标准差越大越稳定还是越小越稳定

越小越稳定

标准差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。

标准差是越小越稳定。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。一般来说标准差较小为好，这样代表比较稳定。

概率统计中的“概率”

概率统计中的“概率”，对于学习和掌握人工智能的诸多方面都有着举足轻重的作用。这里面最重要的，恐怕要数概率论中各种分布的定义。初学者往往会觉得这部分内容过于枯燥乏味，实际上，概率论中的各种分布就像是一门语言的基本单词，掌握了这些基本的“建模语言”单词，才能在机器学习的各个领域游刃有余。

伯努利分布、多项分布、泊松分布，这三种分布是其他离散分布的重要基础。对于这三种分布，记忆其实也相对容易。比如，任何时候，如果你的场景是一个二元问题（例如用户是否点击，是否购买），伯努利分布都是最直接的选择。当你遇到的场景需要有多于两种选择的时候，那自然就用多项分布。另外，文本建模常常可以看做这样一个问题，那就是在特定语境下，如何从上千甚至上万的可能性中选择出最恰当的字词，因此多项分布也广泛应用在文本建模领域。泊松分布则常常用在对可数的整数进行建模，比如一些物品的总个数。

了解应用场景和他们所对应的分布之间的联系，是掌握这些“语言”的重要环节。当你面临的问题是连续数值的时候，绝大多数情况下，你需要掌握和理解正态分布，有时候称为高斯分布。正态分布的重要性是再怎么强调都不为过的。任何你可以想到的场景，几乎都可以用正态分布来建模。由于中心极限定理的存在，在大规模数据的情况下，很多其他分布都可以用正态分布来近似或者模拟。