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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>機(jī)器學(xué)習(xí):泊松分布與指數(shù)分布

機(jī)器學(xué)習(xí):泊松分布與指數(shù)分布

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2008-11-18 00:19:3517

兩不同部件冷貯備系統(tǒng)的可靠性分析

研究?jī)蓚€(gè)不同型部件、兩個(gè)修理工組成的冷貯備可修系統(tǒng)。假定部件壽命服從一般分布,維修時(shí)間服從指數(shù)分布,利用馬爾可夫更新過(guò)程方法和拉普拉斯變換工具,得到了系統(tǒng)有
2009-02-18 14:04:567

修理延遲的n部件串聯(lián)系統(tǒng)的可靠性分析

在部件壽命服從指數(shù)分布,延遲修理時(shí)間和修理時(shí)間均服從一般分布的假設(shè)下,研究了修理延遲的部件串聯(lián)的可修系統(tǒng)。利用更新過(guò)程理論,得到了系統(tǒng)的可靠度R(t)、可用度A、首
2009-02-18 14:05:4711

幾種典型聲發(fā)射信號(hào)的特征參數(shù)分布分析

幾種典型聲發(fā)射信號(hào)的特征參數(shù)分布分析:針對(duì)幾種典型缺陷類(lèi)型的聲發(fā)射源, 進(jìn)行了聲發(fā)射信號(hào)特征參數(shù)的采集和統(tǒng)計(jì), 并對(duì)其聲發(fā)射特征參數(shù)分布規(guī)律進(jìn)行了分析討論。關(guān)鍵
2009-10-22 12:41:0431

#matlab expfit-指數(shù)分布數(shù)據(jù)參數(shù)估計(jì)和置信區(qū)間

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電子技術(shù)那些事兒發(fā)布于 2022-09-24 20:36:08

#matlab explike-負(fù)指數(shù)分布對(duì)數(shù)似然函數(shù)

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電子技術(shù)那些事兒發(fā)布于 2022-09-24 20:38:12

#matlab exprnd-生成指數(shù)分布隨機(jī)數(shù)函數(shù)

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電子技術(shù)那些事兒發(fā)布于 2022-09-24 20:40:44

#matlab poissrnd-生成分布分布隨機(jī)數(shù)函數(shù)

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電子技術(shù)那些事兒發(fā)布于 2022-09-24 22:09:44

密鑰分布,密鑰分布是什么意思

密鑰分布,密鑰分布是什么意思 使用密鑰作為加密和驗(yàn)證功能的一部分以鎖定和解鎖消息。特定的加密算法通常已發(fā)布并廣為人知,因
2010-03-20 15:32:343284

工業(yè)機(jī)器分布式控制系統(tǒng)實(shí)例

工業(yè)機(jī)器分布式控制系統(tǒng)實(shí)例介紹了澆注生產(chǎn)線浮渣鏟除工業(yè) 機(jī)器分布式控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案、硬件結(jié)構(gòu)和軟件體系工業(yè)機(jī)器分布式控制系統(tǒng)是一種比較理想的快速實(shí)時(shí)控制系
2011-07-13 12:04:34110

[11.1.1]--大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)(主講人:褚葳)_clip001

分布機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)
jf_75936199發(fā)布于 2023-03-07 00:36:44

[11.1.1]--大規(guī)模數(shù)據(jù)的分布機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)(主講人:褚葳)_clip002

分布機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)
jf_75936199發(fā)布于 2023-03-07 00:37:26

84.第7節(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué):33 指數(shù)分布

數(shù)據(jù)程序開(kāi)發(fā)
充八萬(wàn)發(fā)布于 2023-07-12 15:16:00

分布機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)方法

本文選自紐約州里大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授Murat和學(xué)生的論文,主要介紹了分布機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)方法并提出了未來(lái)的研究方向。 論文地址:www.cse.buffalo.edu/~demirbas
2017-09-29 12:43:460

正態(tài)分布和高斯分布的作用_高斯分布的定義_誤差服從高斯分布

正態(tài)分布(Normal distribution),也稱(chēng)“常態(tài)分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution),最早由A.棣莫弗在求二項(xiàng)分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究
2017-12-04 16:38:4432821

