2.2 指数族分布(以伯努利、高斯、泊松为例)

最新推荐文章于 2025-07-04 11:22:31 发布
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分类专栏： cs229(吴恩达机器学习) 文章标签： 指数族分布 伯努利 高斯 泊松
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博客围绕指数族分布展开，涉及伯努利、高斯和泊松分布等信息技术相关内容，虽未给出具体内容，但这些分布在信息技术领域有重要应用，如数据分析、机器学习等。

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机器学习中的随机过程（伯努利过程与泊松过程）
scott198512的博客
10-07 2211
介绍伯努利过程与泊松过程差异
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05-29 605
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指数族分布
小菜羊的博客
08-27 3286
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exponential family distribution（指数族分布）
weixin_30877227的博客
01-09 254
1. exponential family 给定参数 η，关于 x 的指数族分布定义为如下的形式： p(x∣∣η)=h(x)g(η)exp{ηTu(x)} 其中 x 可以为标量也可以为矢量，可以为离散也可是连续。其中 η 被称为分布的自然系数（natural parameters）， g(η)∫h(x)exp{ηTu(x)}dx=1 2. 以...
概率机器学习——2. 常用概率分布
最新发布
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07-04 305
多元正态分布描述多维连续数据；正态逆维希特分布作为其共轭先验，提供了一种动态更新均值向量和协方差矩阵联合信念的机制；这种关系简化了贝叶斯推断的计算，使得在观测数据后，后验分布仍能保持解析形式，便于实际应用（如金融建模、机器学习等）。
指数分布族
yocencyy的专栏
07-26 1323
转自：https://www.cnblogs.com/sddai/p/11279007.html 个人学习收藏，侵删 ---------------------------------------------------------------------------------- 指数族分布是一大类分布，基本形式为： 分布函数框架中的h(x),η(θ),T(x)和A(θ)并不是任意定义的，每一部分都有其特殊的意义。 θ是自然参数(natural parameter)，通常是一个实数； h(x)
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8 深入了解：指数族分布
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