离散型变量

  • 伯努利分布: 随机变量只能取0 1 两个数值
  • 二项分布: n次独立重复的伯努利实验,自变量的取值范围为 x=1,2,3,k,...n
  • multinouli  distribution 或者称为 categorical distribution 范畴分布,伯努利分布的推广,自变量取K个值
  • multinomial 多项式分布: n 次 multinouli的独立重复实验,或者说二项分布的推广。

四者的关系为:

                                                               机器学习中常见的概率分布

 


连续性变量

  • 高斯分布
  • 指数分布   在x=0 处取得边界点的分布,机器学习中常见的概率分布 ,该分布的定义域为x>=0。
  • laplace 分布,允许在任意一点u 处设置概率质量的峰值。机器学习中常见的概率分布

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