大規(guī)模分布機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)分析

針對(duì)構(gòu)建大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在可擴(kuò)展性、算法收斂性能、運(yùn)行效率等方面面臨的問(wèn)題,分析了大規(guī)模樣本、模型和網(wǎng)絡(luò)通信給機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)帶來(lái)的挑戰(zhàn)和現(xiàn)有系統(tǒng)的應(yīng)對(duì)方案。以隱含狄利克雷分布( LDA)模型
2017-12-05 19:02:420

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)數(shù)分布對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響

近年來(lái)深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,取得了優(yōu)異的效果,但深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)沒(méi)有一般規(guī)律可循。本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型探究了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)不同層級(jí)間參數(shù)分布
2017-12-11 11:18:570

分布式在線交替方向乘子法DOM

針對(duì)如何對(duì)分布式網(wǎng)絡(luò)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行在線學(xué)習(xí)的問(wèn)題,提出了一種基于交替方向乘子法( ADMM)的分布式在線學(xué)習(xí)優(yōu)化算法分布式在線交替方向乘子法(DOM)。首先,針對(duì)分布式在線學(xué)習(xí)需要各節(jié)點(diǎn)根據(jù)新采集
2018-01-08 10:45:360

基于分布特征遷移加權(quán)算法

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)面臨一個(gè)難題,即當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)不再服從相同分布時(shí),由訓(xùn)練集得到的分類(lèi)器無(wú)法對(duì)測(cè)試集文本準(zhǔn)確分類(lèi)。針對(duì)該問(wèn)題,根據(jù)遷移學(xué)習(xí)原理,在源領(lǐng)域和目標(biāo)領(lǐng)域的交集特征中,依據(jù)改進(jìn)的特征分布相似
2018-01-09 14:49:360

關(guān)于猿輔導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目ytk-learn和ytk-mp4j分布機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

本文描述了猿輔導(dǎo)開(kāi)源分布機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)ytk-learn及分布式通信庫(kù)ytk-mp4j的相關(guān)內(nèi)容,可實(shí)現(xiàn)在多應(yīng)用場(chǎng)景中使用。ytk-learn 是基于Java的高效分布機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù), 簡(jiǎn)單易用,文檔詳細(xì),只需要用戶(hù)安裝Java 8運(yùn)行時(shí)環(huán)境即可,而且所有模型都有可運(yùn)行的demo。
2018-01-10 10:32:122039

超深水水下分離器嵌入式接管馬鞍形焊縫應(yīng)力集中系數(shù)分布規(guī)律研究

針對(duì)超深水水下分離器接管焊縫應(yīng)力集中問(wèn)題,考慮深水高外壓載荷工況,引入子模型技術(shù),提出了嵌入式接管焊接結(jié)構(gòu)分析方法,基于路徑映射技術(shù)研究了水下分離器樣機(jī)馬鞍形焊縫焊趾處的應(yīng)力集中系數(shù)分布規(guī)律,并分析
2018-02-12 13:53:330

一種線束內(nèi)串?dāng)_概率分布的預(yù)測(cè)方法

的預(yù)測(cè)方法,在假定線束橫截面固定的條件下,將線束分為Ⅳ段,計(jì)算單一子段的電磁參數(shù)分布律,并利用卷積算法求得整個(gè)線束的電磁參數(shù)概率分布;基于蒙特卡洛法,結(jié)合多導(dǎo)線傳輸線理論得到線束串?dāng)_的概率分布,進(jìn)而幫助設(shè)
2018-02-12 15:37:512

基于MapReduce架構(gòu)的分布式母線保護(hù)

保護(hù)的差動(dòng)保護(hù)模塊根據(jù)子機(jī)的個(gè)數(shù)分配于不同的子機(jī)計(jì)算并進(jìn)行合并,而對(duì)于各子機(jī)相關(guān)的后備保護(hù)則分配于對(duì)應(yīng)子機(jī)和負(fù)責(zé)備用計(jì)算子機(jī)完成,實(shí)現(xiàn)母線保護(hù)的分布式計(jì)算和邏輯判斷,并經(jīng)過(guò)動(dòng)作三取二邏輯出口跳閘。經(jīng)過(guò)RTDS動(dòng)模試驗(yàn)驗(yàn)證,此設(shè)計(jì)
2018-04-03 15:52:431

一文詳解隱含狄利克雷分布(LDA)

