Distributions

1 Zhang, A., Lipton, Z.C., Li, M. and Smola, A.J., 2021. Dive into deep learning. arXiv preprint arXiv:2106.11342.

이산균등분포는 각 random variable의 확률이 균등한 값으로 이루어진 것을 의미합니다.이산 결과값으로 나오기 때문에 Discrete Uniform 이산균등분포라고 하며 이산환률분포에 속합니다.예를 들어 다음과 같은 random variable의 집합이 있을 때

연속균등분포는 연속확률분포에 속하며, Random variable의 특정한 구간 $a, b$ 에 대하여 임의에 값에 대해 동일한 확률을 보이는 분포를 칭합니다.다음과 같이 표기될 수 있습니다.$$X \\sim U(a, b).$$먼저 PDF는 다음과 같습니다.모든 구간에

Binomial 이항분포는 확률변수 Random variable이 $n$번의 시행에 있어 1과 0 혹은 성공과 실패 등 2가지 값만 가지는 형태를 의미합니다. 즉 결과가 2가지 뿐이므로 이산확률분포에 속하며 만약 시행횟수가 1이라면 베르누이 분포와 동일합니다. 즉, 만

가우시안 분포는 아웃라이어에 취약한 데 반해, 이에 대한 대안으로 student t분포를 들 수 있습니다. 가우시안 분포와 유사하게 생겼지만 통상 조금 더 중심부의 높이가 낮고 tail의 mass가 더 높은 형태(heavy tail)를 띄게 되며, 파라미터인 자유도(d