bernoulli-probability

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さまざまな確率のベクトルを使って（0,1）から繰り返し描画する最適な方法は何ですか？（R）

は、私は頻繁に私が「成功」の確率probの変化ベクトルとc(0,1)から交換で繰り返しサンプルを描きたいの問題に直面し、forループの両方を使用してのような prob <- c(1:5/10) 二つのオプションは次のとおりです。 A <- numeric() n <- length(prob) for(i in 1:n){ A[i] <- rbinom(1 , 1 , prob

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Matlab（多変量ベルヌーイ）の最大可能性

私はMATLABの環境に新しく、どれだけ苦労しても、多変量ベルヌーイのMLアルゴリズムを構築する方法の概念を理解できないようです。私はN個の変数（x1、x2、...、xN）のデータセットを持ち、各変数はD次元（Dx1）のベクトルであり、パラメータベクトルはp =（p1、p2 ,. ..、pD）。私のデータセットからの推定確率のDベクトルを与える for n=1:D prob(n)=ml

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ベルヌーイ実験に以下の実験を想定回

多数の実行の詳細な結果（確率ツリー）を取得する方法：回 IのN数を（成功Pの確率で）同じベルヌーイ試行を実行します次の情報が必要です：すべての可能な成功/失敗のシーケンスが起こる確率。例：成功P = 40％の確率で Aベルヌーイ実験を3回実行し、以下の結果をもたらすであろう（Sは成功であり、Fは失敗である）： FFF 0.216 SFF 0.144 FSF 0.144 SSF 0.096 FFS

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ナイーブベイズ分類器のベルヌーイモデルのラプラス平滑化

ドキュメントをクラスに分類するためのナイーブベイズ分類器を実装する必要があります。したがって、ラプラス平滑化と一緒に、クラスに属する用語の条件付確率を得るには、 prob（t | c）= Num（クラスcのドキュメント内のワード発生+ 1/Numクラスcの文書）+ | V | bernoulliモデルは、1または0のいずれかを持ち、ボキャブラリーはおそらく20000ワードなどのように大きくなります

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ベルピュエル分布の数字をscipyで描画する

scipyを効率的に使ってベルヌーイ分布から数値を描くにはどうすればよいですか？

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TensorFlowでベルヌーイ分布で変数を初期化するにはどうすればよいですか？

TensorFlowで変数を初期化するにはどうすればよいですか？私はベルヌーイ分布と各重みを関連付けたい：一部の値x2を取得するには、1-Pの確率でいくつかの値x1を取得するためのpの確率で、および。この行列はどのように初期化する必要がありますか？私はこのコードを書いた： logits_y = tf.get_variable("logits", [n_input*n_hidden,2],