编程和数据科学中最常用的噪声分布是高斯（正态）分布、均匀分布、泊松分布和指数分布。 每一种都基于它们所建模的随机性或不确定性的类型而服务于不同的目的。 高斯噪声因其对称性和在自然过程中的普遍性而被广泛使用，而均匀噪声在一定范围内提供相等的可能性。 泊松噪声模拟离散事件，指数噪声捕获基于时间的衰减或等待时间。 让我们通过实际示例来分解这些内容。
高斯（正态）噪声是用于对测量或传感器数据中的加性误差进行建模的首选。 它的钟形曲线是对称的，大多数值聚集在平均值附近，使其非常适合以小的随机波动为主导的情况。 例如，在图像处理中，添加高斯噪声来模拟相机传感器的缺陷。 在机器学习中，它用于正则化模型（如神经网络中的噪声注入）或使用小的随机值初始化权重。 当聚合许多小的、独立的误差时，中心极限定理也证明了它的使用是合理的，例如在金融建模或信号滤波中。
均匀分布和泊松噪声满足不同的需求。 均匀噪声（其中范围内（例如，0 到 1）的每个值都具有相等的概率）对于需要平面随机性的模拟很有用，例如随机数生成或音频处理中的抖动。 泊松噪声模拟固定间隔内的离散事件，这在弱光成像（例如，相机传感器中的光子计数）或网络流量分析（例如，每秒到达的数据包）中至关重要。 指数噪声通常用于对等待时间或衰减过程进行建模，出现在排队系统中（例如，模拟客户到达之间的时间）或可靠性工程中（例如，组件的故障率）。
选择正确的分布取决于问题。 高斯分布适用于通用加性噪声，泊松分布适用于离散事件计数，而均匀分布适用于有界、均匀分布的随机性。 例如，向训练数据添加高斯噪声可以防止过拟合，而泊松噪声可能会模拟物理模拟中的真实传感器噪声。 开发人员应将噪声类型与数据的固有结构相匹配——例如，对基于时间的模拟使用指数噪声，或使用椒盐噪声（具有极端值的特殊情况）来测试图像损坏处理。 了解这些分布可确保准确的建模和强大的系统设计。