独立同分布 编辑
在概率论与统计学中，独立同分布是指一组随机变量中每个变量的概率分布都相同，且这些随机变量互相独立。
1
相关
鞅中心极限定理是概率论中的一个定理，对有界的随机变量而言，常见的经典中心极限定理是它的特殊情形。经典中心极限定理说，在一定条件下，独立同分布的随机变量之和，乘以适当的标准化因数后，会随机变量的收敛标准正态分布 。而鞅中心极限定理将独立假设放宽为：这些随机变量只需构成一个鞅中的随机增量。
在概率论与统计学中，拉普拉斯分布 是以皮埃尔-西蒙·拉普拉斯的名字命名的一种连续概率分布。由于它可看作两平移指数分布背靠背拼接在一起，因此又称双指数分布 。两个独立同分布指数随机变量之间的差别是按照指数分布的随机时间布朗运动，所以它遵循拉普拉斯分布。
联邦学习是一种机器学习技术，具体来说就是人们在多个拥有本地数据的分散式边缘设备或服务器上训练算法。这种方法与传统的集中式机器学习技术有显著不同，传统的集中式机器学习技术将所有的本地数据集上传到一个服务器上，而更经典的分散式方法则通常假设本地数据样本都是独立同分布的。
在概率论与统计学中，拉普拉斯分布 是以皮埃尔-西蒙·拉普拉斯的名字命名的一种连续概率分布。由于它可看作两平移指数分布背靠背拼接在一起，因此又称双指数分布 。两个独立同分布指数随机变量之间的差别是按照指数分布的随机时间布朗运动，所以它遵循拉普拉斯分布。
在概率论中，复合泊松分布是指一些独立同分布的随机变量的和的概率分布，而这些随机变量的个数服从泊松分布。在最简单的情形下，复合泊松分布可以是连续分布或者离散分布。
在概率论与统计学中，拉普拉斯分布 是以皮埃尔-西蒙·拉普拉斯的名字命名的一种连续概率分布。由于它可看作两平移指数分布背靠背拼接在一起，因此又称双指数分布 。两个独立同分布指数随机变量之间的差别是按照指数分布的随机时间布朗运动，所以它遵循拉普拉斯分布。