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作为机器学习从业者，你需要知道概率分布相关的知识。这里有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。
概率分布概述
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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）。
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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]。
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先验概率 p（x）不考虑伯努利分布。因此，如果我们对最大似然进行优化，那么我们很容易被过度拟合。 -
利用二元交叉熵对二项分类进行分类。它的形式与伯努利分布的负对数相同。
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参数为 n 和 p 的二项分布是一系列 n 个独立实验中成功次数的离散概率分布。 -
二项式分布是指通过指定要提前挑选的数量而考虑先验概率的分布。
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多伯努利称为分类分布。 -
交叉熵和采取负对数的多伯努利分布具有相同的形式。
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β分布与二项分布和伯努利分布共轭。 -
利用共轭，利用已知的先验分布可以更容易地得到后验分布。 -
当β分布满足特殊情况（α=1，β=1）时，均匀分布是相同的。
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dirichlet 分布与多项式分布是共轭的。 -
如果 k=2，则为β分布。
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如果 gamma（a，1）/gamma（a，1）+gamma（b，1）与 beta（a，b）相同，则 gamma 分布为β分布。 -
指数分布和卡方分布是伽马分布的特例。
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k 自由度的卡方分布是 k 个独立标准正态随机变量的平方和的分布。 -
卡方分布是 β 分布的特例
<pre style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><p style="padding-right: 0em;padding-left: 0em;max-width: 100%;min-height: 1em;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;color: rgb(0, 0, 0);font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;widows: 1;line-height: 1.75em;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;font-size: 16px;letter-spacing: 0.544px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.5px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: 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