超级负载均衡旨在为解决服务不断扩展、机器不断增多、机器性能差异等问题，以增强系统的稳定性，自动分配请求压力。算法实现了多个模型和均衡策略，能通过配置实现随机、轮询、一致hash等。同时也能实现跨机房的相关分配。现已经在多个系统中使用。
这篇文章通俗地解释了概率论的两个基石函数：概率分布函数、概率密度函数，建议不熟悉的同学，认真阅读。
是一个常数 , 可以不考虑该值 , 所有的概率都除以了该值 , 对比各个类别概率时 , 可以不考虑改值具体是多少 ;
Java运行时环境(JRE)是将要执行Java程序的Java虚拟机。它同时也包含了执行applet需要的浏览器插件。Java开发工具包(JDK)是完整的Java软件开发包，包含了JRE，编译器和其他的工具(比如：JavaDoc，Java调试器)，可以让开发者开发、编译、执行Java应用程序。
, 整体的联合概率是通过乘法法则计算的 , 这样会抹去其它属性的信息 , 即使其它属性的权重很大 , 整体概率也会成为
① 原理 : 基于统计学方法贝叶斯 ( Bayes ) 理论 , 预测样本某个属性的分类概率 ;
朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm) 是应用最为广泛的分类算法之一，在垃圾邮件分类等场景展露出了非常优秀的性能。
1. PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。本身不是概率，取值积分后才是概率。
为什么正态分布如此特殊？为什么大量数据科学和机器学习的文章都围绕正态分布进行讨论？我决定写一篇文章，用一种简单易懂的方式来介绍正态分布。
朴素贝叶斯法是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法，是一种专注分类的算法。
作者：Belter。专注于生物方向的数据分析，一位编程爱好者。关注Python, R和大数据。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。
在机器学习的世界中，以概率分布为核心的研究大都聚焦于正态分布。本文将阐述正态分布的概率，并解释它的应用为何如此的广泛，尤其是在数据科学和机器学习领域，它几乎无处不在。
大概如下，数组里面每个地方都存了Key-Value这样的实例，在Java1.7叫Entry，在Java1.8中叫Node。
我之前一直专注于单一的随机变量及其概率分布。我们自然的会想将以前的结论推广到多个随机变量。联合分布(joint distribution)描述了多个随机变量的概率分布，是对单一随机变量的自然拓展。联合分布的多个随机变量都定义在同一个样本空间中。 对于联合分布来说，最核心的依然是概率测度这一概念。 离散随机变量的联合分布 我们先从离散的情况出发，了解多个随机变量并存的含义。 之前说，一个随机变量是从样本空间到实数的映射。然而，所谓的映射是人为创造的。从一个样本空间，可以同时产生多个映射。比如，我们的实验是连
在昨天推送了用一个例子引入贝叶斯公式的基本思想，然后用贝叶斯公式对一个很简单的问题做分类，最后引出来一个问题：后验概率 P(c | x) 的求解转化为求解 P(c)和 P(x | c)，P(c) 根据大数定律容易求得，所以 P(x | c)成为了最核心也是最迫切需要求解的问题。下面，借助一个例子解释它是如何求解的，这个求解思想有一个很朴素的名字：朴素贝叶斯分类器。 1 一堆苹果 笔者比较喜欢吃苹果，所以举例子总是会想起苹果，所以去超市买水果时，苹果往往是必备的。长年累月，摸索了一套挑选苹果的方法，一般红润
github项目地址：https://github.com/liangzhicheng120/bayes
熵、交叉熵是机器学习中常用的概念，也是信息论中的重要概念。它应用广泛，尤其是在深度学习中。本文对交叉熵进行系统的、深入浅出的介绍。文章中的内容在已经出版的《机器学习与应用》（清华大学出版社，雷明著）中有详细的介绍。
朴素贝叶斯（navie Bayes）法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
我们了解了“样本空间”，“事件”，“概率”。样本空间中包含了一次实验所有可能的结果，事件是样本空间的一个子集，每个事件可以有一个发生的概率。概率是集合的一个“测度”。 这一讲，我们将讨论随机变量。随机变量(random variable)的本质是一个函数，是从样本空间的子集到实数的映射，将事件转换成一个数值。根据样本空间中的元素不同(即不同的实验结果)，随机变量的值也将随机产生。可以说，随机变量是“数值化”的实验结果。在现实生活中，实验结果可以是很“叙述性”，比如“男孩”，“女孩”。在数学家眼里，这些文字化
交流思想，注重分析，更注重通过实例让您通俗易懂。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 包含的概念 通过例子介绍以下几个主要概念： 随机变量的定义 不同的X取值也会不同 离散型随机变量 古典概率 离散型随机变量X=xi时的概率 分布函数 02 — 例子阐述以上概念 一堆苹果，数量一共有5个，有好的，有坏的，如果定义事件：从中取出一个苹果其好坏标签为X，那么X就是一个随机变量，且 X 的可能取值有两种：x0 = 好果，x1 = 坏果。明
