深度学习必懂的 13 种概率分布

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导读： 作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。 这里有一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 Python 库进行深度学习有关。 来源：AI开发者 原文链接： https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need 概率分布概述： 共轭意味着它有共轭分布的关系。 在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。共轭先验维基百科在这里 https://en.wikipedia.org/wiki/Conjugate_prior 多分类表示随机方差大于 2。 n 次意味着我们也考虑了先验概率 p（x）。 为了进一步了解概率，我建议阅读 [pattern recognition and machine learning，Bishop 2006]。 分布概率与特征： 01 均匀分布（连续） 代码： https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/uniform.py 均匀分布在 [a ………………………………