stats.norm.pdf 第3页
- 机器学习编程作业8- 异常检测和推荐系统(Python版)
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本次编程作业的实现环境是Python3、Anaconda3(64-bit)、JupyterNotebook。是在深度之眼“机器学习训练营”作业基础上完成的，个别代码有修改，供交流学习之用。Anomalydetection（异常检测）?我们的第一个任务是使用高斯模型来检测数据集中未标记的示例是否应...
- 高斯混合模型 GMM 的详细解释
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高斯混合模型（后面本文中将使用他的缩写GMM）听起来很复杂，其实他的工作原理和KMeans非常相似，你甚至可以认为它是KMeans的概率版本。这种概率特征使GMM可以应用于KMeans无法解决的许多复杂问题。...
- 7天学会Python最佳可视化工具Seaborn(三):数据集的分布
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当我们上手一个数据集时，往往第一件事就是了解每个变量是如何分布的。这一章节会简单地教大家如何在seaborn中检验一元分布和二元（维）分布。你也许会对如何对比一个变量在其他变量的不同水平下的分布有什么差异，在分类数据可视化教程中，你可以找到答案。...
- 机器学习基础:理解极大似然估计
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本文将帮助你直观的理解为什么极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation)可以用作模型参数的估计。1.什么是模型参数(Parameter)每种模型内都存在着一系列参数，当使用不同数据时，模型参数会相应地改变....
- 如何从Keras中的图像文件中进行mixup training
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什么是mixuptraining？论文mixup:BEYONDEMPIRICALRISKMINIMIZATION(https://arxiv.org/pdf/1710.09412.pdf)提供了传统图像增强技术的替代方案，如缩放和旋转。通过两个现有实例的加权线性插值形成一个新的实例。...
- 标准正态分布-程序员的概率论
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标准正态分布是一种特殊的正态分布，均值为0，标准差为1，其概率密度函数为：?标准正态分布在统计学和概率论中有着广泛的应用，尤其是在进行假设检验时。...
- Gartner力推的“百页机器学习书”，“舒服”搞定概念+代码
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大数据文摘出品作者：曹培信去年十二月，一本名为《TheHundred-PageMachineLearningBook》的机器学习教程迅速走火，它由Gartner公司机器学习团队负责人、人工智能博士AndriyBurkov撰写，这本书如标题所言，去除封面目录才128页，但是却包含了机器学习50多年...
- 高斯混合模型GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
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高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。gmm可用于各种机器学习应用，包括聚类、密度估计和模式识别。在本文中，将首先探讨混合模型，重点是高斯混合模型及其基本原理。然后将研究如何使用一种称为期望最大化(EM...
- 高斯混合模型(GMM)理念、数学、EM算法和python实现
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高斯混合模型是一种流行的无监督学习算法。GMM方法类似于K-Means聚类算法，但是由于其复杂性，它更健壮，因此更有用。K-means聚类使用欧式距离函数来发现数据中的聚类。只要数据相对于质心呈圆形分布，此方法就可以很好地工作。但是，如果数据是非线性的呢？或者数据具有非零的协方差呢？如果聚类具有不同...