机器学习中的数学——常用概率分布(七): 拉普拉斯分布(Laplace分布)

机器学习中的数学——常用概率分布(七): 拉普拉斯分布(Laplace分布)拉普拉斯分布 Laplace 分布 允许我们在任意一点 mu 处设置概率质量的峰值 Laplace x 12 e x text Laplace x mu gamma frac 1 2 gamma e frac x mu gamma Laplace x 2 1 e x 拉普拉斯分布的期望为 mu 方差为 2 22 gamma 22 2 偏度为 0 峰度为 3 拉普拉斯分布的概率密度与正态分布看起来很像 下图为标准拉普拉斯分布 1 ga


拉普拉斯分布(Laplace分布)允许我们在任意一点 μ \mu μ处设置概率质量的峰值:
Laplace ( x ∣ μ , γ ) = 1 2 γ e − ∣ x − μ ∣ γ \text{Laplace}(x|\mu,\gamma)=\frac{1}{2\gamma}e^{-\frac{|x-\mu|}{\gamma}} Laplace(xμ,γ)=2γ1eγxμ

拉普拉斯分布的期望为 μ \mu μ,方差为 2 γ 2 2\gamma^2 2γ2,偏度为0,峰度为3。拉普拉斯分布的概率密度与正态分布看起来很像,下图为标准拉普拉斯分布( γ = 1 \gamma=1 γ=1)和标准正态分布的概率密度图:
拉普拉斯分布与正态分布

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