，它对每个元素描述单个课程的向量。...高斯 Copulas 与 TFP Bijectors Copula 是多变量概率分布，其中每个变量的边际概率分布是均匀的。...贝叶斯神经网络也可以解释为神经网络的无限集合：分配给每个神经网络配置的概率是有先验根据的。...该函数返回具有批大小 10 的形状的输出张量。张量的每一行代表每个数据点属于 10 个类别之一的 logits（无约束概率值）。...tfp.layers 也可以用于使用 tf.keras.Model 类的 eager execution。
本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅读比较适合。...3、场景模型的预测 这个方法比较依赖于公司业务的特征，如果公司业务有部分依赖于评论，可以做文本分析，比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析（http://www.jianshu.com/...TensorFlow 理论上讲，TensorFlow工具可以单独写一本书，用法很多而且技巧性的东西也非常的复 杂，这边我们主要作为工具进行使用，遇到新技巧会在code中解释，但不做全书的梳理，建议去买一本...TensorFlow是谷歌于2015年11月9日正式开源的计算框架，由Jeff Dean领导的谷歌大脑团队改编的DistBelief得到的，在ImageNet2014、YouTube视频学习，语言识别错误率优化...初次之外，我们还可以得到每个值被预测出来的结果，也可以通过工程技巧转换为0-1的概率： result_y = sess.run(y,feed_dict={x:train_X}) result_y_update
---- 优化版本参考基于Tensorflow实现多层感知机网络MLPs 前言： 用户流失一直都是公司非常重视的一个问题，也是AAARR中的Retention的核心问题，所以各大算法竞赛都很关注。...本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测，及可能存在的一些常见问题，作为深度学习的入门阅读比较适合。...场景模型的预测 这个方法比较依赖于公司业务的特征，如果公司业务有部分依赖于评论，可以做文本分析，比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析。...---- TensorFlow 理论上讲，TensorFlow工具可以单独写一本书，用法很多而且技巧性的东西也非常的复杂，这边我们主要作为工具进行使用，遇到新技巧会在code中解释，但不做全书的梳理，建议去买一本...初次之外，我们还可以得到每个值被预测出来的结果，也可以通过工程技巧转换为0-1的概率： result_y = sess.run(y,feed_dict={x:train_X}) result_y_update
The library builds on top of TensorFlow to support distributed training and hardware such as GPUs.
Probability 是 TensorFlow 的概率推理工具集，它是集建模工具、推理算法、一些有用的模型和一般统计计算于一身的开发工具集合。...利用 TensorFlow，Probability 可以将概率方法和深度网络、通过自动差分的基于梯度的推论、大数据集、通过硬件（比如 GPU）加速的模型和分布式计算结合起来。...示例模型（tfp.examples）：使用此包和tf.contrib.distributions中的工具在TensorFlow中实现常见概率模型。 该库中的接口可能随时会更改。...这些软件包之间的主要区别在于 tensorflow-probability-gpu 取决于启用 GPU 的 TensorFlow 版本。...示例： 通过示例来学习是最容易的， examples / 目录包含常见概率模型的参考实现，并演示了在 TensorFlow 中构建概率模型的惯用方法。
公平概率抽奖算法工具类分享 支持按概率权重抽奖 支持奖品动态增减 支持泛型传参 返回奖品 依赖hutool工具类，可进一步改造成带库存的奖品，我这里暂时用不到库存就不改造了，有大佬改造好了请留言~ 工具类.../** * 抽奖，返回抽到的奖品 * @param prizeList 奖品列表 * @return T * @exception * @author...prizeList){ if (CollUtil.isEmpty(prizeList)){ return null; } //概率总和...NumberUtil.add(rateSum,NumberUtil.toBigDecimal(map.get("winnRate")+"")); } System.out.println("概率总和
