还有就是，概率论我中学只学过皮毛，和线代的情况相同，我都是完全开始接受一个新东西。所以思维

概率论与统计学：-概率分

如果一个事情决策困难，答案就是否定的重视基础数学，哲学，逻辑学，概率论与统计学的知识避免竞争的方法，做独一无二的自己不要追逐畅销书，好书多读几遍，不要追求读书的数量。

下面列出统计分析的几个核心内容：描述统计，统计推断，概率论；抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；线性回归，时间序列；数据分析工具SQL语言数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。

12月17日天气：阴【90天践行目标】（193/210）①减重20斤②每日写时间规划③写晨间日记【昨日践行】①慢跑三公里②时间规划已完成③晨间日记已完成【今日青蛙】①学习JavaWeb②午间冥想③复习概率论

第一种数学思维，源于概率论，叫作“从不确定性中找到确定性”。我们常说“正确的事情，要重复做”，就是概率论的通俗表述。那什么是“正确的事情”呢？其实就是大概率能成功的事情。什么是“重复”呢？

1随机变量随机变量是把样本S映射到R(实值单值)函数随机变量的引入可以来描述各种随机现象，并能利用数学分析的方法对随机实验的结果进行深入广泛的研究和讨论。2离散随机变量及其分布律（一）（0-1）分布（二）伯努力试验、二项分布（三）泊松分布3随机变量的分布函数计算分布函数时，根据其分布律，计算某一范围的概率时，左边x是小于不等于x的，当等于时，拆开的等式在3.1中还需要加上等于此值的概率，见例子。4

机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的

何书元编著的《概率论》中，有一道关于青瓷花瓶的题：我们假设一只青瓷花瓶在一年被失手的概率是3%，如果明朝正德年间生产了10000只花瓶，请问现在还剩多少个？

一、值得肯定的学习与工作1、概率论学习完毕，数学第一轮结束；2、数学开始800题练习；3、《分析与思考》阅读四分之一；4、Python开始学习；5、思考9－10月份复习计划；6、近期工作整理。

在赌博游戏中堵大小也是如此（排除作弊现象），但假如连续投掷硬币得到的结果都为正面，下一次人们就会不自觉偏向于认为出现正面的概率要比出现反面的概率大（而且大得多），即我们会认为上一次的结果会影响下一次的结果，但根据概率论的知识我们可以知道每次出现正面或者反面的概率都为

本文收录于《深入浅出讲解自然语言处理》专栏，此专栏聚焦于自然语言处理领域的各大经典算法，将持续更新，欢迎大家订阅！个人主页：有梦想的程序星空个人介绍：小编是人工智能领域硕士，全栈工程师，深耕Flask后端开发、数据挖掘、NLP、Android开发、自动化等领域，有较丰富的软件系统、人工智能算法服务的研究和开发经验。如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅。1、概率密度函数概率密度函数（Pro

Bernsteininequality伯恩施坦不等式原公式变体公式我的疑惑问问人工智能公式知识点来源原公式概率论中，Bernsteininequalities给出了随机变量的和对平均值偏离的概率。

数学期望不能完整描述一个随机事件比如，你有一笔闲钱，有两个投资方案一，收益非常稳定，100%净赚5万二，不稳定，50%机会赚20万，50%机会亏10万。如果从数学期望公式来算，他们俩都是盈利5万。但是这两个方案并不一样，差别很大，具体在哪呢？一，两个方案收益稳定性不同，第一个非常稳定，第二个波动性很大。所以，数学期望不同，并不代表两件事价值一样，随机结果的波动程度，同样对一件事情的价值，对我们的决

机器学习涉及多个学科的知识，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等，这些学科为机器学习提供了理论基础和数学工具。

