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在python中使用numpy.linalg.inv(matrix)计算矩阵的求逆时，我得到了奇异矩阵错误。为什么会发生这种情况？这与矩阵中的值很小有关。我的矩阵中的数字是概率，加起来是1。
浏览 2提问于2013-06-23得票数 1
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寻找给定概率的分位数的时间复杂度
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对于给定的概率p，通过定义如下的分位数函数Q来确定相应的分位数：求给定概率p的分位数的时间复杂度是多少？
浏览 10提问于2018-01-25得票数 1
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在一些(例如机器学习)库中，我们可以找到log_prob函数。它的作用是什么?它与普通的log有什么不同？dist = Normal(mean, std)logprob = dist.log_prob(sample)prob = torch.exp(dist.log_prob(sample))
浏览 5提问于2019-02-12得票数 16
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我需要实现一个损失函数，它接受一个真实的y，也就是一个4维向量，并计算这个向量在某个正态分布下的概率。我试着用keras.backend函数建立概率密度函数，但是似乎没有任何关于矩阵求逆的东西？
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
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求P(x+y=x^y)的概率，其中^表示异或。我的老师给了我这个问题。他说答案是1/2+1/2^{n+1}。但我找到了一些不同的答案。有人能帮我吗？我试试:对于n=1，概率是3/4。现在假设我们已经找到了n比特的概率。然后扩展到n+1，在所有可能的3个案例中，我们有2个有效案例。所以。概率变成(2/3)^n*3/4，但这是行不通的。有人能帮帮我吗？谢谢。
浏览 0提问于2014-08-27得票数 1
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我已经创建了一个算法，它将二进制分类作为概率返回，以下是预测的输出： pred = [0.0139619, 0.986038] 我现在需要做的是对这两个值求平均，并得到一个介于0和1之间的标量，它总结了预测的概率
浏览 10提问于2020-12-26得票数 0
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我想把这些数字转化为概率。具有较高距离的元素应转换为低概率。例如，可以将0.81893085，0.54768653，0.14973508转换为像0.13，0.22，0.65这样的概率向量。可以看出，原始数组中值较高的元素在概率数组中的值较低(当然，概率数组中的值之和为1)。1/0.81893085，0.54768653，0.14973508 = 1.22110431，1.82586195
浏览 0提问于2018-08-23得票数 5
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我有两张不同的发票或收据。一个是订购单，一个是类似于收据(确认)的东西。白葡萄酒玫瑰酒红酒--红雅各布斯溪冬季山庄干玫瑰你能建议我怎么做吗。
我尝试过用计数矢量化Alg矢量化，然后用距离测量来计算相似度：‘骰子’，'rogerstanimoto'，'yule'，'hamming'，'jaccard'，'braycurtis'，'canberra'，'cityblock'
浏览 0提问于2019-02-28得票数 2
我是深造科目的新手，我需要帮助在Keras人工神经网络(A.N.N.)上获得每堂课的个体概率。
浏览 3提问于2020-03-28得票数 0
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随机变量Y期望值的模拟计算
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求期望值的公式当然是: EY =积分(y* 1/y )
你怎么模拟像这样的东西？我希望你在(1/e <y< 1)之间画出随机样本，但是分布的pdf有不同的概率，取决于你画的是什么。我考虑过使用"sample“或"runif”函数，但我想不出如何使这些函数以不同的概率工作。
浏览 5提问于2020-09-05得票数 1
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我试图用Bayes规则求概率P(A1，A3，A3，A2)，目的是用P(A1，A3~+A2)=P(A2_1，A3)*P(A1，A3)/P(A2)。
浏览 4提问于2022-03-04得票数 0
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我用Python写了下面的两个函数： if n == 1: else: ans = 1 ans = b ** ans而且，令人惊讶的是，递归版本的速度要快一些：1 µs ± 12.5 ns per loop (mean ± std. dev. of 7
浏览 23提问于2020-05-14得票数 1
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我正在写一个简单的程序来计算任何概率分布的逆。例如，在下面的代码片段中，我使用了对数正态分布。extendInt="no",check.conv=FALSE,tol = .Machine$double.eps^0.25,maxiter = 1000,trace=0)当我执行这段代码并试图在概率值根(P)处求逆时，我得到了一个错误“无效的'xmax‘值”。
浏览 4提问于2014-07-03得票数 2
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半径r从截断对数正态分布中提取，该分布具有以下概率密度函数：
pdf=((sqrt(2).*exp(-0.5*((log(r/rch)).^2)))./((sqrt(pi.我从网上找到了解释，但似乎很难找到它的积分，然后在Matlab中求逆。
浏览 0提问于2011-12-15得票数 1
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logistic回归的概率方法涉及到极大似然估计( MLE )，即利用偏导数求最佳拟合线的最佳参数。
几何方法包括将+1和-1分别赋值给类1和0。随机线适合于数据。
浏览 0提问于2021-11-09得票数 1
一个问题是关于流星的平均(μ) = 4.35，标准差(σ) = 0.59，我们正在寻找出现的概率。I已经用1-范数(5-4.35/0.59)~ 0.135.计算出了答案。
浏览 0提问于2019-04-16得票数 0
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其思想是从具有给定多变量分布的基本随机向量开始，然后处理随机向量分量的函数的隐含概率分布。其思想是定义运算符，当您将两个随机变量相加、相乘、相除，并在应用标量函数(如求幂)时适当地转换分布时，这些运算符会自动适当地组合两个概率分布。然后，您可以将这些组合在一起，以构建原始随机变量所需的任何函数，并自动获得相应的概率分布。
这听起来可行吗？若否，原因为何？
浏览 2提问于2013-01-18得票数 0
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