###贝叶斯定理简介贝叶斯定理是概率论中的一个核心概念，由18世纪的英国数学家托马斯·贝叶斯提出。该定理提供了一种在已知某些其他概率的情况下，计算某一事件概率的方法。

一、概率论知识1.1泊松分布一个时间段里某件事发生的概率，用泊松分布来描述。1.2指数分布两个事件的间隔时间为某个值的概率，用指数分布来描述。

概率论中还有许许多多有趣的例子，因此这篇文章就是上一篇文章的续篇1.利用几何概率求作为古典概率中的一类问题，几何概率其思想是通过计算事件A的面积占整个样本空间的面积的比值，来等价估算事件A发生的概率。

文章目录1.浮点数介绍2.浮点类型3.浮点数细节（5点）1.与证书类型相似，java浮类型也有固定的范围和字段长度，不受具体OS的影响。2.java的浮点型常量**默认为double型**，声明float型常量，**须在后面加‘f’**3.浮点型常量有两种表示形式。4.通常情况下，应该使用double型，因为它比float型更精确5.浮点数使用陷阱：2.7和8.1/3比较1.浮点数介绍可以用来表示

前言：讲真，复习这块我是比较头大的，之前的线代、高数、概率论、西瓜书、樱花书、NG的系列课程、李宏毅李沐等等等等…那可是花了三年学习佳实践下来的，现在一想脑子里就剩下几个名词就觉得废柴一个了，朋友们有没有同感

概率论是许多机器学习算法的基础。贝叶斯算法是一类算法，这是一类以条件概率的计算为核心进行分类的算法，而朴素贝叶斯算法是其中最简单的概率分类器。

概率论的研究对象是分布，分布之间差异性的常见量化方式之一是KL散度定义：在同一个随机变量上的两个分布和，它们的散度定义成：这里是积分形式的定义，实

在前两节中，我们推导了生日问题的求解算法，但在数学上的最终目标就是希望能针对问题推导出一个简洁漂亮的公式，就像爱因斯坦著名的质能方程E=MC^2那样，毕竟数学是以符号逻辑来看待世界本质的语言，所以絮絮叨叨不是数学，一个掷地有声的符号公式才是数学的范儿。这里我们需要一些微积分的内容。首先在前面章节中我们推导出n个人没有两个人拥有相同生日的概率是：在数学上看到多个数相乘时，第一个处理方法就是把乘法变成

[转载]http://www.cnblogs.com/boyliupan/p/4725908.html【备忘】Android开发自学笔记(AndroidStudio1.3.1)—1.环境搭建阅读目录一、

我偶然读到了弗雷德里克·莫斯特勒（FrederickMosteller）的《概率论中的五十个具有挑战性的问题与解决方案》（FiftyChallengeProblemsinProbabilitywithSolutions

我偶然读到了弗雷德里克·莫斯特勒（FrederickMosteller）的《概率论中的五十个具有挑战性的问题与解决方案》）一书。我认为创建一个系列来讨论这些可能作为面试问题出现的迷人问题会很有趣。

模糊综合评价法一、概述二、经典集合和模糊集合的基本概念三、隶属函数的三种确定方法一、概述（1）数学中研究的量的划分确定性的量：经典数学（几何、代数）不确定性的量：随机性（概率论、随机过程）；灰性（灰色系统

常规操作添加数据遍历所有单元格数据合并/取消合并单元格添加/删除行与列移动指定范围单元格文章声明⭐⭐⭐该文章为我（有编程语言基础，非编程小白）的Python办公自动化自学笔记知识来源为B站UP主（好久没吃肉灬

病在经的，刺其经；病在孙络的，刺其孙络使它出血；血病而有身痛症状的，则治其经与络。若病邪留在大络，则用右病刺左、左病刺右的缪刺法治之。若邪气久留不移，当于四肢八溪之间、骨节交会之处刺之。上实下虚，当切按气脉，而探索气脉络郁结的所在，刺出其血，以通其气。如目上视的，是太阳经气不足。目上视而又定直不动的，是太阳经气已绝。图片发自App人在惊恐、忿怒、劳累、活动或安静的情况下，静脉血气都要受到影响而发生

参数估计与假设检验编辑于2021/12/2011:42李鹤年知识图整理：当前知识点所涉及的其他知识点：（1）求期望的时候要会看分布**（均匀分布，泊松分布，拉拉杂杂）**（2）求导数要会导数，偏导**（高数部分）**（3）在评选估计的时候涉及到**（大数定理，概率与频率之间的关系）**当前知识点联系到的其他领域：（1）机器学习参数的最优选择使用了无偏估计和最大似然估计主要内容1.点估计（数三）矩估

