要先理解 泊松分布, 再过来看指数分布.
泊松分布是单位时间内独立事件发生次数的概率分布,指数分布是独立事件的时间间隔的概率分布。二者共享同一个参数
, 因为指数分布描述的是两个独立事件之间发生的事件间隔, 是个连续分布, 而且依经验
越大, 这个时间间隔就越小, 而且应该就近似等于
. PDF 记做
一些性质
期望和方差
- 期望是
- 方差是
无记忆性 Memoryless Property
应用场景
- 机器零件故障 / 硬盘故障 平均时间
在 ML 中
在 ML 中, 我们经常需要一个在 处取得边界点(sharp point)的分布, exponential distribution 便是理想之选.