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機率統計與機器學習:常見分佈性質總結
時間 2019-12-05
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常見分佈 正態分佈 來源:中心極限定理 定義:大量獨立的隨機變量之和趨向於正態分佈(高斯分佈) 前提:樣本之間相互獨立 公式: p(x)=12π√σexp(−(x−μ)22σ2) 圖示: 能夠看出指望 μ 表明了正態分佈的偏移量(位置);方差 σ2 表明了幅度 當 μ =1, σ =0就是標準正態分佈 擴充:爲何測量偏差服從正態分佈 偏差公式: x¯−x=(1N∑Ni=1xi)−x∗ (這裏的 x
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