目录1.假设检验的基本思想2.单个正态总体均值的假设检验(标准差已知，Z检验)3.单个正态总体均值的假设检验(标准差未知，t检验)4.单个正态总体参数的假设检验(成对数据t检验和参数的检验)1.假设检验的基本思想问题提出体重指数BMI是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准.专家指出,健康成年人的BMI取值应在18.55-24.99之间。为了检验其说法是否可靠,随机抽取9位试验者(

概率论文章目录3.6数理统计概念与定理3.6.1概率论与数理统计区别3.6.2基本定理大数定理马尔科夫不等式切比雪夫不等式中心极限定理3.6.3统计推断的基本问题3.7参数估计3.7.1频率派点估计法矩阵估计法极大似然估计点估计量的评估区间估计

频率就是某个随机时间在整体事件中出现的比例。一个随机事件出现的次数除以整体事件的次数，得到的值就是这个随机事件发生的频率频率法就认为，在有足够多的数据的情况下，随机事件发生的频率会无限接近它真实的概率。比如，很多人认为飞机是很危险的交通工具，到底有多危险？衡量飞机的危险性，最直接的方法就是计算失事率嘛，我们用过去这么多年飞机失事的次数，除以飞机总的飞行次数，这个飞机失事的频率，就是未来飞机失事的概

前言CH32V/F单片机能够在一定的电压范围内进行工作，以CH32V203C8T6芯片为例，在不使用USB外设时，最低工作电压能够达到2.4V。较为宽泛的工作电压，允许单片机直接使用电池供电，但由于CH32V203C8T6芯片没有独立的Vref引脚，使用ADC的过程中无法换算出真实的电压。为解决无法获得真实电压的问题，可以使用内置参考电压换算当前供电电压（即ADC参考电压）。对于项目要求精确测量时

这一次依旧只带了概率论一科，学了三个

今天早上两点半准备睡的，无论是工程机械还是概率论，先这样吧。晚上一直熬的时候头不疼，白天考试的时候头也不疼。但是在考完之后，我好像绷不住弦了。脑子处于一种迷迷糊糊的飘。感觉自己和大地是分开的。

简单记个帖子,用来记录学习机器学习的路线图1.数学分析,高等代数,概率论这三大件不多说,基础中的基础.2.对于编程工具,b站上500集的python教程---python面向对象编程五部曲(从零到就业)

在概率论和统计学中，似然函数是固定数据并视参数为变量的函数，而概率函数则是固定参数并视数据为变量的函数。

在概率论和统计学中，似然函数是固定数据并视参数为变量的函数，而概率函数则是固定参数并视数据为变量的函数。

一、什么是网络安全网络安全是保护网络、设备和数据免遭未经授权的访问或犯罪使用的艺术，以及确保信息的机密性、完整性和可用性的实践。现在似乎一切都依赖于计算机和互联网——通信（例如，电子邮件、智能手机、平板电脑）、娱乐（例如，交互式视频游戏、社交媒体、应用程序）、交通（例如，导航系统）、购物（例如，在线购物、信用卡）、药品（例如，医疗设备、医疗记录）等等。日常生活有多少依赖于技术？有多少个人信息存储在

CSS入门自学笔记笔记上传至GitHub网站链接：https://github.com/cs-wangfeng/languages-or-tools/blob/main/html5/css.mdCSS简介

Excelxlutils修改Excelxlwt设置样式常见的字体样式单元格宽高内容对齐方式设置单元格边框设置背景颜色样式整合起来的写法文章声明⭐⭐⭐该文章为我（有编程语言基础，非编程小白）的Python办公自动化自学笔记知识来源为

PRML第一章读书小结    第一章用例子出发，较为简单的引入了概率论、模型、决策、损失、信息论的问题，作为机器学习从业者，读PRML除了巩固已有基础，还受到了很多新的启发，下面将我收到的启发总结如下。

涉及部分理论知识以及公式，但是难度并不大，需要回顾一下简单的概率论知识，例如条件概率等。二、马尔可夫决策过程马尔科夫决策过程是强化学习的基本问题之一，其涉及

1.基本概念贝叶斯公式是概率论中的一个重要公式，它描述了两个条件概率之间的关系。

当我们谈论网络安全时，我们正在讨论的是保护我们的在线空间，这是我们所有人的共享责任。网络安全涉及保护我们的信息，防止被未经授权的人访问、披露、破坏或修改。一、网络安全的基本概念网络安全是一种保护：它涉及保护我们的设备和信息，从各种威胁，如病毒和蠕虫，到更复杂的形式的网络犯罪。它涉及保护我们的数据，确保其安全性、机密性和完整性，同时还要确保我们的设备和网络的正常运行。网络安全可以分为几个关键领域：网

