如何在 TensorFlow 中实现 Kullback-Leibler 损失?
我需要最小化 tensorflow 中的 KL 损失. 我试过这个函数tf.contrib.distributions.kl(dist_a, dist_b, allow_nan=False, name=None)，但我失败了. 我尝试手动实现: def kl_divergence(p,q):返回 p* tf.log(p/q)+(1-p)*tf.log((1-p)/(1-q))
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是否有等效于 R 的 sample() 函数的 Python?
我想知道 Python 是否有一个等效于 R 中的 sample() 函数. sample()函数使用带替换或不带替换从 x 的元素中获取指定大小的样本. 语法是: sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) (更多信息此处) 解决方案 我认为 numpy.random.choice(a, size=None, replace
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从 R 中列表的元素估计概率
我在 R 中有一个包含 100,000 个 T 模拟数的列表(最小值:1.5，最大值 88.8)，我想计算 T 介于 10 和 50 之间的概率. 我对 T 的 100,000 个数字求和，其中 T 是 t(y) %*% M %*% y 其中 M 是常数值和 y 的 8x8 矩阵是一个 8x1 矩阵.i-th 行中的元素如果 y，等于: a_i + b_i 其中 a 是常量向量，b 是其元素
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使用rand5()，生成rand7()(概率相同)
可能的重复: 将随机范围从 1–5 扩展到 1–7 我在这里看到了这个问题:链接 作者提供的解决方案似乎没有产生相同的概率. 例如，在对该函数的 10k 次调用中，数字 4 被返回了 1-2 次(而其他数字，如 2，每个都被返回了大约 2k 次). 也许我理解错了，或者我写错了算法，但在这里: static int rand5(){return new Random(
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DistributionFitTest[] 用于 Mathematica 中的自定义分布
我有两个自定义分布的 PDF 和 CDF，一种为每个分布生成 RandomVariates 的方法，以及用于将参数拟合到数据的代码.我之前在以下位置发布了一些代码: 在 Mathematica 中计算自定义分布的期望 其中一些如下: nlDist/: PDF[nlDist[alpha_, beta_, mu_, sigma_],x_] := (1/(2*(alpha + beta))
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如何使用 SciPy 运行统计累积分布函数和概率密度函数?
我是 Python 新手，也是 SciPy 库的新手.在深入 SciPy 世界之前，我想从列表中的专家那里得到一些问题. 我想知道是否有人可以提供有关如何运行两个统计函数的粗略指南:累积分布函数 (CDF) 和概率分布函数 (PDF). 我的用例如下:我有一个包含 1000 个浮点值的 sampleSpaceList [].当在我的程序中生成一个新的浮点值时，我想在 sampleLis
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Python:如何得到两个连续分布的卷积?
设 X, Y 为 2 个随机变量，概率密度函数为 pdf1 和 pdf2. Z = X + Y 那么Z的概率密度函数由pdf1和pdf2的卷积给出.由于我们无法处理连续分布，我们描述了连续分布并处理它们. 为了找到均匀分布和正态分布的卷积，我想出了以下代码. 将 matplotlib.pyplot 导入为 plt将 numpy 导入为 np导入 scipy.stats 作为统计
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在朴素贝叶斯垃圾邮件过滤中结合个体概率
我目前正在尝试通过分析我积累的语料库来生成垃圾邮件过滤器. 我正在使用维基百科条目http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_spam_filtering 开发我的分类代码. 我已经通过实现以下来自维基的公式来实现代码来计算邮件是垃圾邮件的概率，因为它包含一个特定的词: 我的 PHP 代码: 公共函数 pSpaminess($word){$ps
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R中二项式数据的置信区间?
我知道我需要 mean 和 s.d 才能找到间隔，但是，如果问题是: 在对 1,000 名随机选择的工人进行的调查中，其中 520 名是女性.根据调查为女性员工的比例创建 95% 的置信区间. 我如何找到平均值和标准差? 解决方案 您也可以使用 stats 包中的 prop.test 或 binom.test prop.test(x, n, conf.level=0.95,
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JavaScript:如何用特定的概率机会百分比编码正面/反面?
我已经实现了这个功能: 函数 coinFlip() {return(Math.floor(Math.random()*2) === 0) ?'头':'尾巴';} 而且一切正常(我已经测试过了). 我的问题是，我如何制作这个函数，使得获得“正面"的概率为 30%，而获得“尾部"的概率为 70%? 提前致谢 解决方案 function coinFlip() {返回(Math.
