独立同分布（Independent and Identically Distributed，简称IID）是概率统计中的一个概念，它指的是：
一组随机变量中，每个随机变量的概率分布相同；
这些随机变量之间互相独立，即一个随机变量的取值不会影响其他随机变量的取值。
具体来说，对于离散随机变量，IID意味着它们具有相同的分布律；对于连续随机变量，IID意味着它们具有相同的概率密度函数，以及相同的分布函数、期望和方差。
例如，在自然语言处理（NLP）中，如果一组用于训练模型的新闻文章全部来自同一个新闻网站，则这些文章是独立同分布的，因为它们都来自相同的总体分布并且相互独立
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