这一场概率论的全民博弈的大局中，有的人始终在外观望，虽然也指点江山，看上去满腹经纶，却从未真正下场，是剧中的局外人；有的人随着大流行趋势，时来时往，像《一年又一年》中的剧中人物一样，高峰谷底，满目疮痍；

作为概率论的两大学派之一,贝叶斯法有其独特的优势。比如在处理逆概率问题时,频率法束手无策,贝叶斯法则是一个绝佳选择。✨因此在人工智能、商业分析、医疗检测等领域,贝叶斯法都有广泛的应用。️

一、概率论与统计学基础面试题1：伯努利分布已知某实验服从伯努利分布，P(x=1)=0.6，如果进行2次重复独立该实验，至少有一次实验结果为0的概率是多少？（）A.0.6B.0.4C.0.36

若干面试概率题概率论是计算机科学非常重要的基础学科之一，概率题也是在程序员求职过程中经常遇到的问题。以下总结若干经典的概率题，作为练习。1.在半径为1的圆中随机选取一点。

一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法

predictiveanalytics）或统计学习（statisticallearning）实质：1机器学习是从数据中提取知识2它是统计学、人工智能和计算机科学交叉的研究领域3机器学习是一门多领域交叉学科涉及：概率论

“谋事在人，成事在天”，用的是概率论的思想一直以为这是一句有点唯心的说法，但是认真想想，一件事是否成功，确实是由很多因素决定的，也就是我们说的“天时、地利、人和”，这些因素并不是个人力量能够决定的，但是我们可以通过自己的努力

二）使用步骤1.建立笔记认知：概率论是我们必须掌握的基础知识之一。生活中最可怕的就是这个世界不是你想象的那样。每个人做选择的根基就是他的价值观——认为什么更重要，什么最

数学一资料选择：①高数：张宇强化班②线性代数：李永乐强化③概率论：王式安强化+张宇强化上面说的都是视频，下面说纸质资料。

百度百科定义：机器学习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。

概率论与数理统计-西北师范大学数学与统计学院数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程教学大纲数学与统计学院数学与应用数学专业云亭班专业平台必修课程包括以下11门课程：概率论与数理统计、实变函数

假设检验的基本概念二、假设检验的基本思想假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法，为了检验一个假设H0,是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据抽取到的样本对假设H0作出接受或拒绝的决策，如果样本观察值导致了不合理的现象发生，就应拒绝假设H0,否则应接受假设H0·三、假设检验的两类错误第一类错误当假设H0正确时，小概率事件也有可能发生，此时，我们会拒绝假设H0,因而犯了“弃真”的错误，

概率论与数理统计笔记（第六章——参数估计）对于统计专业来说，书本知识总有遗忘，翻看教材又太麻烦，于是打算记下笔记与自己的一些思考，主要参考用书是茆诗松老师编写的《概率论与数理统计教程》，其他知识待后续书籍补充

思维导图笔记一、随机变量定义：设随机试验的样本空间为S={e}，X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。类似于函数、映射的概念。既然类似于函数，就有定义域和至于，通过定义知道，定义域为样本空间，值域为实数集。即对随机事件数量化。二、离散型随机变量及其分布律1离散型随机变量定义：全部可能取到的值是有限个或可列无限多个的随机变量。这里有限一定可列，可列不一定有限。而分

目录AAA组6.设x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1,x2,⋯,xn是来自总体X∼N(μ,σ2)X\simN(\mu,\sigma^2)X∼N(μ,σ2)（μ,σ2\mu,\sigma^2μ,σ2都未知）的简单随机样本的观测值，则σ2\sigma^2σ2的最大似然估计值为（  ）。(A)1n∑i=1n(xi−μ)2;(A)\cfrac{1}{n}\displaystyl

概率论与数理统计Chapter4.参数估计1.基础概念1.总体2.样品3.统计量1.样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布

习题七1、μ1=E(X)=μ=1n∑i=1nxi=18(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74.002)=74.002\mu_1=E(X)=\mu\\=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^nx_i\\=\frac{1}{8}(74.001+74.005+74.003+74.001+74.000+73.998+74.006+74

6.1点估计问题概述一、点估计的概念二、评价估计量的标准无偏性定义1：设^θ(X1,…,Xn)是未知参数θ的估计量，若E(^θ)=θ,则称^θ为θ的无偏估计量定理1：设X1,…,Xn,为取自总体X的样本，总体X的均值为μ，方差为σ2,则(I)样本均值¯X是μ的无偏估计量；(2)样本方差S2是σ2的无偏估计量；&1有效性无偏性是有效性的前提。定义2：例题：*1相合性（一致性）我们不仅希望一个估计量是

2021年1月9日天气：晴【90天践行目标】（216/300）①每日冥想②坚持运动③写晨间日记【昨日践行】①每日冥想已完成②乒乓球1.5h③晨间日记已完成【今日青蛙】①复习Java与Database②学习概率论

九、马尔可夫MarkovModel(马尔可夫模型)在概率论中，马尔可夫模型是一种用于对随机变化的系统建模的随机模型。

2008年5月12日下午14点28分，我还是一名坐在课堂上听概率论的大二学生。还记得教我概率论的老师名叫樊明书，是一个阳光、可爱的年轻老师。我很喜欢听樊老师讲课，所以每次他的课我都坐在第一排。

笑:)在大学的考试中一般都可以使用计算器但是到现在才发现自己并不会使用计算器.www(例如:1.在概率论考试中计算方差或均值的技巧.