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布冯在python中的针模拟
将 numpy 导入为 np导入 matplotlib.pylab 作为 pltBuffon_needle_problem 类:def __init__(self,x,y,n,m):self.x = x #针的宽度self.y = y #witdh 空间self.r = []#坐标的针的中心self.z = []#测量针的弯曲度self.n = n#no of throwsself.m = m#n
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php百分比机会
这实际上更多是一个方法问题，但我是在 php 中提出的. 假设我们有一个包含四个百分比的列表，一个给定事件将在迭代中发生. array=('遛狗'=>.25，'读报纸'=>.25，'喝咖啡'=>.0，'听音乐'=>.50) (键只是测试 - 在实践中，这将用于策略模式，使用 call_user_func() 将不同的方法应用于偶然的对象) 在一个循环中，通过随机调整选择考虑到它们各
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给定每个变量的概率，选择列表变量
我一直在尝试编写一个在中间使用 softmax 激活函数的程序. 现在，我有一个这样的概率列表: P[0.10,0.25,0.60,0.05] P 中所有变量的总和始终为 1. 我想要一种方法来选择列表的索引给定概率.或者，换句话说，一个返回 的函数 0 - 10% 的时间1 - 25% 的时间2 - 60% 的时间3 - 5% 的时间 我完全不知道从哪里开始.任何帮助，将不
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分配由概率分布通知的特定数量的值(在 R 中)
您好，提前感谢您的帮助！ 我正在尝试生成一个向量，其中包含根据概率分布分配的特定数量的值.例如，我想要一个长度为 31 的向量，包含 26 个零和 5 个 1.(向量的总和应始终为 5.)但是，向量的位置很重要.为了确定哪些值应该是 1，哪些应该是 0，我有一个概率向量(长度为 31)，如下所示: probs 我可以根据这个分布选择值并使用 rbinom 得到一个长度为 31 的向量，但
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如何预测R中的生存概率?
我将名为 veteran 的数据存储在 R 中.我创建了一个生存模型，现在希望预测生存概率.例如，具有 80 karno 值、10diagtime、age 65 和 prior=10 和 trt = 2 寿命超过 100 天? 在这种情况下，设计矩阵是 x = (1,0,1,0,80,10,65,10,2) 这是我的代码: 图书馆(生存)附上(老手)weibull
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用 PyMC 解决逆问题
假设我们有一个 X 的先验(例如 X ~ Gaussian)和一个前向运算符 y = f(x).进一步假设我们通过实验观察到 y 并且这个实验可以无限重复.假设输出 Y 是高斯 (Y ~ Gaussian) 或无噪声 (Y ~ Delta(observation)). 如何根据观察结果持续更新我们对 X 的主观知识程度?我已经用 PyMC 尝试了以下模型，但似乎我遗漏了一些东西: from
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如何计算给定均值和正态分布的概率标准差?
如何计算给定均值的正态分布概率，Python 中的标准?我总是可以根据这个问题中的 OP 那样的定义明确地编写我自己的函数:用 Python 计算分布中随机变量的概率 只是想知道是否有库函数调用将允许您执行此操作.在我的想象中它会是这样的: nd = NormalDistribution(mu=100, std=12)p = nd.prob(98) Perl 中有一个类似的问题:如何计算
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R中马尔可夫链的手动模拟
考虑具有状态空间S = {1, 2}、转移矩阵的马尔可夫链 和初始分布α = (1/2, 1/2). 模拟马尔可夫链的5个步骤(即模拟X0、X1, . . . , X5).重复模拟 100次.使用您的模拟结果解决以下问题. 估计P(X1 = 1|X0 = 1).将您的结果与准确概率进行比较. 我的解决方案: # 返回 Xnfunc2 如果我运行此代码一次或 100 次
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使用“密度"查找新数据点的概率密度R中的函数
我试图找到分布未知的连续数据的最佳 PDF，使用 R 中的“密度"函数.现在，给定一个新数据点，我想根据以下条件找到该数据点的概率密度我从“密度"函数结果中得到的核密度估计量.我该怎么做? 解决方案 如果你的新点将在 density 产生的值范围内，这很容易做到 -- 我建议使用 approx (或 approxfun 如果你需要它作为一个函数)来处理网格值之间的插值. 这是一个例子
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如何计算 R 中给定分位数的概率?
使用 R，计算采样分布中给定概率的分位数很简单: x 但是，我找不到一种简单的方法来进行逆运算——计算样本 x 中给定分位数的概率.我最接近的是使用 pnorm() 与我在创建样本时使用的相同的均值和标准差: pnorm(5, mean=4, sd=2) # 结果为 0.6914625 然而，因为这是根据完全正态分布计算概率，而不是样本 x，所以它并不完全准确. 是否有一个函数本质
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