分布函数（英文Cumulative Distribution Function, 简称CDF），是概率统计中重要的函数，正是通过它，可用数学分析的方法来研究随机变量。分布函数是随机变量最重要的概率特征，分布函数可以完整地描述随机变量的统计规律，并且决定随机变量的一切其他概率特征。
HMM模型，韩梅梅的中文拼音的缩写，所以又叫韩梅梅模型，由于这个模型的作者是韩梅梅的粉丝，所以给这个模型取名为HMM。开玩笑！
好久没更新了，最近在看统计学。看了机器学习回头再看统计学总有一种怪异的感觉，不能说一模一样，只能说直接照搬，说精神续作也好，说致敬经典也好，说换皮圈钱也好，总之今天机器学习课本费劲巴拉往你脑子里塞的概念，到统计学那边一查时间搞不好已经有上百年历史。
目前大多数的CTR模型采用的是Embedding和Feature Interaction（以下简称FI）架构，如下图所示：
所谓哈希（hash），就是将不同的输入映射成独一无二的、固定长度的值（又称"哈希值"）。它是最常见的软件运算之一。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
用离散随机变量X表示单符号离散信源（一个符号表示一完整消息，符号取值可列)，X的可能取值为信源发出的各种不同符号，X的概率分布为各符号的先验概率。
误码率是通信系统性能评价的一个重要指标，在给定信道、编译码方式下，误码率是一个固定取值。少部分情况下，可以通过理论推导得到理论的误码率，但是在大多数情况下，理论误码率无法推得，这时往往考虑采用蒙特卡罗方法对误码率进行仿真。（误比特率、误码率同理）
一. 概念解释 PDF：概率密度函数（probability density function）, 在数学中，连续型随机变量的概率密度函数（在不至于混淆时可以简称为密度函数）是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。 PMF : 概率质量函数（probability mass function), 在概率论中，概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率。 CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function)，又叫分布函数，是概率密度函
概率密度函数是概率论中的核心概念之一，用于描述连续型随机变量所服从的概率分布。在机器学习中，我们经常对样本向量x的概率分布进行建模，往往是连续型随机变量。很多同学对于概率论中学习的这一抽象概念是模糊的。在今天的文章中，SIGAI将直观的解释概率密度函数的概念，帮你更深刻的理解它。
公式中每个元素的含义参考 【数据挖掘】贝叶斯分类 ( 贝叶斯分类器 | 贝叶斯推断 | 逆向概率 | 贝叶斯公式 | 贝叶斯公式推导 | 使用贝叶斯公式求逆向概率 )
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说基于matlab的遗传算法_最大覆盖问题matlab,希望能够帮助大家进步!!!
我们已经知道什么是离散随机变量。离散随机变量只能取有限的数个离散值，比如投掷一个撒子出现的点数为随机变量，可以取1，2，3，4，5，6。每个值对应有发生的概率，构成该离散随机变量的概率分布。 离散随机变量有很多种，但有一些经典的分布经常重复出现。对这些经典分布的研究，也占据了概率论相当的一部分篇幅。我们将了解一些离散随机变量的经典分布，了解它们的含义和特征。 伯努利分布 伯努利分布(Bernoulli distribution)是很简单的离散分布。在伯努利分布下，随机变量只有两个可能的取值: 1和0。随机
表示样本空间中各类别样本所占的比例，根据大数定律，当训练集包含充分的独立同分布样本时，因此
熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
熵的概念比较晦涩难懂。但是，我们还是想最大化的用容易理解的语言将它说明白。尽量不要让这部分知识成为大家学习的绊脚石。
实际上HMM和CRF的学习没有先后顺序。但是两者很相似，在学习了HMM后更容易上手CRF，所以建议先学习HMM后学习CRF。
统计学一般分统计描述及统计推断两部分。统计描述是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理后描述数据的客观规律，而统计推断则是使用从总体中随机抽取的数据样本，用样本数据总结的规律去对总体的未知特征进行推断。本章主要学习统计推断常见的概念及相关基础内容。
随着Hadoop等大数据的出现和技术的发展，机器学习越来越多地进入人们的视线。
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 前面介绍到关于概率论中离散型随机变量，和一个离散型相关的经典分布：二分分布，大家想了解的可以参考： 机器学习储备（11）：说说离散型随机变量 机器学习储备（12）：二项分布的例子解析 理解这些基本的概念和理论，对于我们掌握机器学习的许多算法都是非常有帮助的，比如在分类或聚类时，如果能得出某个样本点属于某个类别的概率，那么无疑是非常
仅凭直觉来说，显而易见事件B的信息量比事件A的信息量要大。究其原因，是因为事件A发生的概率很大，事件B发生的概率很小。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