多項(xiàng)式分布是二項(xiàng)式分布的推廣,二項(xiàng)式分布做 n 次伯努利試驗(yàn),規(guī)定每次試驗(yàn)的結(jié)果只有兩個(gè),而多項(xiàng)式分布在 N 次獨(dú)立試驗(yàn)中結(jié)果有 K 種,且每種結(jié)果都有一個(gè)確定的概率 p,仍骰子是典型的多項(xiàng)式分布。
2018-07-09 14:52:369978

Apache Spark的分布式深度學(xué)習(xí)框架BigDL的概述

該視頻概述了Apache Spark *的BigDL分布式深度學(xué)習(xí)框架。
2018-10-30 06:41:002947

Apache Spark上的分布機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹

Apache Spark上的分布機(jī)器學(xué)習(xí)
2018-11-05 06:31:002670

初學(xué)者不可錯(cuò)過(guò)的分布機(jī)器學(xué)習(xí)4大知識(shí)點(diǎn) | AI知識(shí)科普

隨著“大數(shù)據(jù)”概念而興起的分布機(jī)器學(xué)習(xí),在人工智能的新時(shí)代里解決了大量最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。近幾年,機(jī)器學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域取得了空前的成功,也因此徹底改變了人工智能的發(fā)展方向。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)一方面促進(jìn)
2018-11-23 13:49:08385

精選10本機(jī)器學(xué)習(xí)暢銷(xiāo)書(shū),玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代,分布機(jī)器學(xué)習(xí)解決了大量最具挑戰(zhàn)性的問(wèn)題,《分布機(jī)器學(xué)習(xí):算法、理論與實(shí)踐》全面分析了分布機(jī)器學(xué)習(xí)的現(xiàn)狀,深入分析其中核心問(wèn)題,討論該領(lǐng)域的未來(lái)發(fā)展方向。
2018-12-10 09:36:384246

什么是分布電容_分布電容的影響

分布電容是指由非電容形態(tài)形成的一種分布參數(shù)。帶電電纜、變壓器對(duì)地都有一定的分布電容,而分布電容大小取決于電纜的幾何尺寸、電纜的長(zhǎng)度和絕緣材料等,它由兩個(gè)存在壓差而又相互絕緣的導(dǎo)體所構(gòu)成。
2019-04-30 17:03:4331199

隨機(jī)變量函數(shù)的分布學(xué)習(xí)課件免費(fèi)下載

本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是隨機(jī)變量函數(shù)的分布學(xué)習(xí)課件免費(fèi)下載。
2020-06-17 08:00:000

可視化數(shù)據(jù)科學(xué)中的概率分布可幫你更好地理解各種分布

在某些分布假設(shè)下,某些機(jī)器學(xué)習(xí)模型被設(shè)計(jì)為最佳工作。因此,了解我們正在使用哪個(gè)發(fā)行版可以幫助我們確定最適合使用哪些模型。
2020-12-14 23:07:42555

在高斯分布下優(yōu)化激活函數(shù)中AT的極限學(xué)習(xí)機(jī)

極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)會(huì)大量映射到激活函數(shù)的飽和區(qū)域,同時(shí)隱含層輸入與輸岀遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能獲得共同的分布方式,導(dǎo)致泛化性能大打折扣。針對(duì)這一問(wèn)題,研究了在高斯分布下優(yōu)化激活函數(shù)中仿射變換(AT)的極限學(xué)習(xí)
2021-04-27 10:56:553

面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)分布式與隱私安全性綜述

聯(lián)邦茡習(xí)是一種保證數(shù)據(jù)隱私安全的分布機(jī)器學(xué)習(xí)方案。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性問(wèn)題類(lèi)似,如何對(duì)聯(lián)邦學(xué)習(xí)進(jìn)行解釋是一個(gè)新的挑戰(zhàn)。文中面向聯(lián)邦學(xué)習(xí)方法的分布式與隱私安全性的特性,探討聯(lián)邦學(xué)習(xí)的可視化框架
2021-04-29 11:13:593

