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机器学习：泊松分布与指数分布我举一个例子，什么是泊松分布和指数分布？恐怕大多数人都说不清楚。我可以在10分钟内，让你毫不费力地理解这两个概念。一、泊松分布日常生活中，大量事件是有固定频率的。某医院平均每小时出生3个婴儿某公司平均每10分钟接到1个电话某超市平均每天销售4包xx牌奶粉某网站平均每分钟有2次访问它们的特点就是，我们可以预估这些事件的总数，但是没法知道具体的发生时间。已知平均每小时出生3个婴儿，请问下一个小时，会出生几个？有可能一下子出生6个，也有可能一个都不出生。这是我们没法知道的。泊松分布就是描述某段时间内，事件具体的发生概率。上面就是泊松分布的公式。等号的左边，P表示概率，N表示某种函数关系，t表示时间，n表示数量，1小时内出生3个婴儿的概率，就表示为P(N(1)=3)。等号的右边，λ表示事件的频率。接下来两个小时，一个婴儿都不出生的概率是0.25%，基本不可能发生。接下来一个小时，至少出生两个婴儿的概率是80%。泊松分布的图形大概是下面的样子。可以看到，在频率附近，事件的发生概率最高，然后向两边对称下降，即变得越大和越小都不太可能。每小时出生3个婴儿，这是最可能的结果，出生得越多或越少，就越不可能。技术专区马化腾提出“腾讯叮当生态伙伴计划”共建数字生态共同体企业目前能靠人工智能与人类进行交互吗？人工智能到底改变了手机拍照的哪些元素？拆分Windows之后，微软真能演上王者归来吗？汇春科技：展示IoT、人工智能领域重大突破，强推手势识别！-全文完-