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离散型联合分布函数
离散型
随机变量的E( X, Y)为多少?
答:
离散型
随机变量(X,Y)的E(XY)为1.58。计算离散型随机变量(X,Y)的期望值乘积E(XY)需要使用概率
分布
和对应的
联合
概率。根据计算公式E(XY)=ΣΣ(XY)*P(X=x,Y=y),可以根据给定的联合概率分布计算E(XY)。在这个例子中,给定的联合概率分布为P(X=1,Y=1)=0.2,P(X=1,Y=2)=0.3,...
信息论基础(熵、相对熵、交叉熵、互信息)
答:
熵越大,类别间重合度越大,模型分类的随机性越强,分类效果越差。因此,目标
函数
中引入信息熵作为一个正则项: 最大化目标函数,即 熵最小化 。又称为“信息散度”或“KL散度”,是两个概率
分布
间差异的非对称性度量,即这两个分布间的“距离”,等价于两个概率分布的信息熵的差值。对于
离散型
...
贝叶斯分类器(3)朴素贝叶斯分类器
答:
其常用
函数
与高斯型一样。3)伯努利
分布型
朴素贝叶斯 Parameters binarize: float or None, default=0.0 Threshold for binarizing (mapping to booleans) of sample features. If None, input is presumed to already consist of binary vectors.(用于设置二值化的阈值)官方例子与多项式型的基...
熵与信息
答:
对于连续型随机变量,我们总能找到一列
离散型
随机变量去无限地逼近它,然后连续型随机变量的信息熵,就定义为这列离散型随机变量的极限:由此我们还能够类似地定义
联合
熵: 条件熵:对于正态
分布
的随机变量 ,其微分熵为: ,与均值无关。若连续型随机变量的均值和方差均被给定,则当其服从正...
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