机器学习中的概率分布

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分类专栏： 机器学习之概率论与矩阵论 文章标签： python 人工智能
于 2022-05-10 13:04:49 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scott198510/article/details/124685718
本文详细介绍了机器学习中常见的概率分布，包括离散型和连续型分布，如二项分布、伯努利分布、泊松分布、高斯分布、狄拉克分布等，并通过代码展示了它们的分布特性。此外，还探讨了这些分布的关系及其在机器学习中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 概述

在机器学习中，采用概率视角来理解数据特征，比较常用的有多种概率分布函数，本文对其作基本的总结。具体而言，主要有均匀分布、高斯分布、伯努利分布、泊松分布、二项分布、多项式分布、贝塔分布、贝塔-二项分布、负二项分布、狄里克雷分布，伽马分布等。

2. 概率分布函数

按随机变量的所属类型即离散型和连续型，概率分布分为离散型随机变量概率分布和连续型变量概率分布。

2.1 离散型概率分布

2.1.1  二项分布(Binomial Distribution)

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