概率分布基础教程：助力深度学习研究者的开源项目
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/distribution-is-all-you-need 项目基础介绍
本项目是一个面向深度学习研究者的概率分布基础教程，旨在帮助理解并应用最常见的概率分布。该项目使用 Python 语言编写，涵盖了连续和离散概率分布的各个方面，非常适合作为深度学习中的数学基础教程。
核心功能
- 概率分布介绍：详细介绍了均匀分布、伯努利分布、二项分布、多项式分布、Beta分布、Dirichlet分布、伽玛分布、指数分布、高斯分布、卡方分布以及Student-t分布等概率分布的基本概念和应用。
- 编程实例：为每种概率分布提供了Python代码实例，便于研究者学习和实践。
- 贝叶斯理论应用：展示了如何使用共轭先验分布简化贝叶斯后验分布的计算过程。
最近更新的功能
- 代码优化：对已有概率分布的代码进行了优化，提高了代码的可读性和运行效率。
- 功能扩展：增加了对多项式分布和Student-t分布的详细说明和代码实例，使得教程内容更加全面。
- 文档更新：更新了项目文档，增加了对概率分布之间关系的详细解释，帮助用户更好地理解不同分布的相互联系。
本项目是一个持续更新的开源项目，致力于为深度学习领域的研究者和开发者提供高质量的概率分布教程。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
