《机器学习》课程使用Kevin P. Murphy图书《Machine Learning A Probabilistic Perspective》本英语教材，本书从一个独特的数学概率论的角度解释机器学习的所有问题，要较强的数学基础。由于是英文教材。特开一个专题在此记录自己的学习过程和各种问题。以供备忘和举一反三之用。

在解说了机器学习的概述之后。第二章紧接着就開始讲述概率论的知识，通过兴许的学习会发现，这些概率论知识有部分在本科的概率论课程中学习过，可是有非常多其它部分是没有在现有的本科阶段甚至研究生阶段也非常少涉及的知识点。在此做一个总结。

1、概率学派

频率学派：概率代表的是对一个试验反复运行N次。所关注的事件发生的频率。这里要求的是须要进行反复试验，这对于一般可反复运行的试验是比較好的标识方式。这也成为实验概率。

贝叶斯学派：概率代表的是人们对一个未知事件发生的不确定性的一种表征，这里不要求对这个事件进行反复试验。同一时候对于不论什么未知的事件，都能够用一个概率来表征人们对它的认识。

通过上述比較能够发现，对于某些不能反复试验的事件（比方生成灯管的工厂生成的灯管的平均使用寿命，进行反复实验是不现实的）。使用贝叶斯概率的解释更加合理。因此在整个学习中都以贝叶斯学派为准。

2、基本知识

概率：事件空间Ω到实数域R的映射，对于每一个事件A，都有一个实数p（A）与之相应，同一时候满足：（1）非负性。p（A）>=0。（2）规范性，p（Ω）=1；（3）可列可加性：p(A1+A2+…An) = p(A1)+p(A2)+…p(An)当中A1、A2…An都是互补相容的事件。

基本概率公式：

全概率公式和贝叶斯公式：

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDQ4NzU2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">

通用的贝叶斯分类器：

（θ为模型的參数）

3、离散型分布

（1）二项分布Binomial

K为每次试验可能出现的结果，n为进行试验的次数。贝努利试验就是K={0。1}且n=1的试验，对于n(n>1)的n重贝努利实验就是二项分布，分布函数例如以下：

mean=θ，variance=nθ(1-θ)。

二项分布描写叙述的典型试验就是抛硬币，每次出现正面或者反面两种结果。

这在机器学习的分类算法中用于描写叙述二值的特征。也就是每一个数据的特征的取值是两个状态(通常是0和1)，用来表征当前数据是否有这个特征，因此能够使用二项分布来描写叙述当前特征的分布。

（2）多项分布Multinormial

当每次试验出现的结果可能有K（K>2）种时，也就是一个特征的不不过表征是否出现，而是须要用一个详细数值来表征该特征的影响大小。此时能够用多项分布进行描写叙述。

此处。当K=2时也就是两种状态，能够看出多项分布就退化到了二项分布，能够看出x1=k,x2=n-k，x1+x2=n条件满足。

当中，当n=1时。也就是仅仅进行一次试验，此时的分布称为多维贝努利分布，由于每次的可能状态有K（K>2）个，也成为离散分布（discrete distribution）或者分类分布（categorical distribution）。记为Cat(x|θ)：

（3）泊松分布Poisson

变量X={0,1,2.....}，λ>0，分布例如以下：

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDQ4NzU2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">

泊松分布能够用来模拟以时间序列发送的事件，具有无记忆性。

4、连续型分布

（1）正态分布Gaussian（Normal）

mean=u。mode=u，variance=σ^2。在统计学中应用很广泛，首先两个參数很好理解。各自是均值和标准差。同一时候，中心极限定理得到相互独立的随机变量的和的分布近似为高斯分布，能够用来模拟噪声数据；第三。高斯分布使用了最小的如果也就是拥有最大熵。第四，数学形式相对简单，很利于实现。

（2）Student t分布

mean=u。mode=u，variance=νσ^2/(ν-2)。ν>0为*度，方差在ν>2时有定义。均值在ν>1时有定义。此分布形式上与高斯分布类似，弥补了高斯分布的一个不足，就是高斯分布对离群的数据非常敏感，可是Student t分布更鲁棒。

一般设置ν=4，在大多数实际问题中都有非常好的性能，当ν大于等于5时将会是去鲁棒性，同一时候会迅速收敛到高斯分布。

特别的。当ν=1时。被称为柯西分布（Cauchy）。

（3）拉普拉斯分布Laplace

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDQ4NzU2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">

mean=u，mode=u，variance=2b^2。

也被称为双側指数分布，引出了绝对值的指数次方，因此在x=u处不可导。b（b>0）为缩放因子，用来调节数据的分散程度。拉普拉斯分布对离群数据的鲁棒性更好。同一时候，在x=u处给予了比高斯分布更大的概率密度，这个性质能够用来修正模型中稀疏的数据。

（4）Gamma分布

mean=a / b，mode=(a-1) / b，variance=a / b^2，mean在a>1时有定义。variance在a>2时有定义。当中变量T的范围为T>0。a>0称为形状參数，b>0称为速率參数。

• Exponential分布：a=1，b=λ时，Expon(x|λ)=Ga(x|1,λ)，这个分布描写叙述了连续的泊松过程，与离散型的泊松分布共轭。
• ErLang分布：ErLang(x|λ)=Ga(x|2,λ)
• Chi-Squared分布（卡方分布）：ChiSq(x|v)=Ga(x|v/2,1/2)，这是N个高斯分布的随机变量的平方和所服从的分布。

mean=b / (a-1)。mode=b / (a+1)，variance=b^2 / (a-1)^2(a-2)，当中mean在a>1时定义。variance在a>2时定义。

（5）Beta分布

定义在[0,1]区间上。要求a>0,b>0，当a=b=1时就是[0,1]上的均匀分布。mean=a / (a+b), mode=(a-1) / (a+b-2), variance = ab / (a+b)^2(a+b+1)。这个分布与离散的二项分布是共轭的。在朴素贝叶斯分类应用中，当似然分布为二项分布时，选择Beta分布为共轭先验分布，则后验分布也为Beta分布。很便于实际操作和计算。

（6）Pareto分布

mean=km/(k-1)（k>1）。mode=m。variance=mk^2 / (k-1)^2(k-2)（k>2），这个分布相应有一个Zipf's 定律，用来描写叙述单词的排名和其出现的频率的关系。x必须比一个常数m要大，可是不能超过k，当k为无穷大时，这个分布会趋于δ(x-m)。上述分布在信息检索中对索引构建中的词频预计非常有效。

（7）狄利克雷分布Dirichlet

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMDQ4NzU2OA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="">

mean（Xk）=ak/a0, mode(Xk) = (ak - 1) / (a0 - K), variance(Xk) = ak(a0-ak) / a0^2(a0+1)。这是beta分布在多维条件下的分布。相应的參数和变量都是一个向量，这个分布与离散的多项分布时共轭的，在朴素贝叶斯分类应用中，似然使用多项分布时。选择Dirichlet分布为先验分布，得到后验分布也为Dirichlet分布。

以上对机器学习中使用做一个概率分布汇总，也许在时间的学习笔记和复习。