09 2019 档案

迁移学习
摘要:https://blog.csdn.net/weixin_37993251 http://chenrudan.github.io/blog/2017/10/30/introductiontotransferlearning.html http://chenrudan.github.io/blog/2 阅读全文

posted @ 2019-09-27 17:34 那抹阳光1994 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑

简述多种降维算法
摘要:【转载请注明出处】chenrudan.github.io 最近看了一些关于降维算法的东西,本文首先给出了七种算法的一个信息表,归纳了关于每个算法可以调节的(超)参数、算法主要目的等等,然后介绍了降维的一些基本概念,包括降维是什么、为什么要降维、降维可以解决维数灾难等,然后分析可以从什么样的角度来降维 阅读全文

posted @ 2019-09-27 11:32 那抹阳光1994 阅读(735) 评论(0) 推荐(0) 编辑

概率分布之间的距离度量以及python实现(四)
摘要:1、f 散度(f-divergence) KL-divergence 的坏处在于它是无界的。事实上KL-divergence 属于更广泛的 f-divergence 中的一种。 如果P和Q被定义成空间中的两个概率分布,则f散度被定义为: 一些通用的散度,如KL-divergence, Helling 阅读全文

posted @ 2019-09-27 10:22 那抹阳光1994 阅读(1318) 评论(0) 推荐(0) 编辑

概率分布之间的距离度量以及python实现(三)
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7050779.html 概率分布之间的距离,顾名思义,度量两组样本分布之间的距离 。 1、卡方检验 统计学上的χ2统计量,由于它最初是由英国统计学家Karl Pearson在1900年首次提出的,因此也称之为Pearson 阅读全文

posted @ 2019-09-27 10:21 那抹阳光1994 阅读(601) 评论(0) 推荐(0) 编辑

距离度量以及python实现(二)
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/denny402/p/7028832.html 接上一篇:http://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 7. 夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差 阅读全文

posted @ 2019-09-27 10:20 那抹阳光1994 阅读(215) 评论(0) 推荐(0) 编辑

距离度量以及python实现(一)
摘要:转自: https://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 阅读全文

posted @ 2019-09-27 09:52 那抹阳光1994 阅读(384) 评论(0) 推荐(0) 编辑

“距离(distance)”、“相似度(similarity)”相关的量的小结
摘要:转自:https://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/47454805 在计算机人工智能领域,距离(distance)、相似度(similarity)是经常出现的基本概念,它们在自然语言处理、计算机视觉等子领域有重要的应用,而这些概念又大多源 阅读全文

posted @ 2019-09-27 09:30 那抹阳光1994 阅读(1089) 评论(0) 推荐(0) 编辑

KL散度、JS散度、W距离
摘要:KL散度 参考之前总结的文章:https://www.cnblogs.com/jiangkejie/p/10741462.html Jensen–Shannon散度(JS散度) Wasserstein距离 阅读全文

posted @ 2019-09-26 21:56 那抹阳光1994 阅读(1760) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习博客mark
摘要:科学空间 https://kexue.fm/ 机器学习 http://chenrudan.github.io/ https://blog.csdn.net/weixin_37993251 机器学习和深度学习模型的解释 https://mlexplained.com/ 有意思的机器学习博客! http 阅读全文

posted @ 2019-09-25 15:23 那抹阳光1994 阅读(158) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习博客推荐
摘要:https://github.com/mainkoon81?tab=overview&from=2018-10-01&to=2018-10-31 阅读全文

posted @ 2019-09-25 10:01 那抹阳光1994 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) 编辑

依分布收敛(convergence in distribution)
摘要:Convergence in distribution 依分布收敛是随机变量列的一种收敛性,设{ξn,n≥1}是概率空间(Ω,F,P)上的随机变量列,其相应的分布函数列为{Fn(x),n≥1},如果Fn(x)弱收敛于随机变量ξ的分布函数F(x),则称随机变量列ξn依分布收敛到随机变量ξ。 定义 定义 阅读全文

posted @ 2019-09-23 15:04 那抹阳光1994 阅读(5465) 评论(0) 推荐(0) 编辑

柯尔莫可洛夫-斯米洛夫检验(Kolmogorov–Smirnov test,K-S test)
摘要:K-S检验方法能够利用样本数据推断样本来自的总体是否服从某一理论分布,是一种拟合优度的检验方法,适用于探索连续型随机变量的分布。 Kolmogorov–Smirnov test Kolmogorov–Smirnov statistic 累计分布函数: 定义n个独立同分布(i.i.d.)有序观测样本X 阅读全文

posted @ 2019-09-23 14:32 那抹阳光1994 阅读(49640) 评论(0) 推荐(4) 编辑

假设检验显著性水平
摘要:答案引自知乎 为什么统计上习惯于将显著性水平定为 0.05? 1. 首先,什么是P值? P值就是当原假设为真时,根据样本观察结果计算的检验统计量落入拒绝域的概率。如果P值很小,说明这种情况的发生的概率很小,而如果出现了,根据小概率原理,我们就有理由拒绝原假设,P值越小,我们拒绝原假设的理由越充分。 阅读全文

posted @ 2019-09-23 09:04 那抹阳光1994 阅读(3182) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MATLAB分布拟合工具箱distributionFitter
摘要:借助MATLAB(R2017b)分布拟合工具箱distributionFitter,我们可以快速地检查数据的分布。 可以进行非参数密度估计(核平滑方法)和参数密度估计(Beta分布、gamma分布、Normal分布等十几个常用的参数模型)。 给出参数估计结果: Distribution: Gener 阅读全文

posted @ 2019-09-19 20:53 那抹阳光1994 阅读(10476) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MATLAB绘制概率图(probplot)
摘要:通过MATLAB可以很容易地绘制数据的概率图(pp图),直观地检查数据是否满足某种特定的分布。 normplot(data) wblplot(data) probplot('lognormal',data) probplot('rayleigh',data) probplot('weibull',d 阅读全文

posted @ 2019-09-19 20:26 那抹阳光1994 阅读(6769) 评论(0) 推荐(0) 编辑

PP图与QQ图
摘要:转自:https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7840268.html 一. QQ图 分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图) 统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比 阅读全文

posted @ 2019-09-19 14:52 那抹阳光1994 阅读(1619) 评论(0) 推荐(0) 编辑

MATLAB取消坐标轴刻度科学计数显示
摘要:set(gca,'xticklabel',get(gca,'xtick'),'yticklabel',get(gca,'ytick')); 阅读全文

posted @ 2019-09-18 15:53 那抹阳光1994 阅读(2730) 评论(0) 推荐(0) 编辑

核密度估计(parzen窗密度估计)
摘要:matlab中提供了核平滑密度估计函数ksdensity(x): [f, xi] = ksdensity(x) 返回矢量或两列矩阵x中的样本数据的概率密度估计f。 该估计基于高斯核函数,并且在等间隔的点xi处进行评估,覆盖x中的数据范围。 ksdensity估计单变量数据的100点密度,或双变量数据 阅读全文

posted @ 2019-09-17 20:42 那抹阳光1994 阅读(5607) 评论(3) 推荐(0) 编辑

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