这意味着你需要掌握基础的编程语言，如Python，以及相关的数学理论，如线性代数、微积分和概率论等。这些基础知识和技能是深入学习人工智能编程的关键。其次，自学人工智

一、夯实基础知识数学基础：学习高等数学、线性代数和概率论等数学知识，这些是人工智能算法的基础。编程能力：掌握至少一门编程语言，如Python，并熟悉数据结构和算法。

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>依存句法分析，法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法，句子规则，句子成分组织规则。依存句法，成分间依赖关系。依赖，没有A，B存在错误。语义，句子含义。依存句法强调介词、助词划分作用，语义依存注重实词间逻辑关系。依存句法随字面词语变化不同，语义依存不同字面词语可同一意思，句法结构不同句子语义关系可相同。依存句法分析和语义分析结合，计

今天早上概率论期中，被爆杀完之后，下午数电，今天很疲惫很疲惫，一直拖到了现在，终于是把每日一题给做了K个元素的最大和题目链接：2760.最长奇偶子数组题目描述代码与解题思路funclongestAlternatingSubarray

.概念：2.示例：三、协方差1.概念：2.示例：四、协方差矩阵1.概念：2.示例：五、协方差的相关系数1.概念：2.示例：六、numpy计算均值、方差、标准差期望值、方差、协方差、相关系数一、期望值在概率论和统计学中

前言实际场景中,也需要研究两个变量的关系.检验也可能出现两个以上的总体.方差分析假设检验中，若需检验H0:μ1=μ2，H1:μ1≠μ2H_0:μ_1=μ_2，H_1:μ_1\not=μ_2H0:μ1=μ2，H1:μ1=μ2，则可用t检验(σ12=σ22=σ2\sigma_1^2=\sigma_2^2=\sigma^2σ12=σ22=σ2未知)，但如果有两个以上的总体需要检验呢?H0:μ1=μ2

相关链接：【概率论】Python：实现求联合分布函数|求边缘分布函数本章目

切比雪夫不等式可以使人们在随机变量X的分布未知的情况下，对事件$|X-\mu|0\varepsilon>0ε>0，而：P(∣X−μ∣≥ε)=P(∣X−μ∣2≥ε2)\mathbbP(|X-\mu|\ge\varepsilon)=\mathbbP(|X-\mu|^2\ge\varepsilon^2)P(∣X−μ∣≥ε)=P(∣X−μ∣2≥ε2)再次套用马尔可夫不等式：P(∣X−μ∣≥ε)=P(∣X−

切比雪夫不等式与马尔可夫不等式切比雪夫不等式与马尔可夫不等式为随机变量与其期望值偏离程度提供了数值上的证明，统计学与概率论上著名的大数定律可以基于这两个不等式得到证明。

从概率论的角度，节点对应于随机变量，边对应于随机变量的依赖或相关关系，其中有向边表示单向的依赖，无向边表示相互依赖关系。

第二章随机变量及其分布2.1随机变量定义设随机试验的样本空间S，称定义在样本空间S上的实值单值函数X=X(ω)为随机变量将事件A={ω|X(ω)=a}记为{X=a}.（ω为样本点）随机变量就是给样本点一个数字代表分类：离散型（有限个、无限可列个）、非离散型（连续型）2.2离散型随机变量及其概率分布一、离散型随机变量及其概率分布定义1：设离散型随机变量X的所有可能取值为xi(iii=1,2,…)P{

第一章随机事件及其概率1.1随机事件一、随机现象确定性现象：在一定条件下必然出现的现象。随机现象：在一定条件下我们事先无法准确预知其结果的现象。二、随机试验目的：对随机现象的统计规律性进行研究。随机现象的统计规律性：随机现象在大量重复出现时所表现出的量的规律性。试验：对随机现象的观察。随机试验（E）：具有可重复性、可观察性、不确定性的试验。三、样本空间样本点：随机试验的每一种可能的结果样本空间（S

常见随机变量的分布：离散：0-1分布、几何分布、二项分布、泊松分布、超几何分布连续：均匀分布、指数分布、正态分布离散连续

边缘分布函数（切一刀山峰体）【连续型随机变量】联合概率密度函数（草帽/山峰）【连续型】边缘概率密度函数（切一刀的山峰切面）【离散型】联合分布律、联合分布表、边缘分布律、边缘分布表这部分概念比较多，可看：【概率论与

矩估计法、极大似然估计（似然函数、似然方程、步骤）、点估计的优良性准则（无偏性、有效性、一致性））三、区间估计（定义、置信区间、置信水平、枢轴变量法）四、一个正态总体参数的区间估计（4种情况）说明：为了复习概率论

原假设与备择假设、基本思想、接受域与拒绝域、假设检验的分类、两类错误）二、一个正态总体下的参数假设检验（期望、方差的假设检验）三、两个正态总体下的参数假设检验（期望的差异性、方差的差异性的假设检验）说明：为了复习概率论

前言“概率论”是给定一个随机变量X的分布F(x),然后求某事件A概率P(x∈A)P(x\inA)P(x∈A)或者随机变量X的数字特征.

