主要な連続分布
不確実性の数学
ガウスを超えて、いくつかの連続分布が何度も現れる。各々は異なる種類の問いに答える：「範囲内のどこか？」「次の事象までどれくらい？」「未知の確率自体はどう分布するか？」
一様 U(a, b)は区間にわたって確率を平坦に広げ、一定密度1/(b−a)を持つ。デフォルトの「範囲以外何も知らない」で、サンプリングの原材料です：すべての乱数生成器はU(0,1)から始まる。
指数(λ)は事象が一定の平均レートλで起きるとき、ランダムな事象までの時間をモデル化する。記憶なしです：しばらく待ったことがまだ待つ時間を変えない。
機械学習における位置づけディリクレは「分布上の分布」です：トピックモデル(LDA)の混合重みとベイズ分類器が平均化するカテゴリ確率を生成する。ベータは推定している確率の定番事前で、クリック率やコインの偏りのようで、バンディットのトンプソンサンプリングを駆動する。一様は他のすべてのサンプラーが変換するエントロピー源です。
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