的神秘黑科技玻尔兹曼机（Boltzmann Machine）在人工智能领域一直是个令人神秘莫测的存在。很多人听说过，但真正了解的人却不多。别担心，今天我就带你揭开这个AI黑科技的神秘面纱，让你轻松成为AI小专家！𐟒ꢜ芊首先，玻尔兹曼机到底是什么？简单来说，它是一种由多个神经元组成的神经网络模型，专门模拟人脑的学习和记忆机制。𐟧 𐟔 为什么玻尔兹曼机这么神奇？它与传统神经网络最大的不同在于它的自组织学习能力。它能自动发现数据中的特征和规律，不需要人工标注大量数据就能完成学习任务。这意味着，我们可以更快速地训练出高效的模型，解决复杂的问题！比如说，利用玻尔兹曼机优化推荐系统，让你的购物体验更加智能、个性化！𐟓ˆ𐟛 此外，玻尔兹曼机在图像识别领域也有广泛应用。它能帮助计算机快速准确地识别和分类图像，提升工作效率和准确性。无论是科研还是商业应用，它都展现出了无限的可能性！𐟖𜰟”슊玻尔兹曼机本质上是一个马尔可夫随机场（Markov Random Field），概率图中结点均表示离散型随机变量，并被限定为伯努利分布。概率图中结点之间的边是随意的，并没有具体约束。但如果想要描述更加复杂的函数，自然需要结点之间复杂的边作为支撑。观测变量集合v和隐变量集合h，并且v中的D个分量和h中的P个分量均服从伯努利分布。通过掌握玻尔兹曼机，你不仅能够了解AI技术的前沿发展，还能够在实际应用中体验到它带来的惊喜和便利。未来的科技世界，我们一起探索！𐟚€𐟌

二项分布：从基础到进阶 1. 𐟎𒠤𜯥Šꥈ騯•验：简单来说，伯努利试验就是只有两种可能结果（通常是成功或失败）的试验。 𐟔„ 二项分布的特征：每次试验都是同一个伯努利试验，事件A发生的概率相同。各次试验的结果是相互独立的。总结一下，二项分布的特征就是“每次试验事件A发生概率相同”和“各次试验结果相互独立”。 𐟓Š 二项分布与二项式定理：服从二项分布的随机变量X取k的概率，其实就是[(1-p)+p]的n次方的展开式的通项。 𐟔— 二项分布与两点分布：二项分布是两点分布的一般形式，这为后面介绍二项分布的期望和方差打下了基础。 𐟓š 课本例1：通过一个特殊的概率模型，引导学生设立随机变量，并用随机变量表示事件。这样做的好处是一个随机变量可以表示很多个事件。 𐟕’ 课时安排：第一课时可以讲到课本的例2，主要引导学生认清服从二项分布的概率模型。可以用课本77页习题3（2）引导学生辨析，每次抽取到次品的概率都是0.1，但由于不是同一个伯努利试验，并且各次试验结果不相互独立，所以随机变量不服从二项分布，这为超几何分布做铺垫。 𐟓ˆ 第二课时：讲解课本75页例3，总结两种方法的联系，介绍二项分布的期望和方差，以及期望公式的推导。

统计学中三大经典概率分布详解统计学中有三个重要的概率分布：伯努利分布、二项分布和泊松分布。𐟑‡𐟏𛰟‘‡𐟏𛊊1️⃣ 泊松分布(Poisson Distribution): 泊松分布用于模拟在固定时间或空间间隔内发生的事件次数。其概率质量函数为： f(k;  = Pr(X = k) = (k * e^- / k! 其中： k是事件发生的次数 (lambda)是该间隔内事件的平均发生次数图中展示了= 1、4和10时的泊松分布，演示了不同€𜥦‚何改变分布的形状。 2️⃣ 二项分布(Binomial Distribution): 二项分布是伯努利分布的扩展，用于模拟n次独立试验中成功的次数。其概率质量函数为： f(x) = (n选x) * p^x * (1-p)^(n-x), 当x = 0, 1, ..., n时 = 0, 其他情况其中： n是试验次数 x是成功次数 p是每次试验成功的概率图中展示了不同n和p值的多个二项分布，说明了这些参数如何影响分布的形状。 3️⃣ 伯努利分布(Bernoulli Distribution): 伯努利分布模拟单次试验中只有两种可能结果的情况，通常用1表示成功，0表示失败。其概率质量函数为： P(X = 1) = p P(X = 0) = 1 - p 图中的条形图显示了两个条：x=0和x=1，每个条的高度代表相应的概率。这些分布各自在建模不同类型的随机现象时有特定的应用。

