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c# 标准正太分布函数_机器学习中常见的几种概率分布

發(fā)布時間:2023/12/18 C# 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 c# 标准正太分布函数_机器学习中常见的几种概率分布 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

1.均勻分布

均勻分布是關于定義在區(qū)間[a,b](a<b)上連續(xù)變量的簡單概率分布,其概率密度函數(shù)如下圖所示。

均勻分布的概率密度函數(shù)

若變量x服從均勻分布U(x | 0,1)且a<b,則a+(b-a)x服從均勻分布U(x | a,b).

概率密度函數(shù)、期望、方差

2.伯努利分布

伯努利分布是關于布爾變量x ∈ {0,1}的概率分布,其連續(xù)參數(shù) μ ∈ [0,1]表示x=1的概率。

伯努利分布概率密度函數(shù)

伯努利分布期望、方差

3.二項分布

二項分布用以描述N次獨立的伯努利實驗中有m次成功(即x=1)的概率,其中每次伯努利實驗成功的概率為μ ∈ [0,1]。當N=1時,二項分布退化為伯努利分布。

二項分布的概率密度函數(shù)、期望、方差

4.多項分布

將伯努利分布由單變量擴展為d維向量x,其中

且 ,并假設 取1的概率為 , ,則將得到離散概率分布,

在此基礎上擴展二項分布則得到多項分布,它描述了在N次獨立實驗中有

次 的概率。

多項分布的概率密度函數(shù)、期望、方差、協(xié)方差

5.貝塔分布

貝塔分布是關于連續(xù)變量

的概率分布,它由兩個參數(shù)a>0和b>0確定,其概率密度函數(shù)如下圖所示。

貝塔分布的概率密度函數(shù)

其中

為Gamma函數(shù) ,B(a,b)為Beta函數(shù) ,當a=b=1時,貝塔分布退化為均勻分布.

6.狄利克雷分布

狄利克雷分布是關于一組d個連續(xù)變量

的概率分布, .令 ,參數(shù) , , 。當d=2時,狄利克雷分布退化為貝塔分布。

狄利克雷分布概率、期望、方差、協(xié)方差

7.高斯分布

高斯分布亦稱正太分布,是應用最為廣泛的連續(xù)概率分布。對于單變量

,高斯分布的參數(shù)為均值 和方差 . 下圖給出了在幾組不同參數(shù)下高斯分布的概率密度函數(shù)。

高斯分布的概率密度函數(shù)

對于d維向量x,多元高斯分布的參數(shù)為d維均值向量

和 d d的對稱正定協(xié)方差矩陣 。

8.共軛分布

假設變量x服從分布

,其中 為參數(shù), 為變量x的觀測樣本,假設參數(shù) 服從先驗分布 和抽樣分布 決定的后驗分布 與 是同種類型的分布,則稱先驗分布 為分布 或 的共軛分布。

例如,假設

, 為觀測樣本, 為觀測樣本的均值, ,其中a,b為已知參數(shù),則 的后驗分布亦為貝塔分布,其中 ,

,這意味著貝塔分布與伯努利分布共軛。類似可知,多項式分布的共軛分布是狄利克雷分布,而高斯分布的共軛分布仍然是高斯分布。

9.KL散度

KL散度,亦稱相對熵或者信息散度,可用于度量兩個概率分布之間的差異。給定兩個概率分布P和Q,兩者之間的KL散度定義為

,其中p(x)和q(x)分別為P和Q的概率密度函數(shù)。 創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯,堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎

總結

以上是生活随笔為你收集整理的c# 标准正太分布函数_机器学习中常见的几种概率分布的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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