機器學習筆記-概率

　　概率的理解：概率的一種理解是頻數的解釋，比如投硬幣，當投的次數無限多時，我們大概知道下次投出「head」 的概率。另外一種解釋就是貝葉斯觀點，就是衡量事情的不確定性。貝葉斯觀點的好處在於，其不是基於重複事件的。而是基於先前的信息，來預測下一個事件發生的概率。 概率的基本性質在此略去，下面看看幾種典型的概率分佈： 高斯分佈爲什麼使用最頻繁：1，他的兩個參數很好理解，能很好的解釋分佈中的兩個重要的

>>阅读原文<<