Liste des principales distributions de probabilité utilisées en apprentissage automatique et statistiques et code en python

introduction

L'apprentissage automatique utilise un grand nombre de distributions de probabilités, mais il est difficile de se souvenir des caractéristiques de chacune, c'est pourquoi je les ai résumées dans une liste.

Liste de distribution de probabilité

Nom de la distribution de probabilité      Notation Fonction de probabilité (densité) intervalle Paramètres moyenne Médian Valeur la plus fréquente Distribué Code de la fonction de densité de probabilité (ou fonction de masse de probabilité) en python
Bernoulli B_r(q) q^x(1-q)^{1-x} x=0,1 0\le q \le 1 q 0 or 1 0 or 1 q(1-q) scipy.stats.bernoulli.pmf
Poisson Po(\lambda) \Large\frac{\lambda^x e^{-\lambda}}{x!} x=0,1,2,... \lambda >0 \lambda - \lceil \lambda\rceil-1,\lfloor\lambda\rfloor \lambda scipy.stats.poisson.pmf
Uniforme U(a,b) \large\frac{1}{b-a} a\le x\le b -\infty \large\frac{b-a}{2} \large\frac{b-a}{2} [a,b] \large\frac{(b-a)^2}{12} scipy.stats.uniform.pdf
bêta Be(\alpha,\beta) \large\frac{x^{\alpha-1}(1-x)^{\beta-1}}{B(\alpha,\beta)} 0\le x\le 1 \alpha>0,\beta > 0 \large\frac{\alpha}{\alpha + \beta} - \large\frac{\alpha - 1}{\alpha + \beta - 2} \large\frac{\alpha\beta}{(\alpha + \beta)^2(\alpha + \beta + 1)} scipy.stats.beta.pdf
ordinaire N(\mu,\sigma^2) {\large\frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}}\exp\left[-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right] x\in \mathbb{R} \mu\in \mathbb{R},\sigma^2 > 0 \mu \mu \mu \sigma^2 scipy.stats.norm.pdf
t T(\nu,\mu,\sigma^2) \frac{\Gamma\left(\frac{\nu+1}{2}\right)}{\Gamma\left(\frac{\nu}{2}\right)\sqrt{}\nu\pi\sigma^2}\left[1+\frac{(x-\mu)^2}{\nu\sigma^2}\right]^{-\frac{\nu+1}{2}} x\in \mathbb{R} \nu>0,\mu\in\mathbb{R},\sigma^2>0 \mu \mu \mu {\large\frac{\nu}{\nu-2}}\sigma^2 scipy.stats.t.pdf
Cauchy Ca(\mu,\sigma) {\large\frac{1}{\pi\sigma} }\left[ 1+ {\large\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)}^2 \right]^{-1} x\in \mathbb{R} \mu\in \mathbb{R},\sigma > 0 n.a. \mu \mu n.a. scipy.stats.cauchy.pdf
Laplace La(\mu,\sigma) {\large\frac{1}{2\sigma}} \exp \left[ -{\large\frac{|x-\mu|}{\sigma}} \right] x\in \mathbb{R} \mu\in \mathbb{R},\sigma > 0 \mu \mu \mu 2\sigma^2 scipy.stats.laplace.pdf
gamma Ga(\alpha,\beta) {\large\frac{\beta^{\alpha}}{\Gamma(\alpha)}}x^{\alpha-1}e^{-\beta x} x>0 \alpha >0,\beta>0 {\large\frac{\alpha}{\beta}} - {\large\frac{\alpha-1}{\beta}} {\large\frac{\alpha}{\beta^2}} scipy.stats.gamma.pdf
Gamma inverse Ga^{-1}(\alpha,\beta) {\large\frac{\beta^{\alpha}}{\Gamma(\alpha)}}x^{-(\alpha+1)}e^{-\frac{\beta}{x}} x>0 \alpha >0,\beta>0 {\large\frac{\beta}{\alpha-1}} - {\large\frac{\beta}{\alpha+1}} {\large\frac{\beta^2}{(\alpha-1)^2(\alpha-2)}} scipy.stats.invgamma.pdf
Kai au carré X^2(\nu) \frac{\left(\frac{1}{2}\right)^{\frac{\nu}{2}} }{\Gamma\left(\frac{\nu}{2}\right)}x^{\frac{\nu}{2}-1}e^{-\frac{x}{2}} x>0 \nu>0 \nu - \nu-2 2\nu scipy.stats.chi2.pdf
indice \epsilon_{xp}(\lambda) \lambda e^{-\lambda x} x>0 \lambda>0 {\large\frac{1}{\lambda}} {\large\frac{\log{2}}{\lambda}} 0 {\large\frac{1}{\lambda^2}} scipy.stats.expon.pdf
Régulier multivarié N_m({\bf\mu},{\bf\Sigma}) {\large\frac{1}{(2\pi)^{\frac{m}{2}}\sqrt{|{\bf\Sigma}|}}} \exp \left\[-\frac{1}{2}({\bf x}-{\bf \mu})^{\top}{\bf\Sigma}^{-1}({\bf x}-{\bf \mu})\right\] {\bf x} \in\mathbb{R}^m {\bf\mu} \in\mathbb{R}^m,|{\bf\Sigma}|>0 {\bf\mu} - {\bf\mu} {\bf\Sigma} scipy.stats.multivariate_normal.pdf
Multivarié t T_m(\nu,{\bf\mu},{\bf\Sigma}) \frac{\Gamma\left({\frac{\nu+m}{2}}\right)}{\Gamma\left({\frac{\nu}{2}}\right) (\pi\nu)^{\frac{m}{2}} |{\bf\Sigma}|^{\frac{1}{2}}} \left[ 1 + \frac{1}{\nu} (\textbf{x} - {\bf \mu})^{T} {\bf \Sigma}^{-1}(\textbf{x} - {\bf \mu})\right]^{\frac{-(\nu+m)}{2}} {\bf x} \in \mathbb{R}^m \nu>0,{\bf\mu} \in\mathbb{R}^m,|{\bf\Sigma}|>0 {\bf\mu} - {\bf\mu} {\large\frac{\nu}{\nu-2}}{\bf\Sigma} (enquête ..)

