机器学习 | 概率分布

概率分布

概率分布有两种类型：离散（discrete）概率分布和连续（continuous）概率分布

离散概率分布也称为概率质量函数（probability mass function），离散概率分布的例子有伯努利分布（Bernoulli distribution）、二项分布（binomial distribution）、泊松分布（Poisson distribution）和几何分布（geometric distribution）等。

连续概率分布也称为概率密度函数（probability density function），它们是具有连续取值（例如一条实线上的值）的函数。正态分布（normal distribution）、指数分布（exponential distribution）和β分布（beta distribution）等都属于连续概率分布。

scipy.stats

二项分布

服从二项分布的随机变量X表示在n个独立的是/非试验中成功的次数，其中每次试验的成功概率为p

二项分布

期望：E(X) = np
方差：Var(X) = np(1−p)

import numpy as np
import scipy.stats as st
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

def binomial_distribution():
    n = 10
    p = 0.3
    k = np.arange(0, 21)
    binomial = st.binom.pmf(k=k, n=n, p=p)

    plt.plot(k, binomial, 'o-')
    plt.title('Binomial: n=%i, p=%.2f' % (n, p))
    plt.show()

binomial distribution

模拟10000个服从二项分布的随机变量

def binomial_distribution_rvs():
    data = st.binom.rvs(n=10, p=0.3, size=10000)
    plt.hist(data, 20, facecolor='g', alpha=0.75)
    plt.show()

binomial distribution rvs

泊松分布

在具有比率参数（rate parameter）λ的一段固定时间间隔内，事件发生的次数

泊松分布

期望：E(X) = λ
方差：Var(X) = λ

def poisson_distribution():
    rate = 2
    n = np.arange(0, 11)
    poisson = st.poisson.pmf(n, rate)

    plt.plot(n, poisson, 'o-')
    plt.title('Poisson: rate=%i' % rate)
    plt.show()

poisson distribution

模拟10000个服从泊松分布的随机变量

def poisson_distribution_rvs():
    data = st.poisson.rvs(mu=2, loc=0, size=10000)
    plt.hist(data, 20, facecolor='g', alpha=0.75)
    plt.show()

poisson distribution rvs

正态分布

期望：E(X) = μ
方差：Var(X) = σ²

# 正态分布
def normal_distribution():
    mu = 0 # mean
    sigma = 1 # standard deviation
    x = np.arange(-5, 5, 0.1)
    normal = st.norm.pdf(x, mu, sigma)

    plt.plot(x, normal)
    plt.title('Normal: $\mu$=%.1f, $\sigma^2$=%.1f' % (mu, sigma))
    plt.grid(True)
    plt.show()

normal distribution

β分布

在贝叶斯概率理论中，如果后验概率P(θ|x)和先验概率p(θ)满足同样的分布律，那么，先验分布和后验分布被叫做共轭分布，同时，先验分布叫做似然函数的共轭先验分布。

Beta分布是二项分布的共轭分布
Dirichlet分布是多项式分布的共轭分布

β分布

# beta分布
def beta_distribution():
    a = 0.5
    b = 0.5
    x = np.arange(0.01, 1, 0.01)
    beta = st.beta.pdf(x, a, b)

    plt.plot(x, beta)
    plt.title('Beta: a=%.1f, b=%.1f' % (a, b))
    plt.show()

beta distribution

指数分布

指数分布是一种连续概率分布，用于表示独立随机事件发生的时间间隔

指数分布

期望：E(X) = 1/λ
方差：Var(X) = 1/λ²

# 指数分布
def exponential_distribution():
    l = 0.5
    x = np.arange(0, 15, 0.1)
    exponential = l * np.exp(-l * x)

    plt.plot(x, exponential)
    plt.title('Exponential: $\lambda$=%.2f' % l)
    plt.show()

exponential distribution

LDA

隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，LDA）是一种基于贝叶斯算法模型，利用先验分布对数据进行似然估计并最终取得后验分布的一种方式

最后编辑于：2019.05.30 10:52:22