深度学习需要掌握的 13 个概率分布

1.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，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

3.二项分布（离散）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/binomial.py

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

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

7.Dirichlet 分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/dirichlet.py

8.伽马分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/gamma.py

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

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。

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