拉普拉斯分布(Laplace distribution)
拉普拉斯分布的定義與基本性質
其分布函數為
分布函數圖
其概率密度函數為
密度函數圖
拉普拉斯分布與正太分布的比較
從圖中可以直觀的發現拉普拉斯分布跟正太分布很相似,但是拉普拉斯分布比正太分布有尖的峰和輕微的厚尾。
拉普拉斯分布(Laplace distribution)
相關推薦
拉普拉斯分布(Laplace distribution)
分享圖片 blog 2-2 body bubuko play str font border 拉普拉斯分布的定義與基本性質其分布函數為分布函數圖其概率密度函數為密度函數圖拉普拉斯分布與正太分布的比較從圖中可以直觀的發現拉普拉斯分布跟正太分布很相似,但是拉普拉斯分布比正太分布
二項分布(Binomial Distribution)
期望 實驗 次數 方差 就是 相互 每次 nom 發生 1.二項分布的基本描述: 二項分布就是重復n次獨立的伯努利實驗。伯努利實驗就是在同樣的條件下重復發生、且每次實驗相互獨立的一種隨機試驗。二項分布有兩個參數n和p,n是重復實驗的次數,p是每次獨立實驗發生的概率。特殊
Redis集群分布(Windows版)
com png hashmap and str 介紹 技術分享 通過 name Redis系列 作者Mr.Chen,轉載請註明博客出處:http://www.cnblogs.com/cjh-notes/ 第一步:下載安裝redis windows版的下載地址:h
Docker命令分類及使用場景分布(腦圖)
png 使用場景 reference href targe alt ima blank docke 常見的Docker命令分類主要有 不同使用場景下的命令分布 有疑問可到官方文檔查詢: https://docs.docker.com/engine/refer
機器學習(十九)——拉普拉斯光順(Laplace smoothing)
我們已經描述過的樸素貝葉斯演算法能夠很好地解決許多問題,但是有一個簡單的改變使得它更好地工作,特別是對於文字分類。讓我們簡單地討論演算法在當前形式下的問題,然後討論如何修復它。考慮垃圾郵件/電子郵件分類,讓我們假設在完成CS229並完成了對專案的出色工作之後,您決定在2003
卡方分布(Chi-Square Distribution):
log detail http 估計 們的 var 其中 興趣 多個 定義:如果我們的隨機變量是標準正態分布(詳見以前博客的高斯分布),那麽多個隨機變量的平方和服從的分布即為卡方分布。 X=Y12+Y22+?+Yn2 其中,Y1,Y2,?,Yn均為服從標準正態分布的隨機變量
白話空間統計之九:方向分布(標準差橢圓)修正版
傳播 easy 概率 log 地下水 img lib 最終 行為 文章用紅色字體標記出來的內容是修正後的內容,感謝四川的楊同學對我曾經的錯誤提出指正。 最終寫到我最喜歡的一個的工具(算法)了。方向分布是蝦神我接觸的第一個空間統計工具,也是每次講空間統計必需要講的一
ddos(分布式拒絕服務)攻擊防禦措施
scsi 硬盤 數據 訪問 充足 若是 配置防火墻 計算 路由器 總體來說,對DoS和DDoS的防範主要從下面幾個方面考慮: 盡可能對系統加載最新補丁,並采取有效的合規性配置,降低漏洞利用風險; 采取合適的安全域劃分,配置防火墻、入侵檢測和防範系統,減緩攻擊。
利用iis虛擬目錄實現文件服務器功能(分布式存儲)
clas mage 自己的 關於 彈出 fig文件 images span sdn 要求說明: 通過網站上傳文件保存到統一的文件服務器上。 服務器說明: 1.文件服務器以下稱為FilesServer,IP地址為:192.168.1.213 2.Web服
T 分布(近似標準正態分布)
ima 分享 test 標準差 ron info 統計學 應用 href 1.1 定義 定義:假設X服從標準正態分布N(0,1),Y服從 卡方分布,那麽 的分布稱為自由度為n的t分布,記為 。 分布密度函數 ,其中,Gam(x)為伽馬函數。 可用於兩組獨立計量
共軛先驗 | 共軛分布(轉)
分布 mil 什麽 霍華德 thml 工作 details str 概念 參考: https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7340099 wiki 理解了貝葉斯之後,再理解這些概念就輕松很多,原文如下。
多元高斯分布(轉載)
平面 一個 而是 http 公式 info 參數 應該 不能 原博地址:https://www.cnblogs.com/yan2015/p/7406904.html 多元高斯分布(multivariate gaussian distribution)有一些優勢也有一些劣
聯合分布(二):聯合分布
概率密度函數 可能 出現 src -c back render idt org 在概率論中,對兩個隨機變量X和Y,其聯合分布是同時對於X和Y的概率分布(關於概率分布的理論請參考:點這裏)。 乍一看:“同時對於X和Y的概率分布”,感覺很懵,不懂是啥意思。沒關系,我們帶著這個疑
配置dubbo(分布式服務框架)
框架 dubbo bsp dep manage 服務 nag lib artifact <properties> <dubbo.version>2.5.3</dubbo.version> </properties>
樸素貝葉斯 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)
轉自:https://blog.csdn.net/qq_25073545/article/details/78621019拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)又被稱為加 1 平滑,是比較常用的平滑方法。平滑方法的存在時為了解決零概率問題。背景:為什麼要做平滑處理
go任務調度9(op實現分布式樂觀鎖)
eat range roc cee shadow 上鎖 import package urn package main import ( "go.etcd.io/etcd/clientv3" "time" "fmt" "context" )
團隊作業5——測試與發布(Alpha版本)
發布說明 實現 http 基礎 相差 還需 導致 延遲 要求 Alpha版本測試報告 一、測試找出的bug (1)練習模式的測試 在測試中發現的bug如下: ① 連續兩個運算數當做一個處理(如1和2連續輸入當做12處理) ② 練習模式沒有提示答案 ③
集美大學網絡1413第九次作業成績(團隊五) -- 測試與發布(Alpha版本)
ima worker str ges 運行 .cn png www text NO.NE團隊的項目鏈接有效,六個核桃和六指神功團隊可以請教下他們,避免因IP地址無效或者因tomcat不打開就不能訪問的情況,畢竟助教沒辦法知道此時此刻它是開著還是關閉啊啊啊。。。 題目 團隊作
團隊作業9——測試與發布(Beta版本)
登錄 iter 學生 情況 需要 上班族 監測 方法 alt Beta版本發布說明 1.在測試過程中總共發現了多少Bug?每個類別的Bug分別為多少個? a. 修復的bug:收藏功能添加出錯。 b. 不能重現的bug:暫未發現。 c. 這個產品就是這樣設計的,不是bug:暫
團隊作業8——測試與發布(Beta階段)之展示博客
項目管理 技術 uid 項目 自己的 圖片 col left 參與 團隊成員的簡介和個人博客地址,團隊的源碼倉庫地址。 團隊源碼git鏈接:https://gitee.com/xumz/BoKeZuoYeShuJuCaiJi.git 201421122105 許錳棕: