机器学习中的概率分布(二)

发布时间:2023-02-02 22:30

6.β分布(连续)

表示形式为:

其中,a和b为形状参数,定义域为(0,1),通常用于建模伯努利试验事件成功的概率的概率分布。

  • 掷骰子可以确定系统成功的概率的简单实验,但实际情况下,系统成功的概率未知,但可通过频率估计概率。
  • 对于n次试验,统计成功次数k。但系统成功的概率未知,因此,通过该公式最终得到的是系统成功概率的最佳估计。实际值可能是其他数值,只是概率较小。所以,硬币正面出现概率就是这个数值,是随机变量,符合Beta分布,取值范围为0到1。
  • 因此,Beta分布可看作一个概率的概率密度分布。如果某个东西具体概率未知,Beta分布给出的是所有概率出现的可能性大小。

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