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机器学习--数学基础加强2

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  • 一、概率论基础
    • 1.概率公式
    • 2.分布
      • 1）两点分布
      • 2）二项分布
      • 3）泊松分布
      • 4）均匀分布
      • 5）指数分布
      • 6）正态分布
      • 7）前几个分布总结
      • 8）Beta分布
      • 9）指数族
      • 伯努利分布属于指数族
      • 高斯分布也属于指数族
      • 10）Sigmoid/Logistic函数
  • 二、统计量
    • 1.事件的独立性
    • 2.期望
      • 难题---计算期望
      • 难题---集合Hash问题
    • 3.方差
    • 4.协方差
      • 独立与不相关的关系
      • 协方差的意义
      • 协方差的上界
      • Pearson相关系数
      • 协方差矩阵
      • 联想和思考
  • 三、大数定律
    • 1.切比雪夫不等式
    • 2.大数定律
    • 3.伯努利定理
    • 4.中心极限定理
  • 四、最大似然估计

一、概率论基础

1.概率公式

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2.分布

1）两点分布

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2）二项分布

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3）泊松分布

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4）均匀分布

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5）指数分布

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6）正态分布

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7）前几个分布总结

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8）Beta分布

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9）指数族

在这里插入图片描述

伯努利分布属于指数族

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高斯分布也属于指数族

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10）Sigmoid/Logistic函数

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二、统计量

1.事件的独立性

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2.期望

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难题—计算期望

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难题—集合Hash问题

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3.方差

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4.协方差

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独立与不相关的关系

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协方差的意义

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协方差的上界

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Pearson相关系数

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协方差矩阵

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联想和思考

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三、大数定律

1.切比雪夫不等式

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证明
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2.大数定律

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3.伯努利定理

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4.中心极限定理

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四、最大似然估计

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