Почему гамма-распределение часто используется в задачах машинного обучения?

Гамма-распределение часто используется в задачах машинного обучения, потому что помогает моделировать общее время, необходимое для нескольких независимых событий. 1

Некоторые области применения:

• Оценка общей продолжительности задач, когда время выполнения отдельных задач различается. 1 Например, если есть проект с несколькими задачами, и время для каждой из них независимо, но варьируется, то гамма-распределение может помочь оценить, сколько времени займёт весь проект. 1
• Прогнозирование выхода систем из строя и оценка рисков в различных ситуациях. 1
• Использование в качестве априорного распределения для параметра масштаба, например, параметра α в линейной и логистической регрессии. 5

Таким образом, гамма-распределение предоставляет инструменты для анализа и оценки сложных процессов, что важно в задачах машинного обучения.