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概率权重函数概念
第一类曲线积分的背景
答:
在曲线积分中,被积的
函数
可以是标量函数或向量函数。积分的值是路径各点上的函数值乘上相应的
权重
(一般是弧长,在积分函数是向量函数时,一般是函数值与曲线微元向量的标量积)后的黎曼和。带有权重是曲线积分与一般区间上的积分的主要不同点。量子力学中的“曲线积分形式”和曲线积分并不相同,因为...
关于决策
权重函数
,下列哪个选项是?
答:
关于决策
权重函数
,下列哪个选项是错误的是 A.人们倾向于高估低
概率
事件,低估高概率事件 B.人们对中等概率部分的变化非常敏感 C.人们对极低的概率赋予0的权重 D.人们对极高的概率赋予1的权重 答:B.人们对中等概率部分的变化非常敏感
密度
函数
怎么求
答:
2、有时,一个随机变量的
概率
分布
可能
由多个分布组成,这称为混合分布。对于混合分布,需要确定每个分布的
权重
和对应的密度
函数
,以及在每个分布中的参数。3、求解密度函数是统计学和概率论中重要的任务之一。通过收集数据、构建频率分布直方图、拟合连续分布和参数估计等步骤,可以获得近似的概率密度函数。
伽马
函数
在统计学中有什么作用?
答:
伽马
函数
在统计学中有着广泛的应用,尤其是在
概率
论、随机过程和统计推断等领域。伽马函数是阶乘
概念
的推广,对于正整数n,其阶乘n!可以看作是伽马函数Γ(n+1)的特殊形式。伽马函数在统计学中的作用主要体现在以下几个方面:概率分布:伽马函数与许多重要的概率分布密切相关,如伽马分布、贝塔分布、F分布...
交叉熵损失
函数
是什么?
答:
平滑
函数
。交叉熵损失函数,也称为对数损失或者logistic损失。当模型产生了预测值之后,将对类别的预测
概率
与真实值(由0或1组成)进行不比较,计算所产生的损失,然后基于此损失设置对数形式的惩罚项。在神经网络中,所使用的Softmax函数是连续可导函数,这使得可以计算出损失函数相对于神经网络中每个
权重
的...
预测原理
答:
通过选择不同形式的损失函数可以构成模式识别、函数逼近和
概率
密度估计这三种基本的机器学习问题。 含水层含水量预测综合物探技术 在模式识别问题中,输出y是类别标号,在分类问题中,系统输出向量y可以表示成形式为的二值函数。预测函数在这里称为指示函数,将损失
函数定义
为 含水层含水量预测综合物探技术 为了使风险最小...
第一类曲线积分和第二类曲线积分的区别是什么?
答:
第一类曲线积分和第二类曲线积分积分对象不同、应用场合不同、是否考虑方向。1、积分对象不同:第一类曲线积分是对弧长积分,对弧长的曲线积分的积分元素是弧长元素;第二类曲线积分是对坐标(有向弧长在坐标轴的投影)积分,对坐标轴的曲线积分的积分元素是坐标元素。2、应用场合不同:第一类曲线积分求非...
如何用Excel算期望值
答:
1、如下图所示,EXCEl中有两列数据,成绩P和对应的
概率
X,并且X的和为1,如下图所示;2、在E2单元格中输入=SUM(C2*D2)即可算出成绩为60分的概率,如下图所示;3、将E2的单元格选中后拖动鼠标往下拉即可算出所有分数的期望值,如下图所示;4、将鼠标置于期望值的最底下的单元格,点击菜单栏...
如何简单易懂的解释高斯混合(GMM)模型?
答:
这是最简单最理想的情况,实际情况却是,空间中一组点云,不
可能
一组高斯分布就能覆盖的,那么就需要多组高斯分布,混合高斯分布即由之而来,点在空间有疏有稀,不同高斯分布
权重
也不能一样,但所有权重值之和等于1,也就是下式中的ak。为什么权重之和为1呢,因为它本质还是一个
概率
密度分布
函数
,...
机器学习新手必看十大算法
答:
我们不知道
函数
f 的样子或形式。如果我们知道的话,我们将会直接使用它,不需要用机器学习算法从数据中学习。最常见的机器学习算法是学习映射 Y = f(X) 来预测新 X 的 Y。这叫做预测建模或预测分析,我们的目标是尽
可能
作出最准确的预测。对于想了解机器学习基础知识的新手,本文将概述数据科学家使用的 top 10 ...
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