以下是一些推荐的步骤和资源：数学基础：深度学习需要一些数学基础，包括线性代数、微积分、概率论和统计学。这些都是理解深度学习算法背后的原理的关键。

如果你想快速入门深度学习，可以按照以下步骤进行：1.学习基础知识在学习深度学习之前，你需要具备一定的数学基础，包括线性代数、概率论与数理统计、微积分等。

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。

课前导读统计推断的另一类重要问题是假设检验问题。参数估计的主要任务是找参数值等于多少，或在哪个范围内取值。而假设检验则主要是看参数的值是否等于某个特定的值。通常进行假设检验即选定一个假设，确定用以决策的拒绝域的形式，构造一个检验统计量，求出拒绝域或检验统计量的p值，查看结果是否落在拒绝域内或p值是否小于显著性水平，做出决策的一个过程。第一节检验的基本原理举个例子，体现假设检验的思想：假设检验的统计

资源：MIT线性代数公开课同济大学线性代数清华大学李永乐-线性代数1.3概率论：了解各类分布，

考研复习大纲数学三月~六月初(一轮复习)复习目标：过一遍考研数学一的全部内容（包括高等数学上，下，概率论，线性代表）。复习用书：李永乐复习全书，汤家凤1800题。

文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability

这句话让我想到了《好好学习》中的临界知识“概率论”，在高概率的事情上不断尝试，成功的概率会慢慢增长。

数学书概率论中说，|p|=1，是线性相关，p=0，不相关。我在程序中验证后，发现，数学书更准确。第一，线性相关就是匹配相关。第二，p=-1，也是完全匹配。怎么得到值是-1，或逼近-1的值呢？

为了后面要讲的路径追踪，需要讲一下这个蒙特卡洛积分，同时需要回顾一下高等数学中的微积分和概率论与统计学的知识目录微积分概念论与统计蒙特卡洛积分微积分定积分是微积分中的一种重要概念，用于计算函数在一个区间上的总体积

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，

书（概率论中的两个概念，一个是频次概率和主观概率，频次概率重点为逻辑运算。主观概率更为抽象，为一个动态概率，会因为行动而提高或减少的概率概念。黄金思维圈：what-how-why，这个模型其实之

然后就是结合此前的概率论的速速贝叶斯算法，和概率论的基本接近，对未知情况的事物进行模拟分析，计算出大致的概率，以进行数据信息分类等操作。

正态分布是概率分布中最重要的分布，再数学家眼里，他是远远高于其他分布的。其他分布都是特殊的，只有正态分布是正常的，一般的，从名字上，我们也能感受到它的重要性。有趣的是正态分布不仅重要而且简单，就像一条对称的倒钟形曲线，中间很高，两边下降，像个鼓起的小山包。再正态分布的曲线里，横坐标代表随机变量的取值范围，越往右，随机变量的值就越大，纵坐标，则代表概率大小，最底下的概率是0，越往上概率越大。这样曲线

全概率公式定义全概率公式是用来计算一个事件的概率，这个事件可以通过几个互斥事件的并集来表示。这几个互斥事件称为“完备事件系”。实质是由原因推结果。公式用途全概率公式通常用于计算一个事件的总概率，特别是当这个事件与几个不同的因素相关时。它可以让我们将复杂事件的概率分解为更简单事件概率的组合。贝叶斯公式定义贝叶斯公式是条件概率的一个应用，它描述了两个事件的关系，其中一个事件发生后，对另一个事件概率的影

目录一、条件概率  1.1条件概率定义  1.2条件概率例题  1.3乘法定理  1.4乘法定理例题  1.5全概率公式  1.6贝叶斯公式二、参考文献一、条件概率  1.1条件概率定义    条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P(A∣B)P(A|B)P(A∣B)，读作“在B的条件下A的概率”。  1.2条件概率例题    投掷一枚硬币2次**，A表示“至

经历过两次考研，我觉得考研数学之所以难，有下面几点原因：1、知识点多，考研数学1和数学3都包含三本书，分别是高等数学，线性代数和概率论

2020年12月14日天气：小雨【90天践行目标】（190/210）①减重20斤②每日写时间规划③写晨间日记【昨日践行】①慢跑三公里②时间规划已完成③晨间日记已完成【今日青蛙】①自学JavaWeb②复习概率论