Annotations tensorflow api numpy api 建立全零张量 tf.zeros(shape=(H, W), dtype=tf.float32) np.zeros(shape...H, W)) np.reshape(A, (H, W)) 浮点化 tf.to_float(A) float(A) 整型化 tf.to_int32(A)、tf.to_int64(A) int(A) 张量的元素数量...tf.size(A) np.size(A) 张量的阶 tf.rank(A) np.ndim(A) 拼接 tf.concat(A, B) np.concatenate(A, B) 求和 tf.reduce_sum
LinkMap 文件是 Xcode 产生可执行文件的同时生成的链接信息，用来描述可执行文件的构造成分，包括代码段 __TEXT 和数据段 __DATA 的分布情况。...第一部分列举可执行文件里所有链接的 .o 文件，以及每个文件的编号。...第三部分详细描述每个 .o 文件在每个段的分布情况，按第二部分 Sections 顺序展示。...根据序号累加每个 .o 文件在每个段的占用大小，从而计算出每个 .o 文件在可执行文件的占用大小，进而算出每个静态库、每个功能模块代码占用大小。...__bbs 的 Section 是代表未初始化的静态变量，Size 表示应用运行时占用的堆大小，并不占用可执行文件，所以计算 .o 占用大小时，要排除这个段的 Size。
概率质量函数由下式给出：px(1-p)1-x， 其中x € (0, 1)。它也可以写成： ? 成功与失败的概率不一定相等。这里，成功的概率（p）与失败的概率不同。...只有两个可能的结果并且重复n次的实验叫做二项式。二项分布的参数是n和p，其中n是试验的总数，p是每次试验成功的概率。 在上述说明的基础上，二项式分布的属性包括： 1. 每个试验都是独立的。 2....成功概率不等于失败概率的二项分布图： ? 现在，当成功的概率 = 失败的概率时，二项分布图如下 ?...任何一个成功的事件都不应该影响另一个成功的事件。 2. 在短时间内成功的概率必须等于在更长的间内成功的概率。 3. 时间间隔变小时，在给间隔时间内成功的概率趋向于零。...泊松与二项式分布之间的关系 泊松分布在满足以下条件的情况下是二项式分布的极限情况： 1. 试验次数无限大或n → ∞。 2. 每个试验成功的概率是相同的，无限小的，或p → 0。
说到Kmeans， 就不得不提什么是聚类？简单说就是“合并同类项”，把性质相近的物体归为一类，就是聚类。...当我们做完聚类以后，每一类最中心的那个点，我们叫做聚类中心（centroids），聚类的过程或者目标是：每个类里面的样本到聚类中心的距离的平均值（menas）最小。...那么对于A类来说，m个样本分别到点M的距离就有m个，这m个距离必然是不一样的，所以我们对着m个数求平均值，记做mean_1，如果聚类正确的话，则mean_1是所有聚类可能中距离的means最小的那个。...计算所有样本到每个聚类中心的距离，使得样本点到ci的距离比到cj的距离要更近，当i不等于j的时候。 更新聚类中心C，使得ci是所有附近点的中心。 重复2,3，知道聚类中心不再变化。...其实说到这里，也是想告诉大家一个学习TensorFlow的方法，就是当你不知道某个函数怎么用的时候，那就写个简单的栗子，自己随便编几个tensor，去试一试就知道怎么回事了。
AI 科技评论按：TensorFlow Probability（TFP）是一个基于 TensorFlow 的 Python 库，能够更容易地结合概率模型和深度学习。...及 Matthew McAteer、Cam Davidson-Pilon 共同在 TensorFlow 官网上发布介绍 TensorFlow Probability 的入门级实操性教程——《Bayesian...之前没有学过概率编程？对 TensorFlow Probability（TFP）还不熟悉？...每个人都可以学的概率编程 虽然概率编程不要求贝叶斯方法（Bayesian approach），但是该方法提供了一个相对直观的框架，来表示信念（representing beliefs），并基于新的数据来更新这些信念...TFP 是基于 TensorFlow 的 Python 开发库，能够更容易地结合概率模型和先进硬件上的深度学习。
一时忘了联合概率、边际概率、条件概率是怎么回事，回头看看。...某离散分布： 联合概率、边际概率、条件概率的关系： 其中， Pr(X=x, Y=y)为“XY的联合概率”； Pr(X=x)为“X的边际概率”； Pr(X=x | Y=y)为“X基于...Y的条件概率”； Pr(Y=y)为“Y的边际概率”； 从上式子中可以看到： Pr(X=x, Y=y) = Pr(X=x | Y=y) * Pr(Y=y) 即：“XY的联合概率”=“X基于Y的条件概率...”乘以“Y的边际概率” 这个就是联合概率、边际概率、条件概率之间的转换计算公式。...前面表述的是离散分布，对于连续分布，也差不多。 只需要将“累加”换成“积分”。
Q2.m clear all; close all; clc; n = 2; % number of feature dimensions N ...
