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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exponential family distribution（指数族分布）
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08-27 3286
本文主要介绍指数族分布
概率机器学习——2. 常用概率分布
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07-04 305
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指数分布族 和 广义线性模型
咸鱼的博客
04-25 4988
本节主要是我看了网易公开课上的Andrew Ng的机器学习公开课第四节所做的笔记加上自己的一些整理，将它发上来供参考，由于水平有限，可能有错误。这节视频中，Andrew Ng主要讲了三个方面，分别是牛顿法，指数分布家族和广义线性回归（GLMS）。本节介绍的指数分布函数主要是为广义线性回归所服务的。 牛顿法与梯度法一样，是一种常见的迭代优化方法。牛顿法在接近收敛值时呈指数收敛，表现性质很优良，但是
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从标题上看，是“指数分布族(exponential family)”，不是“指数分布(exponential distribution)”，这是两个不同的概念，不要弄混了。指数分布族在上世纪30年代中期被提出，在概率论和统计学中，它是一些有着特殊形式的概率分布的集合，包括许多常用的分布，如正态分布、指数分布、伯努利分布、泊松分布、gamma分布、beta分布等等。指数分布族为很多重要而常用的概率分
常见分布总结-高斯分布、伯努利分布、泊松分布、几何分布、beta分布
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概率分布 概率分布是指用于表述随机变量取值的概率规律，包括连续分布和离散分布。 下面作了这些概率分布的一个思维导图。 文章目录概率分布1、离散概率分布1.1、两点分布2.2、 二项分布1.3、几何分布1.4、超几何分布1.5、泊松分布2、连续概率分布2.1、均匀分布2.2、正太分布2.3、beta分布2.4、柯西分布3、参考资料 概率分布 1、离散概率分布 1.1、两点分布 意义：指的是一次实...
python实现泊松分布_常见的分布及如何使用python实现
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8 深入了解：指数族分布
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