每日速读!深度学习必须掌握的13种概率分布
2022-08-22 17:58:16来源：Python开发者
代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/uniform.py
(相关资料图)
均匀分布在 [a，b] 上具有相同的概率值，是简单概率分布。
2.伯努利分布（离散）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/bernoulli.py
先验概率 p（x）不考虑伯努利分布。因此，如果我们对最大似然进行优化，那么我们很容易被过度拟合。利用二元交叉熵对二项分类进行分类。它的形式与伯努利分布的负对数相同。图片3.二项分布（离散）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/binomial.py
参数为 n 和 p 的二项分布是一系列 n 个独立实验中成功次数的离散概率分布。二项式分布是指通过指定要提前挑选的数量而考虑先验概率的分布。4.多伯努利分布，分类分布（离散）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/categorical.py
多伯努利称为分类分布。交叉熵和采取负对数的多伯努利分布具有相同的形式。5.多项式分布（离散）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/multinomial.py
多项式分布与分类分布的关系与伯努尔分布与二项分布的关系相同。
6.β分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/beta.py
β分布与二项分布和伯努利分布共轭。利用共轭，利用已知的先验分布可以更容易地得到后验分布。当β分布满足特殊情况（α=1，β=1）时，均匀分布是相同的。7.Dirichlet 分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/dirichlet.py
dirichlet 分布与多项式分布是共轭的。如果 k=2，则为β分布。8.伽马分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/gamma.py
如果 gamma（a，1）/gamma（a，1）+gamma（b，1）与 beta（a，b）相同，则 gamma 分布为β分布。指数分布和卡方分布是伽马分布的特例。9.指数分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/exponential.py
指数分布是 α 为 1 时 γ 分布的特例。
10.高斯分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/gaussian.py
高斯分布是一种非常常见的连续概率分布。
11.正态分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/normal.py
正态分布为标准高斯分布，平均值为 0，标准差为 1。
12.卡方分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/chi-squared.py
k 自由度的卡方分布是 k 个独立标准正态随机变量的平方和的分布。卡方分布是 β 分布的特例13.t 分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/student-t.py
t 分布是对称的钟形分布，与正态分布类似，但尾部较重，这意味着它更容易产生远低于平均值的值。
via：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-needa
