玻尔兹曼分布 python
时间: 2023-10-15 08:26:43 浏览: 105
玻尔兹曼分布是一种统计分布,用于描述粒子在热力学平衡下的能量分布。在机器学习中,玻尔兹曼分布可以应用于受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)模型中。
受限玻尔兹曼机是一种生成式的机器学习模型,能够学习样本的概率分布。它是玻尔兹曼机的一个简化版本,因为玻尔兹曼机在实际应用中很复杂,所以不常被使用。受限玻尔兹曼机通过引入约束,使模型变得更加简单。它可以学习样本的概率分布,并根据学到的概率分布生成符合该分布的样本。例如,可以使用受限玻尔兹曼机学习人脸图片的概率分布,然后生成一张新的、在现实世界中不存在的人脸。
在Python中,可以使用scipy库的stats模块来进行玻尔兹曼分布的采样实验。具体操作可以参考以下代码:
```python
from scipy.stats import bernoulli
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成服从玻尔兹曼分布的随机数
p = 0.5 # 可根据需要设定概率参数
r = bernoulli.rvs(p, size=10000)
# 统计随机数的特征
sample_mean = np.mean(r)
sample_variance = np.var(r)
# 绘制直方图
plt.hist(r, bins='auto', density=True)
plt.title("Histogram with 'auto' bins")
plt.grid()
plt.show()
# 输出统计特征
print('sample means of r = {0}'.format(sample_mean))
print('sample variance of r = {0}'.format(sample_variance))
```
以上代码首先导入了必要的库,包括scipy.stats的bernoulli模块用于生成服从玻尔兹曼分布的随机数。然后通过调用`bernoulli.rvs()`函数生成10000个服从指定概率分布的随机数。接下来,使用`np.mean()`和`np.var()`函数计算随机数的均值和方差,并使用`plt.hist()`函数绘制随机数的直方图。最后,使用`print()`函数输出统计特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [受限玻尔兹曼机的python参考实现](https://blog.csdn.net/u013749051/article/details/120670133)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于python/scipy学习概率统计(2):伯努利分布(Bernoulli Distribution)](https://blog.csdn.net/chenxy_bwave/article/details/120847774)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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