雅各布ⷤ𜯥Šꥈ鯼š概率与数学的先锋雅各布ⷤ𜯥Šꥈ鯼ˆJakob Bernoulli，1654年—1705年）是一位瑞士杰出的数学家，以其在概率论和数理统计方面的开创性工作而广受赞誉。作为伯努利家族的一员，他的贡献不仅体现在个人的研究成果上，更是对后世数学的发展产生了深远的影响。本文将对雅各布ⷤ𜯥Šꥈ駚„生平、主要成就及其在数学史上的地位进行详细探讨。一、生平与背景雅各布ⷤ𜯥Šꥈ饇𚧔Ÿ于瑞士巴塞尔的一个商人家庭。他的父亲在当地经营成功，家庭环境良好，使雅各布得以接受优质教育。1656年，他进入巴塞尔大学，最初学习神学，后来转向数学与自然科学。1667年，他获得哲学学位，开始了数学研究的旅程。在职业生涯中，雅各布曾担任巴塞尔大学的数学教授，并与当时众多著名学者保持联系，包括他的弟弟约翰ⷤ𜯥Šꥈ鯼ˆJohann Bernoulli）。两兄弟在数学上互相启发，推动了各自的研究进展。二、伯努利的主要成就概率论的奠基雅各布ⷤ𜯥Šꥈ饜覦‚率论方面的贡献尤为突出。他于1700年出版的《概率论的艺术》（Ars Conjectandi）一书中，系统地阐述了概率的基本概念及其计算方法。这本书被广泛认为是概率论的奠基之作，尽管伯努利去世后才得以出版。在书中，他提出了“伯努利定理”，该定理表明，在大量重复独立试验中，事件的相对频率会趋向于其理论概率。这一理论为后来的统计学发展奠定了基础，影响了众多数学家和统计学家的研究。伯努利分布与伯努利试验伯努利在概率论中的另一重要贡献是伯努利试验的概念。伯努利试验是指只有两个可能结果的随机试验，如抛硬币或投掷骰子等。基于这些试验，伯努利定义了伯努利分布，这一概念在统计学和概率论中具有重要地位。数列与极限在《概率论的艺术》中，伯努利还探讨了数列和极限的相关概念。他引入了“伯努利数”（Bernoulli numbers），这些数在数论和组合数学中应用广泛。此外，他还研究了级数的收敛性，为后来的数学分析奠定了基础。微积分的应用尽管伯努利的主要贡献在于概率论，但他对微积分的发展同样做出了重要贡献。他与弟弟约翰ⷤ𜯥Šꥈ饅𑥐Œ推动了微积分的应用，特别是在物理和工程领域。他们的研究为后来的数学家提供了丰富的工具和方法。三、伯努利的影响与遗产雅各布ⷤ𜯥Šꥈ駚„工作不仅深刻影响了概率论的发展，也为统计学、数理经济学等领域奠定了基础。他的理论为高斯、拉普拉斯等后来的数学家提供了重要参考，影响了整个数学界。伯努利的思想在现代社会中依然具有重要的现实意义。在金融、保险和医学等领域，概率论与统计学被广泛应用于风险评估和决策制定。他的研究成果使人们能够更好地理解和应对不确定性。四、总结作为概率论的先驱，雅各布ⷤ𜯥Šꥈ饜覕𐥭楏𒤸Š占据了重要地位。他的研究不仅推动了概率论的发展，还为统计学和数理经济学等领域提供了坚实的基础。通过对伯努利生平和成就的探讨，我们能够更好地理解数学的发展脉络，并认识到数学在现代社会中的重要性。在今天，伯努利的理论依然影响着我们的生活，提醒我们在面对不确定性时，如何运用科学的方法进行分析和决策。作为一位杰出的数学家，雅各布ⷤ𜯥Šꥈ駚„名字将永远铭刻在数学的历史长河中。

档?开你们你们也能拐你跌是吧?

仅通过科学的方法阐述事实下图是概率分布，横坐标x表示一直抽奖到第x次，纵坐标y表示中奖概率下图为模拟十万箱抽奖的结果，横坐标x表示一直抽奖到第x次，纵坐标y表示中奖次数下图为上图数据的转换，将每100个数据求和，横坐标x表示一直抽奖到第x百次在该模拟中平均中奖次数为1579.47274，使用C++实现，随机数生成器采用梅森旋转算法生成伯努利分布随机数，种子为随机设备方法获取（不一定与狗卡服务器的随机数生成算法相同甚至类似）。

