一、泊松分布 1.1 泊松分布的定义 日常生活中，大量事件是有固定频率的。 某医院平均每小时出生3个婴儿某公司平均每10分钟接到1个电话某超市平均每天销售4包xx牌奶粉某网站平均每分钟有2次访问 它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数&#xff0…

目录 一、说明 二、均匀分布： 三、机器学习和数据科学中的均匀分布示例： 3.1 对数正态分布： 3.2 机器学习和数据科学中的对数正态分布示例： 四、 帕累托分布 4.1 什么是幂律？ 4.2 机器学习和数据科学中的帕累托分布示例： 4.3 伯努利分布： 4.4 机器学习和数据科学中的伯努…

有一个基本定律，就是大家常说对于内容的访问遵循80/20原则，也就是20%的内容，会占有80%的访问量。 Zipf分布与其类似。 这是一个定性的原则，定量来说，内容访问近似符合Zipf定律(Zipfs law), 这个定律是美国语言学家Zipf发现的，他在1932年研究英文单词的出现频率时，发现如…

泊松分布是1837年由法国数学家泊松（Poisson，1781年—1840年）首次提出的．设随机变量X的取值为0，1，2，…，n，…，相应的分布律为 称随机变量X服从参数为的泊松分布…

泊松分布是一种常见的离散概率分布，它用于描述某个时间段或区域内随机事件发生的次数。它得名于法国数学家西蒙丹尼泊松。 泊松分布的概率质量函数表示某个时间段或区域内事件发生次数的概率。如果随机变量 X 服从泊松分布，记作 X ~ Poisson(λ)&#x…

1.指数族分布是一类分布，包括高斯分布、伯努利分布、泊松分布等 2.指数族分布主要包含三个参数：自然参数，充分统计量和对数配分函数 3.对数配分函数一阶导等于充分统计量的期望，二阶导等于充分统计量的方差 4.从最大熵原理可以推导出指数族分布 指数族分布(exponential fam…

正太分布 密度函数期望方差 密度函数 设 X N ( μ , σ 2 ) X ~ N(\mu,\sigma^2) X N(μ,σ2)&#xff0c;其概率密度为 f ( x ) 1 2 π σ e − ( x − μ ) 2 2 σ 2 , σ > 0 , − ∞ < x < ∞ f(x)\frac1{\sqrt{2 \pi} \sigma}e^{- \frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^…

泊松分布和指数分布的关系 泊松分布用于描述单位时间（或面积内）随机事件发生的次数（离散型随机变量）， λ \lambda λ表示随机事件在单位时间（或面积内）发生的平均次数 The Poisson distribution deals with the number of occurrences in a fixed period of time