Laplace(x;μ,γ)=2γ1exp(−γ∣x−μ∣)
Laplace distribution
Tags Laplace distribution PDF P(X)=\lambda e^{-\lambda X} Cumulative Distribution Function F(x;\lambda)=\begin{cases}1-e^{-\lambda x}&x\geq0\\0&x<0\end{cases}
Discrete 확률 분포 we use discrete probability distributions to model categorical variables. i.e., variables that take a finite set of unordered values. Discrete distributions are...
많은 변수에 대한 확률 분포를 joint probability distribution 이라고 한다.
Erlang distribution(얼랭 분포) 은 Gamma distribution 에서 shape parameter k 가 이산값을 따르는 분포를 의미한다: discretised
The gamma distribution can be parameterized in terms of a shape parameter α = k and an inverse scale parameter β =1/θ, called a rate parameter. exponential distribution 에서는 rate...
베타 분포는 두 매개변수 α 와 β 에 대해 0 과 1 사이에서 정의되는 연속확률분포들의 가족 (a general family of continuous probability distributions) 을 의미한다.
기하분포(Geometric Distribution)는 성공 확률이 p인 베르누이(Bernoulli distribution) 시행에서, 처음으로 성공이 나타나기까지 시행한 횟수 k에 대한 확률 분포입니다.
푸아송 분포는 확률론에서 단위 시간 안에 어떤 사건이 몇 번 발생할 것인지를 표현하는 이산 확률 분포이다.
랜덤 변수 x 의 분포가 exponential family 를 따른다고 했을때, pdf 는 다음과 같이 쓰여질 수 있다.
multivariate Gaussian distribution 에서 covariance matrix 의 inverse 를 precision matrix 라고 부른다.