一種改進(jìn)的主動(dòng)標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法

標(biāo)記分布學(xué)習(xí)是在以標(biāo)記分布標(biāo)注的示例上學(xué)習(xí)的新型學(xué)習(xí)范式,近年來(lái)已成功應(yīng)用于面部年齡估計(jì)、頭部姿勢(shì)估計(jì)和情感識(shí)別等實(shí)際場(chǎng)景中。在標(biāo)記分布學(xué)習(xí)中,需要足夠多的標(biāo)記分布數(shù)據(jù)才能訓(xùn)練岀預(yù)測(cè)性能好的模型
2021-05-07 14:50:427

一種改進(jìn)的主動(dòng)標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法

標(biāo)記分布學(xué)習(xí)是在以標(biāo)記分布標(biāo)注的示例上學(xué)習(xí)的新型學(xué)習(xí)范式,近年來(lái)已成功應(yīng)用于面部年齡估計(jì)、頭部姿勢(shì)估計(jì)和情感識(shí)別等實(shí)際場(chǎng)景中。在標(biāo)記分布學(xué)習(xí)中,需要足夠多的標(biāo)記分布數(shù)據(jù)才能訓(xùn)練岀預(yù)測(cè)性能好的模型
2021-05-07 14:50:427

基于谷歌地球引擎的水體分布變化趨勢(shì)及研究

以及歸一化建筑指數(shù)構(gòu)建光譜特征使用分類(lèi)回歸樹(shù)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林分類(lèi)方法對(duì)開(kāi)封市堿區(qū)的水體進(jìn)行提取并分析。結(jié)果表明:基于GE云平臺(tái)和機(jī)器學(xué)習(xí)的分類(lèi),能夠很妤地提取出開(kāi)封市城區(qū)年際水體分布變化情況;開(kāi)封市城區(qū)的水體面積處于不斷變化中,先減少后増加,總體
2021-05-07 16:11:2021

輕量級(jí)分布機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)及算法

為滿(mǎn)足大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)高定制化、低耦合與低資源消耗的需求,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)輕量級(jí)分布機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。采用模塊化分層設(shè)計(jì)并移植多種主流的機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)算法,同時(shí)提出參數(shù)服務(wù)器與動(dòng)態(tài)Ring-
2021-05-11 14:51:0916

基于自然鄰居的標(biāo)記分布機(jī)器學(xué)習(xí)算法

標(biāo)記分布是一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)范式,能很妤地解決某些標(biāo)記多義性問(wèn)題,可看作多標(biāo)記的泛化。傳統(tǒng)的單標(biāo)記學(xué)習(xí)和多標(biāo)記學(xué)習(xí)均可看作標(biāo)記分布學(xué)習(xí)的特例。已有的標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法中,基于算法改造的 AA-KNN
2021-05-13 11:46:3311

深度學(xué)習(xí)基本概率分布教程

在貝葉斯概率論中,如果后驗(yàn)分布 p(θx)與先驗(yàn)概率分布 p(θ)在同一概率分布族中,則先驗(yàn)和后驗(yàn)稱(chēng)為共軛分布,先驗(yàn)稱(chēng)為似然函數(shù)的共軛先驗(yàn)。共軛先驗(yàn)在這里(https://en.wikipedia.org/wiki/Conjugate_prior)。
2022-08-02 09:54:11410

沒(méi)有失效或失效很少的可靠性分析-Weibayes分析

以使用先前關(guān)于過(guò)程的知識(shí)對(duì)當(dāng)前的觀測(cè)值進(jìn)行推斷。如果收集失效數(shù)據(jù)而其中不包含失效,則當(dāng)以下四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)為真時(shí),Minitab 可以執(zhí)行 Bayes 可靠性分析: ● 數(shù)據(jù)來(lái)自于 Weibull 或指數(shù)分布; ● 數(shù)據(jù)為右刪失數(shù)據(jù); ● 使用極大似然法來(lái)估計(jì)參數(shù); ● 您為形狀參數(shù)(Weibull 分布
2022-12-20 15:10:53642

分布式通信是什么 分布式網(wǎng)絡(luò)搭建

智能機(jī)器人的功能繁多,全都放在一個(gè)計(jì)算機(jī)里,經(jīng)常會(huì)遇到計(jì)算能力不夠、處理出現(xiàn)卡頓等情況,如果可以將這些任務(wù)拆解,分配到多個(gè)計(jì)算機(jī)中運(yùn)行豈不是可以減輕壓力? 這就是分布式系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)多計(jì)算平臺(tái)
2023-11-27 15:49:28265

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