简介： beta分布可以看作一个概率的概率分布，描述所有概率出现的可能性大小。
举例： 手中有一枚硬币，该硬币均匀度未知，现在让你说出抛一次出现正面的概率是多少。通过以往的先验知识来判断，正面概率为0.5的这个情况的概率最大。
这张图是取了120次抛币的实验数据画出的Beta分布图，图中给出0.5的正面概率为最高的。假如现在连续抛了10次，8次为正面，那么此时你判断正面朝上最大概率的概率应该是多少。
通过Beta图像可以看出最大概率的正面概率已经大于0.5。
与其它分布的联系：
以上Beta分布就简单介绍结束，其实写Beta分布是因为最近在研究狄利克雷分布。
Beta分布是二项分布的共轭先验概率分布；
Dirichlet分布是多项式分布的共轭先验概率分布。
Beat分布可以描述二项分布的概率，是二项分布的概率分布。
Dirichlet分布可以描述出多项分布的概率，是多项分布的概率分布，会为每个事件选择概率最高的多项分布作为它的分布。在无监督聚类的时候会使用。
