機器學習數學基礎——概率論與貝葉斯先驗

文章目錄 機器學習數學基礎——概率論與貝葉斯先驗 一、引入 二、概率公式 三、分佈 (一)兩點分佈（離散的） （二）二項分佈Bernoulli distribution（離散的） （三）考察Taylor展式（離散的） （四）泊松分佈Poisson distribution(離散的) （五）均勻分佈（連續的） （六）指數分佈（連續的） （七）正態分佈 （八）總結![在這裏插入圖片描述](https:

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