伽馬分佈怎麼用

伽瑪分佈的用法是可以作為共軛分佈出現在很多機器學習演算法中， 假設，其中是期望，是精度，並且假設期望已知， 那麼N個觀測值的似然函式如下：

其中

該似然函式的共軛分布是伽瑪分佈，因此可以令伽瑪分佈作為的先驗分佈並乘以似然函式得到的後驗分佈

規一化以後，得到另一個伽瑪分佈，即後驗分佈仍然是一個伽瑪分佈

伽馬分佈，概率密度由指數函式和伽馬函式構成，由兩個引數α，β描述，α=0時退化為指數分佈，伽馬分佈在概率統計、水文、風速等計算中經常應用，屬於重要的非常態分佈