百度百科的解释是：信息论是运用概率论与数理统计的方法研究信息、信息熵、通信系统、

4:50醒了看了十分钟的书早餐一包奶＋水果燕麦粥接着准备看看数据库不小心让自己有点发烧了，就睡了9:30醒了午饭图片发自App12:35听讲评13:32写作业1/概率论第三章

呃，本文有点长……还用到一点点概率论知识在讲随机化之前，先说下目前大家所熟识的快速排序，先上伪代码：PARTITION(A,p,r)x=A[p]i=pforj=p+1torifA[j]A[j]A[i]A

第四章数学期望与方差1.期望的性质：E(C)=C;E(X+C)=E(X)+C;E(CX)=CE(X);E(kX+C)=kE(X)+C;E(X+Y)=E(X)+E(Y);E(X-Y)=E(X-Y);;X与Y独立：E(XY)=E(X)E(Y);2.方差的性质：D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2D(C)=0;D(X+C)=D(X);D(CX)=C^2D(X);D(kX+C)=k^2D(X);X与Y

利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策三、量化交易知识树1、金融学：金融工程、金融衍生品、会计学2、数学：概率论

学习本章内容建议对概率论中的联合概率以及先验概率、后验概率有初步的学习和掌握。

学习数学基础知识，包括线性代数、微积分、概率论和统计学等。学习编程基础知识，包括Python、C++等编程语言。学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。

阿尔忒弥斯神庙、摩索拉斯墓陵、亚历山大灯塔、巴比伦空中花园、罗得港巨人雕像复利的本质：做事情A，会导致B，而结果B又会加强A，不断循环♻️应用的案例：穷者越穷、富者越富：高点击率的网页或者文章：拓展人脉2、概率论

年度目标：2020考研，2019CPA月目标进度概率论复习结束，并做出思维导图。进度：第一章结束CPA财管第一章结束。进度：0日程清单：学习计划：概率论复习第二章，第三章。

文章目录[学习资源整合](https://www.cnblogs.com/duisheng/p/17872980.html)总复习知识点⭐常用分布的数学期望和方差选择题填空题大题1.概率2.概率3.概率4.P5.概率6.概率密度函数F(X)F(X)F(X)7.分布列求方差V(X)V(X)V(X)8.求分布函数F(X)F(X)F(X)9.求F(X)F(X)F(X)和P(X)P(X)P(X)10.求未

人的判断会偏离概率论的预测，比如，相信股市上升是因为自己操作的对，其实有时只是走运；3、羊群效应。跟随大众，产生泡沫；4、损失厌恶。90%人们在“确定损失750美元”与

Week7>>>lec19>>>lec18vedioslideP值概率论1%和5%>>>lec17TVD去asscessmodel（本质距离加权平均）text11.2ANewStatistic:TheDistancebetweenTwoDistributionstext

随机(Random)随机选取集群中的某个节点来处理该请求，由概率论的知识可知，随着请求量的变大，随机算法会逐渐演变为轮询算法，即集群

数学基础微积分《高等数学》线性代数《线性代数》概率统计《概率论与数理统计》信息论《信息论基础》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础

如果你对自己充满自信，你认为所追求的东西可以通过努力到达，那就是梦想；吸引力法则是存在的，就是因为相信，持续努力，即使按照概率论，不断尝试的人也比坐等不动的人拥有更多机会。如果你对自己的掌控力差，

目录前言TensorFlow入门SymPy入门概率论入门前言前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。

●假定虚无假设为真，就需要用概率论对实验结果的可能性做出估计。我们将在统计上显著的概率称作显著性水平。显著性水平用希腊字母α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

概率论和数理统计。Python语法。监督学习和无监督学习：监督学习：监督学习是指在输入数据和输出数据

12月21日天气：晴【90天践行目标】（197/210）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制作PPT③自学概率论

“皮匠”实际上是“裨将”的谐音，“裨将”在古代是指副将。“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”意思是三个副将的智慧能顶上诸葛亮的智慧。在这里我们不妨用正确解出来一道题来衡量智慧的高低。假设一个副将正确解出这道题的概率是50%，诸葛亮正确解出这道题的概率是80%。则三个副将合力将这道题解出，即三个副将至少有一个人解出这道题的概率可以表示为：P（三个副将至少有一个人解出这道题）=1-P（三个人都没有解出这道题）=

今日执行1.高数，1152.线代，473.概率论，434.操作系统，1465.英语阅读，108洗漱+早餐0918--1017，操作系统，591023--1112，操作系统，49午觉+午饭1338--1416

而推断统计则包含概率论、抽样理论、估计理论、假设检验这四大组成部分。

它建立在以线性代数和概率论为骨架的基础数学上，通过简单模型的组合实现复杂功能。在工程上，深度神经网络通常以其恒河沙数般的参数让人望而却步；可在理论上，其数学原理却具有更好的可解释性。

爱阅读、记录生活，这是我的第三十三天复盘❤2019.12.1933/3651.感恩创造的不可思议的今天起床一件事：5.42打卡✔重要且紧急：概率论前三章复习✘重要但不紧急：演讲文体复习✔“一小时阅读计划

贝叶斯公式是什么贝叶斯公式是概率论中的一个重要定理，用于计算在已知一些先验信息的情况下，更新对事件发生概率的估计。

概率论（数学分支）_百度百科概率（统计学术语）_百度百科3.随机事件,是指的一个事

高斯概率模型：[f,xi]=ksdensity(x):returnsaprobabilitydensityestimate,f,forthesampleinthevectorx.Theestimateisbasedonanormalkernelfunction,andisevaluatedat100equallyspacedpoints,xi,thatcovertherangeofthedatai