图书初学者关于概率分布的建议

我正在学习机器学习，打开的每一本书都碰到卡方分布，伽马函数，t分布，高斯分布等。

到目前为止，我读过的每一本书都只定义了分布：它们并不能解释或给出函数的特定公式从何而来的直觉。

例如，为什么卡方分布是这样？什么是t分布？发行背后的直觉是什么？证明？等等

我想对最常用的分布有一个清晰而基本的了解，以便以后每次看到它们时，我都能真正理解什么是t分布，什么是高斯分布，最重要的是为什么它们如此他们是。

如果书籍/教程可以向外行解释这些概念，这样您就不必了解它们就可以了。x）许多书籍都是这样的，它们不适合初学者:(

如果您没有数学上的障碍，可以在Ch。Casella＆Berger的第3页，《统计推断》，以及Grinstead和Snell的《概率概论》（免费）中涉及了很多内容；有关更多详细信息，我将推荐Severini，《分布理论的要素》。但是有很多-我认为要找到一种数学上较少的处理方法会更加困难，而这种处理方法仍然会使读者对不同分布的来源有所了解。

您应该阅读“连续单变量分布”卷。1和2.由Johnson和Kotz撰写。还有Horst Rinne撰写的“ Weibull发行手册”。第二本书是一本有用的书，可以理解发行版，尽管这本书着重于Weibull发行版。可能有些材料不容易理解，但是前几章会给您一些有用的知识。

要简要了解许多概率分布，我建议使用概率与统计电子书。大多数发行版在第十五章中都有介绍，但较常见的发行版则在本书的较早部分进行了介绍。