概率模型有哪些分类
概率模型的分类如下：贝叶斯网络（有向无环图）和马尔科夫随机场（无向图）两类。在自然语言处理中最常用的就是各种基于马尔科夫的各种概率图模型。概率图结合了概率论与图论知识，节点和边表达概率相关关系的模型的总称，以建立一套通用自然语言智能推理理论。解决非确定性问题的传统思路就是利用概率论的思想，但是随着问题的复杂不断增加，传统的概率方法显得越来越力不从心。图模型的引入使人们可以将复杂问题得到适当的分解，变量表示为节点，变量与变量之间的关系表示为边，这样就使问题结构化。概率图理论就自然地分为三个部分，概率图模型表示理论、概率图模型推理理论和概率图模型学习理论。模型的学习：模型的学习是指将给定的概率模型表示为数学公式。模型的学习精度受以下三方面的影响：1.语料库样本集对总体的代表性。2.模型算法的理论基础及所针对的问题。不同模型因为原理不同，能够处理的语言问题也不同，比如朴素贝叶斯模型在处理文本分类方面精度很高；最大熵模型在处理中文词性标注问题上表现很好，条件随机场模型处理中文分词、语义组块等方面的精度很高。3.模型算法的复杂度。
什么是古典概率模型
概率的古典定义即古典概率。古典概率通常又叫事前概率，是指当随机事件中各种可能发生的结果及其出现的次数都可以由演绎或外推法得知，而无需经过任何统计试验即可计算各种可能发生结果的概率。关于古典概率是以这样的假设为基础的，即随机现象所能发生的事件是有限的、互不相容的，而且每个基本事件发生的可能性相等。例如，抛掷一枚平正的硬币，正面朝上与反面朝上是唯一可能出现的两个基本事件，且互不相容。如果把出现正面的事件记为E，出现事件E的概率记为p（E），则:P（E）=1/（1+1）=1/2一般说来，如果在全部可能出现的基本事件范围内构成事件A的基本事件有a个，不构成事件A的事件有b个，则出现事件A的概率为:P（A）=a/（a+b）
怎么来理解伽玛分布
定义
编辑
若连续随机变量
的概率密度为
则称随机变量
服从伽玛（Gamma）分布，记为
.其中
为形状参数，
为尺度参数，如图所示。[1]
概率密度曲线
若干性质及证明
编辑
(1)
(2)当
时，伽玛分布的概率密度化为
则称随机变量
服从标准的伽玛分布。
当
时，伽玛分布的概率密度为
此时，
，称为
服从标准指数分布。
当
，伽玛分布的概率密度化为
此时，
。
(3)设
，令
，则
(4)设
，称其为不完全伽玛分布。显然，它是标准伽玛分布
的分布函数。伽玛分布
的分布函数
.
(5)
(6)伽玛分布的特征函数为
矩母函数为
证明：由特征函数的定义得
同理，得到伽玛分布的矩母函数的表达式。
(7)设随机变量
独立，且
，则
证明：随机变量
的特征函数为
，又由于随机变量
独立，则
的特征函数为
即
(8)设随机变量
独立同分布，且
，则
.
证明：随机变量
的特征函数为
，又由于随机变量
独立，则
的特征函数为
即
。
(9)若
，则对任意的
，有
证明：
(10)若
均匀分布，
，则
。
证明：随机变量
的分布函数为
随机变量
的函数的分布函数为
随机变量
的函数的分布密度为
－－百度百科
请问服从伽马分布的概率密度函数？
过程进行了简要描述;
一）首次获得的矩母函数的X ^ 2：MX ^ 2（T）
MX ^ 2（t）的=∫进出口（JTX ^ 2）F0（X） DX =（1 2JT）^（1/2）F0（x）是标准正态分布的密度函数
B）的矩母函数的SD：MSD（T）= [MX ^ 2（T）] ^ D =（1-2JT）^（D / 2）
C）的
MF（T确定生成函数伽玛分布的时刻，当a = 1/2 V = D / 2 :) =∫ EXP（JTX）函数f（x）dx的（1-2JT）^（D / 2）F（X）的的伽玛分布密度函数
时刻生成功能，从上面的MF（T）= MSD （T）
SD服从时，= 1/2 V = D / 2伽玛分布，也就是自由e卡方分布的程度。
S'd SD是相同的，d是独立的标准正态分布的平方和服从卡方分布。
注：以上积分??区间（ - ∞到+∞）
