jax.scipy.stats.bernoulli.logpmf

jax.scipy.stats.bernoulli.logpmf(k, p, loc=0)

伯努利对数概率质量函数。

JAX 对 scipy.stats.bernoulli 的 logpmf 的实现

伯努利概率质量函数定义为：

\[\begin{split}f(k) = \begin{cases} 1 - p, & k = 0 \\ p, & k = 1 \\ 0, & \mathrm{otherwise} \end{cases}\end{split}\]

参数:

• k (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex | TypedNdArray) – arraylike，评估 PMF 的值

• p (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex | TypedNdArray) – arraylike，分布形状参数

• loc (Array | ndarray | bool | number | bool | int | float | complex | TypedNdArray) – arraylike，分布偏移量

返回:

logpmf 值数组

返回类型:

Array

另请参阅

• jax.scipy.stats.bernoulli.cdf()

• jax.scipy.stats.bernoulli.pmf()

• jax.scipy.stats.bernoulli.ppf()