À propos du futur

Je voudrais ajouter et mettre à jour l'explication de chaque distribution.

Historique des révisions

12 avril 2020: Première édition, correction du nom de tag 15 avril 2020: Correction de lien

Les références

Cet article a été rédigé en référence aux informations suivantes.

Recommended Posts

Liste des principales distributions de probabilité utilisées en apprentissage automatique et statistiques et code en python
Liste du code Python utilisé dans l'analyse de Big Data
[python] Techniques souvent utilisées dans l'apprentissage automatique
[Apprentissage automatique] Liste des packages fréquemment utilisés
Résumé des distributions de probabilité qui apparaissent souvent dans les statistiques et l'analyse des données
Python: prétraitement en machine learning: gestion des données manquantes / aberrantes / déséquilibrées
Divulgation complète des méthodes utilisées dans l'apprentissage automatique
Résumé des fonctions d'évaluation utilisées dans l'apprentissage automatique
Touchons une partie de l'apprentissage automatique avec Python
Liste de code Python à déplacer et à mémoriser
Note d'apprentissage Python de Mayungo: liste d'histoires et de liens
Une collection de code souvent utilisée dans Python personnel
Utilisé en EDA pour l'apprentissage automatique
Le résultat de l'apprentissage automatique des ingénieurs Java avec Python www
Décrypter une ligne de code en Python lambda, carte, liste
Crache une liste de noms de fichiers, de dates de dernière modification et de codes de caractères en python3
Différence entre list () et [] en Python
Importance de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage par mini-lots
Classification et régression dans l'apprentissage automatique
Python: prétraitement dans l'apprentissage automatique: présentation
Défis de Coursera Machine Learning en Python: ex5 (ajustement des paramètres de régularisation)
Liste des solveurs et modélisateurs de conception linéaire (LP) disponibles en Python
Installation du code Visual Studio et installation de python
Liste de vérification des compétences de Paiza des rangs D et C fréquemment utilisés ~ Python ~
[Linux] Liste des commandes Linux utilisées dans la pratique
Afficher une liste d'alphabets en Python 3
Différence entre append et + = dans la liste Python
Python: prétraitement en machine learning: acquisition de données
Code source pour la séparation des sources sonores (série de pratiques d'apprentissage automatique) appris avec Python
Créer un environnement pour Python et l'apprentissage automatique (macOS)
Résumé des méthodes intégrées, etc. de la liste Python
[Python] Enregistrement des résultats d'apprentissage (modèles) dans l'apprentissage automatique
Python: prétraitement dans l'apprentissage automatique: conversion de données
Obtenir la liste de codes EDINET en Python
Projet Euler # 1 "Multiple de 3 et 5" en Python
traitement (python) Diagramme les coordonnées de la liste Spécifiez le nombre de fois dans draw ()
[Bases des statistiques mathématiques modernes avec python] Chapitre 2: Distribution des probabilités et valeur attendue
Un mémorandum de méthode souvent utilisé dans l'apprentissage automatique utilisant scikit-learn (pour les débutants)
Étudiez l'apprentissage automatique et l'informatique. Liste des ressources
[Python] Trier la liste de pathlib.Path dans l'ordre naturel
Mémo d'étude Python & Machine Learning ⑤: Classification d'Ayame
Liste des fonctions et méthodes intégrées fréquemment utilisées
Tournoi Numerai - Fusion de quants traditionnels et apprentissage automatique -
Mémo d'étude Python & Machine Learning ②: Introduction de la bibliothèque
Copiez la liste en Python
Liste des liens que les débutants en apprentissage automatique apprennent
Liens et mémos de chaînes de code de caractères Python
Code souvent utilisé dans les applications Python / Django [préfectures]
Explication de la distance d'édition et de l'implémentation en Python
La première étape pour ceux qui sont amateurs de statistiques mais qui souhaitent implémenter des modèles d'apprentissage automatique en Python
Code simple qui donne un score de 0,81339 dans Kaggle's Titanic: Machine Learning from Disaster
J'ai comparé la vitesse de la référence du python dans la liste et la référence de l'inclusion du dictionnaire faite à partir de la liste dans.
"Régression linéaire" et "Version probabiliste de la régression linéaire" en Python "Régression linéaire de Bayes"
Traitement pleine largeur et demi-largeur des données CSV en Python
Créez un environnement interactif pour l'apprentissage automatique avec Python
Calcul de l'écart type et du coefficient de corrélation en Python
Implémentation de List et Bool en Python et SQLite3 (note personnelle)
Liste des bibliothèques Python pour les data scientists et les data ingénieurs
Outil MALSS (application) qui prend en charge l'apprentissage automatique en Python
Défis d'apprentissage automatique de Coursera en Python: ex2 (retour logistique)