概率分布
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除了高斯分布，还有哪些概率分布可以用于贝叶斯模型？它们分别适用于什么场景？
除了高斯分布（正态分布），还有许多其他概率分布可以用于贝叶斯模型，选择合适的分布取决于待建模数据的特性和问题的具体需求。以下是一些常用的概率分布及其适用场景： 1. 伯努利分布 (Bernoulli Distribution): ...
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爱因斯坦与波多尔斯基基提出的EPR佯谬及其影响：纠缠态的幽灵与量子力学的未来
爱因斯坦与波多尔斯基基提出的EPR佯谬及其影响：纠缠态的幽灵与量子力学的未来 1935年，阿尔伯特·爱因斯坦、鲍里斯·波多尔斯基和纳森·罗森（EPR）在《物理评论》上发表了一篇题为《量子力学对物理实在的描述可能是完备的吗？》的论文，提...
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在量子生物学中，波粒二象性如何影响生命现象的理解？
在探索生命现象时，传统生物学常常只能以宏观角度来观察事物的发展和变化，而随着量子生物学的兴起，我们开始从微观层面重新审视生命。这其中， 波粒二象性 这一概念尤为重要，它揭示了微观粒子的两种表现形式：既可以是如同经典颗粒般存在，也能像波动一...
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深入解析统计学在风险评估中的作用与重要性
在当今社会，风险无处不在，从自然灾害到市场波动，从公共卫生事件到企业运营风险，风险评估已经成为各个领域不可或缺的一部分。统计学作为一门研究数据的科学，其在风险评估中的作用日益凸显。本文将深入解析统计学在风险评估中的作用与重要性。 统计...
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降维技术哪家强？t-SNE、LLE在情感分析中的应用真有那么神？
咱今天聊聊情感分析里的那些事儿。你是不是经常看到网上各种评论、留言，然后就想知道大家到底是在夸还是在骂？这就是情感分析要干的活儿！ 不过啊，在处理这些文本数据的时候，有个挺头疼的问题，就是“维度灾难”。你想啊，一句话里那么多词，每个词...
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蒙特卡洛模拟在预测股市波动中的应用案例分析
在金融领域，蒙特卡洛模拟是一种强大的工具，它通过模拟大量随机路径来预测未来事件的可能性。本文将探讨蒙特卡洛模拟在预测股市波动中的应用案例，并分析其优势和局限性。 蒙特卡洛模拟的基本原理 蒙特卡洛模拟基于随机数生成和概率分布，通过模...
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Python实战：NMF矩阵分解Demo，手把手教你实现与效果展示
Python实战：NMF矩阵分解Demo，手把手教你实现与效果展示 “哇，NMF矩阵分解听起来好高级啊！”，“是不是很难学啊？” 别怕，今天咱们就用大白话聊聊NMF（Non-negative Matrix Factorization，...
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如何使用蒙特卡洛方法进行风险评估？
蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的统计学技术，广泛应用于风险评估和决策分析中。它通过模拟大量可能的结果，帮助我们理解不确定性对结果的影响。以下是使用蒙特卡洛方法进行风险评估的步骤： 定义问题 ：首先，明确需要评估的风险问题。例如...
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蒙特卡洛方法预测投资组合风险：详解及案例分析
如何使用蒙特卡洛方法评估投资组合风险？ 投资组合风险评估是投资者做出明智决策的关键。传统的风险评估方法，例如方差-协方差法，依赖于对资产收益率分布的假设，这些假设往往过于简化，难以反映真实世界的复杂性。蒙特卡洛模拟提供了一种更强大的方...
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NMF非负矩阵分解：从原理到推荐系统实战应用
NMF非负矩阵分解：从原理到推荐系统实战应用 你是不是经常在刷各种App的时候，被“猜你喜欢”精准命中？或者在购物网站上，发现推荐的商品正好是你想要的？这背后，有一种叫做“非负矩阵分解”（Non-negative Matrix Fac...
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t-SNE降维揭秘：从人脸识别到音乐推荐，多场景应用实战
t-SNE降维揭秘：从人脸识别到音乐推荐，多场景应用实战 嘿，大家好！我是你们的科普向导“数据挖掘机”。今天咱们来聊聊一个超酷炫的数据降维技术——t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embe...
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KL散度在非负矩阵分解(NMF)中的两种形式及应用
咱们今天来聊聊非负矩阵分解（NMF）中的一个核心概念——KL散度，以及它在NMF中两种不同的“打开方式”。别担心，我会尽量用大白话，把这个听起来有点“高大上”的东西讲清楚。 啥是NMF？它跟KL散度有啥关系？ 先说说NMF是干啥的...
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主流框架下损失函数的优缺点分析与选择建议
在机器学习和深度学习中，损失函数是模型训练的核心组件之一。它衡量模型预测值与真实值之间的差异，并指导模型优化方向。不同的损失函数适用于不同的任务和场景，选择不当可能导致模型性能下降。本文将深入分析当前主流框架下常用的损失函数，包括其优缺点...
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t-SNE在情感分析可视化中的应用：调参、解读与实战
t-SNE在情感分析可视化中的应用：调参、解读与实战 大家好，我是你们的“数据挖掘机”！今天咱们来聊聊 t-SNE 这个神奇的降维算法，以及它在情感分析可视化中的应用。如果你已经有了一些机器学习的基础，并且想深入了解 t-SNE 的细...
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KL散度非负矩阵分解（NMF）迭代算法的数学推导与音乐信号处理应用
KL 散度 NMF 迭代算法：数学推导与音乐信号处理实践 在数字信号处理和机器学习领域，非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）是一种强大的技术，用于将非负数据矩阵分解为两个非负矩阵的...
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NMF非负矩阵分解：从实例出发，用KL散度解锁数据背后的秘密
“哇，这数据也太乱了吧！” 你是不是也经常对着一堆数据抓耳挠腮，感觉像在看天书？别担心，今天咱们就来聊聊一种神奇的“数据解码术”——非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，简称NMF），它能帮你从...
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NMF和LDA处理不同类型文本数据的效果大比拼
在文本挖掘的世界里，想要从海量文字中提炼出关键信息，主题模型可是个好帮手。非负矩阵分解（NMF）和隐含狄利克雷分布（LDA）是两种常用的主题模型，它们都能从文本数据中发现潜在的主题结构。但是，面对不同类型的文本数据，比如长篇大论的文章、简...
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NMF算法在协同过滤推荐中的应用：原理与实战
NMF算法在协同过滤推荐中的应用：原理与实战 “咦？这个电影我好像没看过，但评分预测还挺高，要不要试试？” 你是不是经常在各种App上遇到类似的情景？这背后，很可能就藏着一种叫做“非负矩阵分解”（Non-negative Matrix...
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结合实例解析蒙特卡洛方法在金融建模中的应用流程，并分析其优缺点。
蒙特卡洛方法在金融建模中的应用流程 蒙特卡洛方法是一种基于随机抽样的数值计算方法，广泛应用于金融建模中。其核心思想是通过大量随机样本的生成，来估计复杂系统的行为。以下是蒙特卡洛方法在金融建模中的具体应用流程： 定义问题 ：...
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KL散度在NMF中的应用: 文本主题提取的实践
嘿，技术爱好者们，大家好！今天我们来聊聊一个在机器学习领域挺有意思的话题——KL散度在非负矩阵分解（NMF）中的应用，以及如何用它来玩转文本主题提取。准备好你的咖啡，让我们开始吧！ 1. NMF是什么？ 首先，我们得先搞清楚NMF...
