概率分布是什么?

概率分布是一种数学分布，它用于描述随机变量的概率分布。随机变量是无法确定的，但可以进行测量的值。概率分布定义了随机变量取值的概率。

概率分布的定义：

• 概率质量函数 (PMF) 定义了随机变量取值的概率。
• 概率密度函数 (PDF) 定义了随机变量在任何给定点取值的概率密度。
• 累积分布函数 (CDF) 定义了随机变量取值小于或等于特定值的概率。

概率分布的类型：

• 离散概率分布：随机变量取值是离散的，例如掷骰子获得的点数。
• 连续概率分布：随机变量取值是连续的，例如身高、体重和时间。

一些常见的概率分布包括：

• 均匀分布：随机变量取值均匀地分布在一定范围中。
• 正态分布：随机变量取值符合正态分布，也称为高斯分布。
• 二项分布：随机变量取值是独立的二项随机变量的总和。
• 泊松分布：随机变量取值是独立的泊松随机变量的总和。

概率分布在机器学习中的应用：

概率分布在机器学习中用于：

• 模型训练：通过使用概率分布来定义模型的输出变量。
• 模型评估：通过使用概率分布来评估模型的性能。
• 决策：通过使用概率分布来做出决策。