概率分布的深刻含义概率论当时其实学过，就是参数估计的内容，但后边有些遗忘且在代码实现上没有灵活运用，建模一个概率分布，现在个人看来就是创建一种“某种特定规律的可能性集合”（自己的理解不一定对），然后在这个所有参数定义的

二维数组是一维数组的叠加，三维数组是二维数组的叠加，四位数组是三维数组的叠加……2、一些元素的操作2.2数据预处理2.3线性代数2.3.1现代基础知识2.4微积分/矩阵计算1、亚导数2、梯度2.5自动微分2.6概率论

切比雪夫不等式1.2三大大数定律（伯努利大数定律、切比雪夫大数定律、辛钦大数定律）二、中心极限定理2.1独立同分布下的中心极限定理2.2棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理、二项分布的两种近似计算方法的比较说明：为了复习概率论

前言有了“概率”数据,怎么反应情况.数学期望与方差,大数,极限数学期望期望是数字特征之一,其描述的是随机试验在同样的机会下重复多次，所有那些可能状态的平均结果.平均数和加权平均数离散型随机变量期望连续型随机变量期望随机变量函数的期望g(x,y)g(x,y)g(x,y)是要求期望的表达式,即E(Y),表达式为0∗X+Y0*X+Y0∗X+Y二维随机变量函数的期望期望的性质从1,2可以推出E(CX+b)

概率论与数理统计第三章3.1.1二维随机变量及其分布函数联合分布边缘分布3.1.2二维离散型的联合分布和边缘分布3.1.3二维连续型的联合分布和边缘分布联合分布边缘分布3.2.1条件分布3.2.2离散型的条件分布

前期知识储备：概率论：了解基本的概率论知识，掌握条件概率的概念和公式CNN：了解卷积神经网络CNN的结构，掌握CNN的基本工作原理LSTM：了解长短时记忆网络LSTM的结构，掌握LSTM的基本工作原理CTC

概率的分类方法简单分————逻辑理论h相对于e的概率被等同于某人在具有证据e时对h所赋予的合理置信度（这种度对于每个理性的个人是一样的，即理性会导致共识）概率论是逻辑学的一个分支，即演绎逻辑向归纳方面的延伸

3.1.1最简单的概率的例子3.1.2概率论与数理统计的关系概率论与数理统计的关系可以概括为，概率论是数理统计的理论基础，数理统计是概率论的一种应用。

概率论基础标准正态分布单位阵服从标准正态分布高斯过程SMW恒等式线性高斯系统的状态估计BCH公式为什么要有bch公式？

数一包括高数上下两册，线代，概率论。计算机基础综合包括数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络。这算是基础知识普及。

数一包括高数上下两册，线代，概率论。计算机基础综合包括数据结构、计算机组成原理、操作系统、计算机网络。嘛，这算是基础知识普及。

概率1.基本定义在概率论中，我们把一个随机事件的一个可能结果称为其样本点，其所有样本点构成的集合称之为样本空间。

开始复习AI算法的基础–数学部分，主要是三方面的内容：线性代数概率论微积分参考内容如下：《深度学习》https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questionshttps

概率论与数理统计前言概率论的基本概念随机事件频率与概率概率的重要性质古典概型几何概型条件概率乘法公式全概率公式、贝叶斯公式全概率公式贝叶斯公式独立性独立性的判定前言研究对象确定性现象:必然发生或不发生随机现象

文章目录第一章概率论的基本概念1随机试验2样本空间、随机事件（一）样本空间（二）随机事件（三）事件间的关系与事件的运算事件A与B相等和事件积事件差事件互不相融对立事件（四）几个定律交换律结合律分配律德摩定律

随机现象的特点：人们通过长期实践并深入研究之后，发现这类现象在大量重复试验或观察下，它的结果却呈现出某种统计规律性.概率论与数理统计是研究随机现象统计规律性的一门学科随机试验为了对随机现象的统计规律性进行研究

