
在学习概率统计的泊松分布时用到了一个公式:x->∞时(1-k/x)x的极限值为e-k,但没有推导过程,老猿自己推导了一下,记录在此。
在《人工智能数学基础8:两个重要极限及夹逼定理》介绍了:
令y= -x/k,则x= -ky,x->∞时y->∞,则:
lim(1-k/x)x=lim(1+1/y)-yk=lim((1+1/y)y)-k=e-k
老猿注:
经过这几天的思考,发现这个推导过程存在问题,在《由二项分布推导泊松分布中的两个使用公式的证明:https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/127877254》进行了重新推导。
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