又叫做0-1分布，指一次隨機試驗，結果只有兩種。也就是乙個隨機變數的取值只有0和1。
記為: 0-1分布 或b(1,p)，其中 p 表示一次伯努利實驗中結果為正或為1的概率。
概率計算：
期望計算：
e(x)=0∗p0+1∗p1=p
最簡單的例子就是，拋一次硬幣，**結果為正還是反。
表示n次伯努利實驗的結果。
記為：x~b(n,p)，其中n表示實驗次數，p表示每次伯努利實驗的結果為1的概率，x表示n次實驗中成功的次數。
概率計算：
期望計算：
例子就是，求多次拋硬幣，**結果為正面的次數。
多項式分布是二項式分布的擴充套件，不同的是多項式分布中，每次實驗有n種結果。
概率計算：
期望計算：
最簡單的例子就是多次拋篩子，統計各個面被擲中的次數。
多項式分布
多項式分布由二項式分布推廣而來，二項式分布的最簡單例子是拋硬幣，拋完之後硬幣出現正反面的概率。在此之前回憶一下二項式，二項式就是由乙個運算子連線的式子，像是a b這種都是二項式，顧名思義兩個項，多項式就同理。其實也就這樣，結果上常微分方程課的時候一聽見多項式就懵的不行。比較麻煩的是二項式定理 拆 a...
hashmap的泊松分布，二項式分布？
什麼是二項式分布？二項式分布就是只有兩種結果的概率事件 在執行n次之後 某種結果的分布情況，就是n次伯努利實驗，比如拋了n次硬幣，k次正面的概率。概率 k n p k 1 p n k 這種的拋20次 出現 7次正面的概率，p是每次拋出現正面的概率也就是0.5。兩個重點 這個就是二項式分布 什麼是泊松...
機器學習中的數學 多項式分布及其共軛分布
二元變數是用來描述只有兩種可能值的量，而當我們遇到一種離散變數，其可以有k種可能的狀態。我們可以使用乙個k維的向量x表示，其中只有一維xk為1，其餘為0。對應於xk 1的引數為 k，表示xk發生時的概率。其分布可以看做是伯努利分布的一般化。現在我們考慮n個獨立的觀測d 得到其似然函式。如圖 現在我們...