文章目录介绍环境使用方法安装编写测试函数⚓️相关链接⚓️介绍pytest是一个广泛使用的Python测试框架，它提供了简单、灵活和可扩展的测试功能。通过pytest，您可以轻松地创建和运行单元测试、集成测试和功能测试，以确保您的代码符合预期。环境本文演示环境如下，由于测试条件有限，不确保其他环境是否能够正常运行！Windows11Python3.11.5

参照百度百科的讲解，“机器学习是一门多领域交叉学科，设计概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

另有线代篇和概率论篇。人工智能数学基础之概率论人工智能数学基础之线性代数(持续更新)函数与极限函数,x是函数f的自变量，y是因变量函数极限当无限接近于时，无限接近于常数A。

数学漏洞百出，概率论更是一塌糊涂！线性代数不断的遗忘！生疏！1000题未强化训练！英语，阅读理解，你又强化的如何？倒计时30天，你算算还剩多少时间，你还有多少时间？政治，背不过大题！

1.前言概率分布是概率论和统计学中描述随机变量取值规律的概率模型。它是一个函数，将随机变量的每一个可能取值映射到一个非负实数，表示该取值出现的概率。概率分布主要有两种类型：离散概率分布和连续概率分布。

前言一、什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域，都有攻与防两面性，例如Web安全技术，既有Web渗透，也有Web防御技术（WAF）。作为一个合格的网络安全工程师，应该做到攻守兼备，毕竟知己知彼，才能百战百胜。二、怎样规划网络安全如果你

目录一.Markov不等式二.选择引理三.Chebyshev不等式四.Chernov上限4.1变量大于4.2变量小于信息论安全中会用到很多概率论相关的上界，本文章将梳理几个论文中常用的定理，重点关注如何理解这些定理以及怎么用

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。

生命周期执行顺序（非常重要）自定义组件的创建和渲染流程（非常重要）自定义组件的重新渲染自定义组件的销毁文章声明⭐⭐⭐该文章为我（有编程语言基础，非编程小白）的HarmonyOS自学笔记，此类文章笔记我会默认大家都学过前端相关的知识知识来源

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概述本章将介绍一些概率论、图、信息论、马尔可夫等相关基础知识，这些知识点将会贯穿于概率图多个模型的讲解中，在相应模型篇章的开头，也会再次列出这些基础知识。

在前两节中，我们推导了生日问题的求解算法，但在数学上的最终目标就是希望能针对问题推导出一个简洁漂亮的公式，就像爱因斯坦著名的质能方程E=MC^2那样，毕竟数学是以符号逻辑来看待世界本质的语言，所以絮絮叨叨不是数学，一个掷地有声的符号公式才是数学的范儿。这里我们需要一些微积分的内容。首先在前面章节中我们推导出n个人没有两个人拥有相同生日的概率是：在数学上看到多个数相乘时，第一个处理方法就是把乘法变成

第一章：随机概率及其概率A和B相容就是AB=空集全概率公式与贝叶斯公式：伯努利求概率：第二章：一维随机变量及其分布：离散型随机变量求分布律：利用常规离散性分布求概率：连续性随机变量求分布律:注意：概率密度是f(x)而p{x<=a}是F(a)给你概率密度f(x)让你求分布函数F(x)：典型例题:题目：解答：利用常见连续型分布的计算:均匀分布:正态分布:标准化的例子：离散型变量X的函数的分布:连续性变

姓名：黄永飞；学号：17040520006；学院：机电工程学院；转自：https://www.jianshu.com/p/2bd72e614622【嵌牛导读】机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学

2020年9月30日天气：晴【90天践行目标】（115/120）①5：30早起②22：30早睡③写晨间日记【昨日践行】①5：35起床②22：38入睡③晨间日记已达成【今日青蛙】①完成校园跑②刷概率论、离散数学习题

本文将用来记录自学笔记docker的安装及使用docker常用命令#查看镜像dockerimages#查看启动容器dockerps#查看所有容器dockerps-a#关闭/开启/重启容器dockerstop

神经网络的简要历史3.1BackPropagation（反向传播）3.2神经网络模型发展历程3.3深度学习框架学习目标学会使用Pytorch构建学习系统理解基础的神经网络和深度学习需要具备：线性代数+概率论

本笔记基于王树森的深度强化学习课程文章目录王树森深度强化学习笔记一、基础1.概率论2.名词3.ReturnUtU_tUt4.Action-ValueFunctionQπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ

最后的最后，今天概率论搞的好少啊，还要加