2 拉普拉斯分布
一元拉普拉斯分布的密度函式為：
p (x
)=12
σexp
(−∣x
−μ∣σ
)p(x) = \frac exp(-\frac)
p(x)=2
σ1e
xp(−
σ∣x−
μ∣)
從函式影象看，拉普拉斯密度函式是個尖峰曲線，關於 μ
\muμ 對稱，在 μ
\muμ 處函式值最大，遠離中心點 μ
\muμ ，函式值快速下降，下降速度是指數。μ
\muμ 稱為位置引數，σ
\sigma
σ 稱為尺度引數。
拉普拉斯分布的期望為 μ
\muμ ，方差為 2σ2
2\sigma^2
2σ2 。
拉普拉斯分布與高斯分布最大差別是，拉普拉斯分布是『尖峰厚尾』，高斯分布是『圓峰薄尾』。即當拉普拉斯分布與高斯分布方差相等時，相比於高斯分布，拉普拉斯分布在均值附近和遠離均值處有更高概率密度，也就是說，隨機取樣時，拉普拉斯分布更容易抽樣到均值附近和遠離均值的樣本。
拉普拉斯（Laplace）分布
laplace分布的概率密度函式的形式是這樣的 一般 的取值為0，所以形式如下 它是由兩個指數函式組成的，所以又叫做雙指數函式分布 double exponential distribution 均值和方差 均值的求解,若x的概率密度函式為f x 那麼x的均值為均值為0。方差根據 使用pyplot畫...
高斯，拉普拉斯分布
一般來說我們可以使用正則化來避免過度擬合。但是實際上什麼是正則化，什麼是通用技術，以及它們有何不同？正規化是我們對學習演算法所做的任何修改，旨在減少其泛化誤差，而不是其訓練誤差。換句話說 通過防止演算法過度擬合訓練資料集，可以將正則化用於訓練對看不見的資料更好地泛化的模型。那麼，如何修改邏輯回歸演算...
拉普拉斯運算元 拉普拉斯方程之美
物理學有它自己的羅塞塔石碑。它們是連線宇宙間看上去不同的領域的天書，它們將任何物理學分支同純粹數學聯絡起來。拉普拉斯方程就是其中之一 它幾乎無處不在 在電磁學 在流體力學 在引力 在熱學 在肥皂泡 拉普拉斯方程是以法國數學家pierre simon laplace 皮埃爾 西蒙 拉普拉斯 的名字命名...