干货总结 ：13 种概率分布的学习方法 ！

今天分享一份最常见的基本概率分布教程，大多数和使用 Python 库进行深度学习有关。01 概率分布概述共轭意味着它有共轭分布的关系。在贝叶斯概率论中，如果后验分布 p（θx）与先验概率分布 p（θ）在同一概率分布族中，则先验和后验称为共轭分布，先验称为似然函数的共轭先验。共轭先验维基百科在这里（https://en.wikipedia.org/wiki/Conjugate_prior）。多分类表示随机方差大于 2。n 次意味着我们也考虑了先验概率 p（x）。为了进一步了解概率，我建议阅读 [pattern recognition and machine learning，Bishop 2006]。02 分布概率与特征1、均匀分布（连续）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/uniform.py均匀分布在 [a，b] 上具有相同的概率值，是简单概率分布。2、伯努利分布（离散）代码：https://github.com/graykode/distribution-is-all-you-need/blob/master/bernoulli ………………………………