文章目录一、基本概念与原理1.假设检验2.两类错误3.小概率原理与显著性水平二、假设检验的基本步骤三、一个正态总体均值和方差的假设检验四、两个正态总体的假设检验写在最后一、基本概念与原理1.假设检验设总体分布已知，但含有未知参数，对总体的未知参数做出某种假设，在抽取样本及样本观察值的基础上，构造合适的统计量，对假设作出接受与否的判断。2.两类错误（1）第一类错误（弃真）—若原始假设H0H_0H0是

文章目录引言二、线代施密特正交化分块矩阵转置、逆、伴随之间的运算关于秩定义性质三、概统常见分布的期望及方差引言这数一全部内容太多了，放在一篇文章里的话，要编辑就很困难，就把线代和概率放在这篇文章里吧。二、线代施密特正交化把一组线性无关的向量组转化为一组两两正交且规范的向量组的过程，称为施密特正交化。设α1,α2,⋯ ,αn\pmb{\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_n

最近在看概率论与数理统计。遇到了一个小题，结果，我竟然做错了！这个小题很有意思：这是一个抽球游戏：假设在一个口袋里有90个白球和10个黑球。

按概率论，都有百分之五十的可能，至于《旅行青蛙》，带来的意外不关乎切身利益，只有惊喜，因此大家对这个游戏痴迷不已。当有可能发生不好的结果时，人们就会惟恐

机器学习（MachineLearning，简称ML）是人工智能领域的一个分支，也是人工智能的核心，其涉及知识非常广泛，比如概率论、统计学、近似理论、高等数学等多门学科。

最喜欢上了一个动漫《无限系统树》里的歌词，具体如下：歌词：片首在小数点的彼方，必然存在着希望，连通未来吧，概率论导出的答案，因为那脱离期望的实现而紧抿起嘴唇，毫不在乎冒险的本能，在我内心深处泛起阵阵痛楚

【学习前提】假设阅读者已经修完微积分、线性代数、概率论数理统计，并具备基本的英文文献阅读能力。

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51184556卡方检验Chi-Squarethechi-squaretestmeasuresdependencebetweenstochasticvariables,sousingthisfunction“weedsout”thefeaturesthatarethemostlikelytobeindep

信息论书面的来讲就是运用概率论和数理统计方法研究信息，信息熵，通信系统，数据传输，密码学，数据压缩等问题的应用数学学科，通俗的来讲信息论就是研究信息的理论。

210）①减重20斤②每日写时间规划③写晨间日记【昨日践行】①散步半小时②时间规划已完成③晨间日记已完成【今日青蛙】①自学JavaWeb②午间冥想③写HTML作业*昨日三只青蛙完成两只【反思日志】①早间的概率论课上课期间

文章目录简介概念随机变量与随机过程马尔可夫链隐含马尔可夫模型两个基本假设三个基本问题算法观测序列生成算法概率计算算法前向概率与后向概率前向算法后向算法小结概率与期望学习问题监督学习方法Baum-Welch

三门问题是概率论比较经典的一个问题，答案有点反直觉，所以值得学习，理性第一！但是，很多网上解释都让人云里雾里，或者干脆解释就是错了，或一上来就贝叶斯公式开始搞数学，其实很简单可以说明白这一题。

所以就是1.在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，

PythonCookbookNumpyNumpy菜鸟数据分析利用Python进行数据分析可视化（常用的绘图熟悉一下）Matplotlib3.4.2documentationMatplotlib中文实例Scipy需要有一定的微积分、概率论基础

学习人工智能需要掌握以下基础知识：数学基础：线性代数、概率论、微积分、优化等基本数学知识是人工智能领域的重要基础。编程基础：熟悉至少一种编程语言（如Python、C++等），了解基本的数据结构和算法。

IntroductionVehicledynamicsandcontrol2.12.22.3endtoendplanning3.13.2behavior-awareplanning4.1协作与交互4.2博弈论方法4.3概率论方法

文章目录一、参数估计量的评价标准1.1无偏性1.2有效性1.3一致性二、一个正态总体参数的双侧区间估计2.1对参数μ\muμ的双侧区间估计三、一个正态总体的单侧置信区间四、两个正态总体的双侧置信区间写在最后一、参数估计量的评价标准1.1无偏性设XXX为总体，(X1,X2,⋯ ,Xn)(X_1,X_2,\cdots,X_n)(X1,X2,⋯,Xn)为来自总体XXX的简单随机样本，θ\thetaθ为未