機率論基礎（4）五種重要的分佈（二項、泊松、均勻、指數、正態分佈）

機率論對於學習 NLP 方向的人，重要性不言而喻。因而我打算從機率論基礎篇開始複習，也順便鞏固鞏固基礎。 這是基礎篇的第四篇知識點總結web 基礎：下面前三篇的連接地址： 機率論基礎（1）古典和幾何概型及事件運算 機率論基礎（2）條件機率、全機率公式和貝葉斯公式 機率論基礎（3）一維隨機變量（離散型和連續型） 基本求導公式： svg 1.離散型-二項分佈 形式： 分佈律： 即當 X=k 時，機率爲

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