一.功能 产生拉普拉斯分布的随机数. 二.方法简介 1.产生随机变量的组合法 将分布函数\(F(x)\)分解为若干个较为简单的子分布函数的线性组合 \[ F(x)=\sum_{i=1}^{K}p_{i}F_{i}(x) \] 其中 $ p_{i}> 0 ?(\forall i) $ ,且 $ \sum_{i=1}^{K}p_{i}=1 $ ,\(F(x)\)是分布函数. 定理 若随机变量\(\xi \sim s\)离散分布\(\left \{ p_{i} \right \}\),即\(P(\xi

正则化是为了防止过拟合. 1. 范数 范数是衡量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量以长度或大小. 范数的一般化定义:对实数p>=1, 范数定义如下: L1范数: 当p=1时,是L1范数,其表示某个向量中所有元素绝对值的和. L2范数: 当p=2时,是L2范数, 表示某个向量中所有元素平方和再开根, 也就是欧几里得距离公式. 2. 拉普拉斯分布 如果随机变量的概率密度函数分布为: 那么它就是拉普拉斯分布.其中,μ 是数学期望,b > 0 是振幅.如果 μ = 0,那么,正半部分恰好是尺度为 1/

在图论和网络中,度(degree)是指网络(图)中一个点的与其他点的连接数量,度分布(Degree Distribution)就是整个网络中,各个点的度数量的概率分布. 对于有向图,有入度(in-degree)和出度(out-degree),入度是指指向该节点的边的数量,出度是指从该节点出发指向其他节点的边的数量. 度分布P(k)是指,网络中,度为k的节点的出现概率:对于有向图来说又分为入度分布和出度分布.如果网络中总共有n个节点,其中有nk个节点,他的度为k,那么P(K)=nk/n. 累计度分

[校招面经]机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part4 2018年07月25日 12:43:21 稻蛙 阅读数:149 五十一.Hinge loss Hinge loss 的叫法来源于其损失函数的图形,为一个折线,通用的函数表达式为: L(mi)=max(0,1−mi(w)) 表示如果被正确分类,损失是0,否则损失就是 1−mi(w) . 在机器学习中,Hing 可以用来解 间距最大化 的问题,最有代表性的就是SVM 问题,最初的SVM 优化函数如下:argminw,ζ12||w||2+C∑i

在此记录下常见的机器学习面试问题. 判别式模型和生成式模型的区别? 判别方法:由数据直接学习决策函数 Y = f(X),或者由条件分布概率 P(Y|X)作为预测模型,即判别模型. 生成方法:由数据学习联合概率密度分布函数 P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型. 由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得不到生成模型. 常见的判别模型有:K近邻.SVM.决策树.感知机.线性判别分析(LDA).线性回归.传统的神经网络.逻辑斯蒂回归.boosting.条件随机场

<机器学习>课程使用的是Kevin P. Murphy所著的<Machine Learning A Probabilistic Perspective>这本英文原版教材,这本书从概率论这个数学角度独特阐述了机器学习的所有问题,需要较强的数学基础.因为是英文教材,特开一个专题在此记录自己的学习过程和各种问题,以供备忘和举一反三之用. 在讲解了机器学习的概述之后,第二章紧接着就开始讲述概率论的知识,通过后续的学习会发现,这些概率论知识有部分在本科的概率论课程中学习过,但是有很多其他部分

作者:桂. 时间:2017-03-15  21:12:18 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6556517.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 本文为拟合系列中的一部分,主要介绍拉普拉斯曲线 .瑞利曲线.对数正态曲线的拟合,并给出理论推导. 一.理论分析 A-拉普拉斯(Laplace) 对于拉普拉斯分布: $f(x) = \frac{1}{{2b}}{e^{ - \frac{{\left| {x - \mu } \right|}}{b}

作者:桂. 时间:2017-03-11  06:45:46 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6533840.html 声明:欢迎转载,不过记得注明出处哦~ 未完待续 前言 数据拟合中,最常用的两个就是曲线拟合(curve fitting)与分布拟合(distribution fitting),打算写四篇博文对该问题进行整理,不求面面俱到,只希望串出一个思路,篇目如下: 1)常用拟合函数理论推导及代码实现: 2)常用混合分布的理论推导及代码实现: 3)

常见的机器学习与数据挖掘知识点之常见分布 Common Distribution(常见分布): Discrete Distribution(离散型分布): 0-1 Distribution(0-1分布) 定义:若随机变量X只取0和1两个值,且其分布律为 P{X=k}=pk(1?p)1?k,k=0,1 其中X服从参数为p的(0?1)分布,记作X-(0?1). 如抛掷硬币一次便服从两点分布. ??两点分布的期望与方差分别为:p,1?p. Geometric Distribution(几何分布) 定义