混淆矩阵和精确性可以帮助我们了解概率类模型的分类结果。然而，我们选择概率类模型进行分类，大多数时候都不是为了单单追求效果，而是希望看到预测的相关概率。...这种概率给出预测的可信度，所以对于概率类模型，我们希望能够由其他的模型评估指标来帮助我们判断，模型在"概率预测"这项工作上，完成得如何。本文介绍概率类模型独有的评估指标。本文字数8216，建议收藏。...和布里尔分数相似，概率校准曲线是对于标签的某一类来说的，因此一类标签就会有一条曲线，或者我们可以使用一个多类标签下的平均来表示一整个模型的概率校准曲线。...---- 返回 ---- trueproba 可靠性曲线的纵坐标，结构为(n_bins, )，是每个箱子中少数类(Y=1)的占比 predproba 可靠性曲线的横坐标，结构为(n_bins, )，是每个箱子中概率的均值...预测概率的直方图 可以通过绘制直方图来查看模型的预测概率的分布。直方图是以样本的预测概率分箱后的结果为横坐标，每个箱中的样本数量为纵坐标的一个图像。
概率质量函数由下式给出：px(1-p)1-x， 其中x € (0, 1)。它也可以写成： 成功与失败的概率不一定相等。这里，成功的概率(p)与失败的概率不同。...只有两个可能的结果并且重复n次的实验叫做二项式。二项分布的参数是n和p，其中n是试验的总数，p是每次试验成功的概率。 在上述说明的基础上，二项式分布的属性包括： 每个试验都是独立的。...(试验是一样的) 二项分布的数学表示由下式给出： 成功概率不等于失败概率的二项分布图： 现在，当成功的概率 = 失败的概率时，二项分布图如下 二项分布的均值和方差由下式给出： 平均值 -> µ = n*...在短时间内成功的概率必须等于在更长的间内成功的概率。 时间间隔变小时，在给间隔时间内成功的概率趋向于零。 泊松分布中使用了这些符号： λ是事件发生的速率 t是时间间隔的长 X是该时间间隔内的事件数。...泊松与二项式分布之间的关系 泊松分布在满足以下条件的情况下是二项式分布的极限情况： 试验次数无限大或n → ∞。 每个试验成功的概率是相同的，无限小的，或p → 0。 np = λ，是有限的。
Beta分布在统计学中是定义在[0,1]区间内的一种连续概率分布，有α和β两个参数。 其概率密度函数为： ? ? wiki_PDF 累计密度函数为： ? ?...//towardsdatascience.com/beta-distribution-intuition-examples-and-derivation-cf00f4db57af) 对于二项分布而言，概率是个确定的参数...，比如抛一枚质地均匀的硬币，成功概率是0.5；而对于Beta分布而言，概率是个变量。...如果我们每次都随机投一定数量的硬币，最后看这些概率的分布情况，判断这个硬币是否质地不均。不过Beta分布的主要用途在于，当我们有先验信息时，再考虑实际情况，可能会对之后成功概率的预测更加准确。...之后将会更详细的讲一下共轭先验和Beta分布的例子。
概率的定义 概率的统计学定义: 概率的公理化公式: 概率的性质 加法公式 推广 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
Beta分布的数学期望和方差为： ? 2....在实验之前加入主观判断，可能会取得更好的结果。 后验分布 根据样本的先验分布，再加上实际数据的分布，利用条件概率公式等得到的结果。 似然函数 似然有的时候可能与概率差不多，但是两者的关注点不同。...比如我们投硬币，假设这个硬币是质地均匀的公平硬币，连续投两次，都出现正面的概率是0.25；而似然主要关注，都出现了正面的情况下，这枚硬币是否是个公平硬币。...棒球中的平均击球率是用一个运动员击中棒球的次数除以他总的击球数量，棒球运动员的击球概率一般在0.266左右。假设我们要预测一个运动员在某个赛季的击球率，我们可以计算他以往的击球数据计算平均击球率。...因此，假如我们知道在这个赛季，该运动员打了300次球，击中了100次，那么最终的后验概率为Beta(181, 419)。
---- 一、独立随机算法 每个怪物都会携带一些游戏道具（装备，宝石，金币，道具，任务物品等），被击败后，会根据概率随机掉落。...但是不能直接卖，要间接的卖，卖的巧妙，最好还能多赚钱。于是转盘这种设计就出来了，不是卖装备 ，是抽奖，能不能抽到看运气。每个方格里有不同的道具，有普通道具，也有中级道具，更有高级道具。...看起来每个格子（转盘）设计的大小，概率都一样，其实不是这样的，这只是看起来一样，具有视角欺骗性，最终还是按概率来。...于是，开箱子的方式改进了一下，就是已经抽到的道具不再参与转盘。相当于每获得一个格子中的道具，就减少一个道具，所有剩下的道具概率重新计算，每个道具的获得概率提升了。...隐秘是因为，牌库是比转盘还要复杂隐秘的，里面有太多道具，除了基本抽取的概率，内部每个道具的概率也是不一样的。所以，需要不停的抽卡，因为牌库太大，抽卡完全是看脸。
来源：DeepHub IMBA本文约2300字，建议阅读9分钟本文为你解释联合概率和条件概率之间区别和联系。 联合概率P(A∩B) 两个事件一起（或依次）发生的概率。...这是当 A 事件已经发生时发生 B 事件的概率。这称为条件概率。 联合概率和条件概率 例：城市中的一个三角形区域被化学工业污染。有2%的孩子住在这个三角区。...选出一个同时喜欢红和蓝颜色的学生的概率是多少？ 这非常简单：P(B ∩ R) = ²⁰⁄₆₀ 2. 从喜欢红色的学生中选出一个喜欢蓝色的学生的概率是多少？...设H代表这个人是否被撞，C代表红绿灯的颜色。 H ={撞,不撞} C ={红、黄、绿}。 在这种情况下，你被撞到的条件概率是概率P(H=撞到|C=红色)，即假设灯是红色的，你被车撞到的概率有多大。...这个双表格显示了参与调查的学生样本的数据: 我们来找出不同的概率： 1. 找出学生选择飞行作为他们超能力的概率。 没有给出样本空间的条件。我们取所有学生(100)来计算概率。
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