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!

Hei ada, pengekodan ninja! Apa tugas yang berkaitan dengan pengekodan yang anda telah merancang untuk hari itu? Sebelum anda menyelam lebih jauh ke dalam blog ini, saya ingin anda memikirkan semua kesengsaraan yang berkaitan dengan pengekodan anda-lebih jauh menyenaraikan mereka. Selesai? - Let ’

AI Menambah Penyediaan Makanan Walaupun masih dalam penggunaan baru, sistem AI semakin digunakan dalam penyediaan makanan. Robot yang didorong oleh AI digunakan di dapur untuk mengautomasikan tugas penyediaan makanan, seperti membuang burger, membuat pizza, atau memasang SA

Pengenalan Memahami ruang nama, skop, dan tingkah laku pembolehubah dalam fungsi Python adalah penting untuk menulis dengan cekap dan mengelakkan kesilapan runtime atau pengecualian. Dalam artikel ini, kami akan menyelidiki pelbagai ASP

Pengenalan Bayangkan berjalan melalui galeri seni, dikelilingi oleh lukisan dan patung yang terang. Sekarang, bagaimana jika anda boleh bertanya setiap soalan dan mendapatkan jawapan yang bermakna? Anda mungkin bertanya, "Kisah apa yang anda ceritakan?

Meneruskan irama produk, bulan ini MediaTek telah membuat satu siri pengumuman, termasuk Kompanio Ultra dan Dimensity 9400 yang baru. Produk ini mengisi bahagian perniagaan MediaTek yang lebih tradisional, termasuk cip untuk telefon pintar

#1 Google melancarkan Agent2Agent Cerita: Ia Isnin pagi. Sebagai perekrut berkuasa AI, anda bekerja lebih pintar, tidak lebih sukar. Anda log masuk ke papan pemuka syarikat anda di telefon anda. Ia memberitahu anda tiga peranan kritikal telah diperolehi, dijadualkan, dan dijadualkan untuk

Saya akan meneka bahawa anda mesti. Kita semua seolah -olah tahu bahawa psychobabble terdiri daripada pelbagai perbualan yang menggabungkan pelbagai terminologi psikologi dan sering akhirnya menjadi tidak dapat difahami atau sepenuhnya tidak masuk akal. Semua yang anda perlu lakukan untuk memuntahkan fo

Hanya 9.5% plastik yang dihasilkan pada tahun 2022 dibuat daripada bahan kitar semula, menurut satu kajian baru yang diterbitkan minggu ini. Sementara itu, plastik terus menumpuk di tapak pelupusan sampah -dan ekosistem -sekitar dunia. Tetapi bantuan sedang dalam perjalanan. Pasukan Engin


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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa