多项式分布由二项式分布推广而来,二项式分布的最简单例子是抛硬币,抛完之后硬币出现正反面的概率。
在此之前回忆一下二项式,二项式就是由一个运算符连接的式子,像是a+b这种都是二项式,顾名思义两个项,多项式就同理。其实也就这样,结果上常微分方程课的时候一听见多项式就懵的不行。
比较麻烦的是二项式定理 拆(a+b)^n ,牛顿提出来的。
常见的那个是多项式函数,多项式就是最简单的那个。
像投硬币一样,也就是正反面,不是正面就是反面,所以加起来概率是1。
多项式分布呢,像摇骰子一样,肯定就是1-6其中一个数,所以所有概率加和是1,这个1就代表能发生的所有情况,但实际每件事情有各自的发生概率,如果不是单项式分布(如果有的话)。
在分类问题里如果用到,那就可以是代表预测结果一定属于标签项里的一项,无论对错,都一定属于其中,所以相加还是1。
看论文的时候看到多项式分布卡住,记录一下学习过程,做笔记。
multinomial distribution