成甲的《好好学习—个人知识管理精进指南》让我学到“复利”“概率论”和“黄金思维圈”等，透过现象看本质，多问为什么，找到事物发展的底层规律和逻辑，你可以重复的在不同的时间、地点甚至是不同的时代都可以运用这些知识去解释事物的发生

GMappingROS-Wiki从零开始搭二维激光SLAMGMapping漫谈小白学移动机器人机器人工匠阿杰wpr_simulation移动机器人激光SLAM导航（文章链接汇总）1.GMapping1.1FastSLAM问题分解概率论相关公式

掌握数学工具，如线性代数、微积分、泛函分析、复变函数论以及概率论与随机过程等，这些是理解和构建量子理论模型的基础。

以下是入门深度学习的建议步骤：1.强化基础知识数学基础：深入学习线性代数、微积分、概率论和统计学。这些是理解深度学习算法背后原理的基础。

它涉及到概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

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（2）数学统计学概念1、概率论：概率论是研究随机

机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

③写晨间日记【昨日践行】①昨日冥想已完成②Keep平板支撑③晨间日记已完成【今日青蛙】①复习离散数学②背诵web习题③放平心态，迎接不完美的自己*昨日三只青蛙已达成【反思日志】考完了Java，整个人从概率论的愉悦高峰一瞬跌入低谷

#模糊数学不是伪科学关于模糊数学是伪科学的理论概率论和模糊数学的显而易见的不同的地方如下：首先概率论的基础是康托集，你可以简单理解为集合中的元素只有{0,1}两种状态，他关注的是事件最终的结果，要么发生

概率论：生活是一个各项条件随机发生的概率分布，过去的每一件事情的结果，是众多可能的结果之一。未来要发生的事情，也将有

1、信息量（AmountofInformation）对于一个事件：小概率-->大信息量大概率-->小信息量独立事件的信息量可以相加I(x)=log2(1p(x))=−log2(p(x))I(x)=log_2(\frac{1}{p(x)})=-log_2(p(x))I(x)=log2(p(x)1)=−log2(p(x))E.g.:一枚均匀的硬币:p(h)=0.5p(h)=0.5p(h)=0.5Ip(

心理统计学是一门以概率论为基础，对数据资料进行收集、整理、分析，以及根据这些资料所传递的信息做出科学推论的方法论科学。

很多学生在本科或专科上学时代学过统计学、计量经济学、机器学习、数据分析、统计分析、数据挖掘、量化建模等一门或多门课程，至少也学过概率论、数理统计、线性代数、微积分等课程，其实就已经具备了相对较好的数据分析基础

依据考研数学的安排，在学习大数定律之前引入这样两个先修知识点：（1）切比雪夫不等式：，对任意的ε>0.它的意义是：事件大多会集中在它的期望附近（2）依概率收敛：如果xn是一个随机变量序列、A是一个常数，对任意的ε>0，有，则称Xn依概率收敛于常数A依概率收敛并不同于传统意义上的“实验无数次后频率会无限靠近概率”，它实际上在概率附近划出了一个小的边界ε。实验结果当然可能发生波动，这个边界的作用就是把

1、概率论稿费：400-800元/篇要求：文章观点独特、创意，大多关于时事热点。

三种方法：定义法，频率法，迭代法。一，定义法就是直接定义，直接认为某件事不同结果出现的可能性是相等的，没有任何一个结果比其他结果更有可能发生。比如，抛硬币正面朝上和反面朝上的概率相等，都是50%，一个标准的骰子，抛出每个点数的概率也相等，都是1/6，这些概率都是我们直接定义的。比如，选择题四选一，我们认为随便选一个，蒙对的概率是1/4，这都是一种可能性的设定。虽然定义法简单粗暴，但是在宏观尺度上，