𐟎悧Ž‡论公式与概念速览 𐟓– 第一讲：随机事件及其概率 𐟔 利用四大公式求解事件概率 𐟌𐠤𞋥悯𜚨(A)=0.5，P(AB)=0.8，且AB相互独立，求P(B) 𐟔 求A与B同时发生的概率 𐟔 加法公式：P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB) 𐟔 条件公式：P(AB)=P(A|B)P(B) 𐟔 乘法公式：P(AB)=P(A)P(B|A) 𐟔 定义：AB同时发生 𐟔 解：P(A∪B)=P(A)+P(B)-P(AB)=0.8 𐟔 P(A)=0.5，P(AB)=0.8，P(B)=? 𐟔 设P(A)=0.5，P(A-B)=0，求P(AB) 𐟔 减法：P(A-B)=P(A)-P(AB) 𐟔 对偶性：P(A)=P(A) 𐟔 P(A-B)=0.3，P(A)=0.5，求P(AB) 𐟔 P(AB)=P(A)-P(AB)=-0.46 𐟓– 第二讲：贝叶斯公式与条件概率 𐟔 步骤一：将问题转化为条件概率形式 𐟔 步骤二：利用贝叶斯公式求解 𐟌𐠤𞋥悯𜚥ˆ䦖�€个人是否为色盲，已知某人为色盲的概率和发现其为色盲的条件概率，求该人为色盲的后验概率 𐟔 解：P(A|B)=P(AB)/P(B)=20% 𐟔 P(A)=21%，P(A|B)=20% 𐟔 P(A|B)=20%，求P(A) 𐟔 P(A|B)=20%，求P(AB) 𐟔 P(AB)=2/8=25% 𐟓– 第三讲：伯努利型与泊松分布 𐟔 定义：伯努利型分布适用于独立重复试验，每次试验只有两种可能结果 𐟌𐠤𞋥悯𜚦Ÿ人射击5次，命中2次，求命中的概率 𐟔 公式：Pa(k)=Cnkpkqn-k，其中p=P(A)，q=1-p 𐟔 解：Pa(2)=C52p2q3=0.8 𐟔 P1=0.3，P2=0.7，求P1+P2+...+Pk=1的概率 𐟔 解：Pa=Cnkpkqn-k=C0kpkqn-k+C1kpkqn-k+...+Cnkpkqn-k=1-p+p+...+p=1 𐟓– 第四讲：离散型与连续型变量的分布 𐟔 定义：离散型变量的分布律为取值及其对应的概率之和 𐟌𐠤𞋥悯𜚨的分布律为2101，求X的分布律 𐟔 解：①X的可能值为0,1,4,9；②ro=x=01ⲯ𜛢‘␯=x=1=1/3；④Po=x=4=1/3；⑤Po=x=9=1/3；⑥综上：Po=x=0+1+4+9=1/3+1/3+1/3+1/3=4/9 𐟔 定义：连续型变量的分布函数为取值区间内的概率之和 𐟌𐠤𞋥悯𜚨在区间(0,2)上服从分布，求Y的分布函数Fy)和密度函数fy) 𐟔 解：①分段点x=0,1,2；②Fy)=Fy-Fy-Fy；③fy)=Fy)-Fy)-Fy)④其他情况同离散型变量分布律求解方法

专栏内容推荐

819 x 702 · png
概率与统计——概率分布_伯努利分布-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
623 x 425 · png
Python伯努利分佈 - Python數據科學
素材来自:1ju.org

1920 x 1079 · png
伯努利分布，二项分布和泊松分布以及最大似然之间的关系（未完成）-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 842 · png
伯努利分布方差_二项分布, 负二项分布, 泊松分布-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
369 x 276 · jpeg
python 伯努利分布详解 / 张生荣
素材来自:zhangshengrong.com

1053 x 506 · png
常用的概率分布：伯努利分布、二项分布、多项式分布、高斯分布、指数分布、拉普拉斯分布和Dirac-delta分布_dirac delta ...
素材来自:blog.csdn.net

640 x 598 · png
最简单的离散概率分布，伯努利分布《考研概率论学习之我见》 -by zobol - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
770 x 424 · jpeg
R统计学(01): 伯努利分布、二项分布 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1157 x 795 · jpeg
R统计学(01): 伯努利分布、二项分布 _伯努利分布的概率密度函数 - 神拓网
素材来自:steamboat-software.com
575 x 426 · png
【概率论与数理统计】伯努利分布 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

640 x 480 · png
深度学习必懂的13种概率分布_伯努利
素材来自:sohu.com
275 x 190 · gif
伯努利分布|聪明的数学和科学维基
素材来自:parkandroid.com

640 x 305 · png
最简单的离散概率分布，伯努利分布《考研概率论学习之我见》 -by zobol - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

640 x 480 · png
深度学习必懂的13种概率分布_伯努利
素材来自:sohu.com
640 x 480 · png
深度学习必懂的13种概率分布_伯努利
素材来自:sohu.com

1080 x 872 · png
伯努利分布方差_常见的概率分布-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
686 x 719 · png
伯努利分布(Bernoulli distribution)_bernoulli分布-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

788 x 530 · png
伯努利分布&泊松分布应用解析及手撕代码详解_伯努利分布算法代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1080 x 899 · png
伯努利分布方差_常见的概率分布-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

831 x 554 · jpeg
伯努利分布夸克百科
素材来自:baike.quark.cn
479 x 230 · png
伯努利分布方差_【数据挖掘建模】之常见概率分布总结-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

640 x 480 · png
Python--随机变量分布之伯努利分布、二项式分布、泊松分布、均匀分布、指数分布、正态分布【实践】_bernoulli ...
素材来自:blog.csdn.net
848 x 718 · png
伯努利分布&泊松分布应用解析及手撕代码详解_伯努利分布算法代码-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net