Fungsi taburan kumulatif (CDF) ialah integral bagi fungsi ketumpatan kebarangkalian, yang digunakan untuk menerangkan kebarangkalian bahawa pembolehubah rawak X adalah kurang daripada atau sama dengan nilai x tertentu. Dalam pembelajaran mesin, CDF digunakan secara meluas untuk memahami dan menganalisis pengedaran data untuk memilih model dan algoritma yang sesuai untuk pemodelan dan ramalan. Dengan mengira CDF, kita boleh mendapatkan kebarangkalian bahawa nilai tertentu berada dalam julat peratusan tertentu. Ini membantu kami menilai kedudukan dan kepentingan titik data berbanding keseluruhan set data. Selain itu, CDF juga boleh digunakan untuk mengira kuantiti, yang membahagikan set data kepada selang peratusan tertentu untuk lebih memahami taburan data. Dengan memahami dan menganalisis CDF, kami dapat memahami dengan lebih baik ciri-ciri data dan memberikan panduan untuk pemilihan dan ramalan model.
Difahamkan secara konsep, CDF ialah fungsi yang digunakan untuk menerangkan pembolehubah rawak X. Ia mewakili kebarangkalian bahawa X adalah kurang daripada atau sama dengan beberapa nilai tertentu x. Secara khusus, CDF ditakrifkan sebagai F(x)=P(X≤x), di mana P mewakili kebarangkalian. Nilai CDF berjulat dari 0 hingga 1, dan mempunyai sifat monotonik tidak menurun, iaitu, apabila x meningkat, nilai CDF tidak berkurangan. Apabila x menghampiri infiniti positif, CDF menghampiri 1, dan apabila x menghampiri infiniti negatif, CDF menghampiri 0.
CDF ialah fungsi taburan kumulatif, yang digunakan untuk menerangkan taburan pembolehubah rawak. Fungsi ketumpatan kebarangkalian PDF boleh diperolehi dengan memperoleh CDF, iaitu, f(x)=dF(x)/dx. PDF menerangkan ketumpatan kebarangkalian pembolehubah rawak pada nilai yang berbeza dan boleh digunakan untuk mengira kebarangkalian pembolehubah rawak itu berada dalam julat nilai tertentu. Oleh itu, CDF dan PDF adalah berkaitan antara satu sama lain dan boleh ditukar dan digunakan antara satu sama lain.
CDF ialah fungsi pengedaran kumulatif, yang digunakan untuk menganalisis pengedaran data dan memilih model serta algoritma yang sesuai untuk pemodelan dan ramalan. Jika CDF data anda diedarkan secara normal, anda boleh memilih model Gaussian. Untuk data dengan taburan condong atau kekurangan simetri, anda boleh memilih sama ada model bukan parametrik atau model taburan condong. Selain itu, CDF juga boleh mengira statistik seperti min, varians, dan median, dan melakukan ujian hipotesis dan pengiraan selang keyakinan.
Fungsi taburan kumulatif (CDF) pembolehubah rawak diskret boleh diperolehi dengan mengumpul fungsi jisim kebarangkalian (PMF). Untuk pembolehubah rawak berterusan, CDF boleh diperolehi dengan menyepadukan fungsi ketumpatan kebarangkalian (PDF). Kaedah seperti penyepaduan berangka dan simulasi Monte Carlo boleh digunakan untuk mengira CDF. Di samping itu, CDF beberapa taburan biasa (seperti taburan normal, taburan t, taburan F, taburan khi kuasa dua, dll.) telah diperoleh dan boleh dikira dengan mencari jadual atau menggunakan perisian berkaitan.
Ringkasnya, fungsi pengedaran terkumpul mempunyai aplikasi penting dalam pembelajaran mesin Ia boleh membantu kita memahami dan menganalisis pengedaran data, memilih model dan algoritma yang sesuai untuk pemodelan dan ramalan, mengira statistik dan melaksanakan ujian hipotesis dan Pengiraan keyakinan. selang waktu, dsb. Oleh itu, adalah sangat penting bagi mereka yang terlibat dalam kerja berkaitan pembelajaran mesin untuk mahir dalam konsep, prinsip, fungsi dan kaedah pengiraan fungsi pengagihan kumulatif.
Atas ialah kandungan terperinci Fungsi pengedaran kebarangkalian kumulatif (APDF). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Dalam buku seminal John Rawls pada tahun 1971 The Theory of Justice, beliau mencadangkan percubaan pemikiran yang harus kita ambil sebagai inti reka bentuk AI hari ini dan menggunakan keputusan: tudung kejahilan. Falsafah ini menyediakan alat yang mudah untuk memahami ekuiti dan juga menyediakan pelan tindakan untuk pemimpin untuk menggunakan pemahaman ini untuk mereka bentuk dan melaksanakan AI dengan cara yang saksama. Bayangkan anda membuat peraturan untuk masyarakat baru. Tetapi ada premis: anda tidak tahu terlebih dahulu apa peranan yang akan anda mainkan dalam masyarakat ini. Anda mungkin menjadi kaya atau miskin, sihat atau kurang upaya, milik majoriti atau minoriti marginal. Beroperasi di bawah "VEIL OF KETIGA" ini menghalang pembuat peraturan daripada membuat keputusan yang memberi manfaat kepada diri mereka sendiri. Sebaliknya, orang akan lebih bermotivasi untuk merumuskan orang ramai

