Multinoulli 分布, 指的也是单个离散型随机变量, 可以随机地取 k 个不同的状态, 在每个状态上的概率用 pi 来表示. 因此 Multinoulli 分布可以用一个 k−1 维的向量 p 表示, 因为这个分布只有 k−1 个自由度,。
在 ML 中, Multinoulli分布常用来表示 classification 的 k个类, 而class之间一般是没有可比可计算性的, 因此我们一般不用计算 Multinoulli 分布的期望和方差。
本文介绍了Multinoulli分布的概念及其在机器学习中的应用。Multinoulli分布描述了一个离散型随机变量能随机地取k个不同状态的概率分布情况,通常用于表示分类问题中的k个类别。
Multinoulli 分布, 指的也是单个离散型随机变量, 可以随机地取 k 个不同的状态, 在每个状态上的概率用 pi 来表示. 因此 Multinoulli 分布可以用一个 k−1 维的向量 p 表示, 因为这个分布只有 k−1 个自由度,。
在 ML 中, Multinoulli分布常用来表示 classification 的 k个类, 而class之间一般是没有可比可计算性的, 因此我们一般不用计算 Multinoulli 分布的期望和方差。
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