Banyak syarikat yang mengkhususkan diri dalam Automasi Proses Robot (RPA), menawarkan bot untuk mengautomasikan tugas berulang -UIPATH, Automasi di mana sahaja, Prism Blue, dan lain -lain. Sementara itu, proses perlombongan, orkestrasi, dan pemprosesan dokumen pintar Special

Masa depan AI bergerak melampaui ramalan kata mudah dan simulasi perbualan; Ejen AI muncul, mampu tindakan bebas dan penyelesaian tugas. Peralihan ini sudah jelas dalam alat seperti Claude Anthropic. Ejen AI: Penyelidikan a

Kemajuan teknologi yang pesat memerlukan perspektif yang berpandangan ke hadapan pada masa depan kerja. Apa yang berlaku apabila AI melampaui peningkatan produktiviti semata -mata dan mula membentuk struktur masyarakat kita? Buku yang akan datang Topher McDougal, Gaia Wakes:

Klasifikasi produk, sering melibatkan kod kompleks seperti "HS 8471.30" dari sistem seperti sistem harmoni (HS), adalah penting untuk perdagangan antarabangsa dan jualan domestik. Kod ini memastikan permohonan cukai yang betul, memberi kesan kepada setiap inv

Masa Depan Penggunaan Tenaga di Pusat Data dan Pelaburan Teknologi Iklim Artikel ini menerangkan lonjakan penggunaan tenaga di pusat data yang didorong oleh AI dan kesannya terhadap perubahan iklim, dan menganalisis penyelesaian inovatif dan cadangan dasar untuk menangani cabaran ini. Cabaran Permintaan Tenaga: Pusat data besar-besaran dan ultra-besar menggunakan kuasa besar, setanding dengan jumlah beratus-ratus ribu keluarga Amerika Utara yang biasa, dan pusat-pusat skala ultra-besar AI yang muncul menggunakan puluhan kali lebih banyak kuasa daripada ini. Dalam lapan bulan pertama 2024, Microsoft, Meta, Google dan Amazon telah melabur kira -kira AS $ 125 bilion dalam pembinaan dan operasi pusat data AI (JP Morgan, 2024) (Jadual 1). Permintaan tenaga yang semakin meningkat adalah satu cabaran dan peluang. Menurut Canary Media, elektrik yang menjulang

AI Generatif merevolusi pengeluaran filem dan televisyen. Model Ray 2 Luma, serta Runway's Gen-4, Openai's Sora, Veo Google dan model-model baru yang lain, meningkatkan kualiti video yang dihasilkan pada kelajuan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Model-model ini dengan mudah boleh mewujudkan kesan khas yang kompleks dan adegan yang realistik, walaupun klip video pendek dan kesan gerakan yang diperolehi oleh kamera telah dicapai. Walaupun manipulasi dan konsistensi alat -alat ini masih perlu diperbaiki, kelajuan kemajuan adalah menakjubkan. Video generatif menjadi medium bebas. Sesetengah model baik pada pengeluaran animasi, sementara yang lain baik pada imej aksi langsung. Perlu diingat bahawa Firefly Adobe dan Moonvalley's Ma

Pengalaman Pengguna CHATGPT Menolak: Adakah Degradasi Model atau Harapan Pengguna? Baru -baru ini, sebilangan besar pengguna berbayar ChatGPT telah mengadu tentang kemerosotan prestasi mereka, yang telah menarik perhatian yang meluas. Pengguna melaporkan tindak balas yang lebih perlahan terhadap model, jawapan yang lebih pendek, kekurangan bantuan, dan lebih banyak halusinasi. Sesetengah pengguna menyatakan rasa tidak puas hati di media sosial, menunjukkan bahawa ChatGPT telah menjadi "terlalu menyanjung" dan cenderung untuk mengesahkan pandangan pengguna dan bukannya memberikan maklum balas kritikal. Ini bukan sahaja memberi kesan kepada pengalaman pengguna, tetapi juga membawa kerugian sebenar kepada pelanggan korporat, seperti mengurangkan produktiviti dan pembaziran sumber pengkomputeran. Bukti kemerosotan prestasi Ramai pengguna telah melaporkan kemerosotan yang ketara dalam prestasi CHATGPT, terutamanya dalam model yang lebih lama seperti GPT-4 (yang tidak lama lagi akan dihentikan dari perkhidmatan pada akhir bulan ini). ini


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).
