随机变量

[Prob] Definition 3.7.5 (Function of two r.v.s)

定义3.7.5（两个随机变量的函数）：给定一个样本空间\(S\)的实验，如果\(X\)和\(Y\)是映射到X(s)和Y(s)的随机变量，那么g(X,Y)就是映射s到g(X(s),Y(s))的随机变量。
EricWang1358·2025-07-04 06:06

《机器学习数学基础》补充资料：什么是随机变量

卓永鸿提供本文介绍什么是随机变量及为什么要发展此种概念。我们先来看这个问题：一个边长为aaa的正三角形，CCC为其外接圆，外接圆半径为RRR。若在圆内随机作一弦，则弦长lll大于aaa的概率为何？
CS创新实验室·2025-07-02 16:33

贝叶斯回归：从概率视角量化预测的不确定性

与传统频率派的线性回归（如最小二乘法）不同，贝叶斯回归的核心思想是：将回归参数（如权重系数）视为随机变量，通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据，推导出参数的后验分布，
大千AI助手·2025-07-02 12:05

概率密度基本概念

概率密度（ProbabilityDensity）是概率论中用于描述随机变量分布的一种方式，特别适用于连续随机变量。它并不是一个概率值，而是表示单位范围内的概率大小或“浓度”。
Summer_Anny·2025-06-29 05:34

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概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分：梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRos
AI大模型-大飞·2025-06-23 06:10

Task 01 第一章习题

伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。假设观测到伯努利模型n次独立的数据生成结果，其中k次的结果为1，这时可以用极大似然估计或贝叶斯估计来估计结果为1的概率。
·2025-06-20 21:24

【概率论与数理统计】第二章 随机变量及其分布(1)

第二章随机变量及其分布第一章种学习了随机现象、随机试验、随机事件等概念，讨论了随机事件的关系、运算以及概率；且只考虑了个别事件下的频率问题。
Arthur古德曼·2025-06-16 00:07

随机变量及其分布：概率论的量化核心

标题引言2随机变量及其分布2.1随机变量定义与分类2.2离散型随机变量：概率质量函数(PMF)概率分布律性质经典分布4.
Algo-hx·2025-06-15 01:01

机器学习与深度学习21-信息论

目录前文回顾1.信息上的概念2.相对熵是什么3.互信息是什么4.条件熵和条件互信息5.最大熵模型6.信息增益与基尼不纯度前文回顾上一篇文章链接：地址1.信息上的概念信息熵（Entropy）是信息理论中用于度量随机变量不确定性的概念
my_q·2025-06-14 03:08

詹森不等式（Jensen’s Inequality）——EM算法的基础

一、基本定义设函数fff是定义在区间III上的凸函数（convexfunction），且随机变量XXX的取值落在III内，期望存在，则有：E[f(X)]⩾f(E[X]){E}[f(X)]\geqslantf
phoenix@Capricornus·2025-06-11 11:37

机器学习与深度学习16-概率论和统计学01

它提供了一套工具和方法来描述和分析随机变量、随机过程以及他们之间的关系。概率论包括概率分布、随机变量、
my_q·2025-06-10 14:27

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大模型老炮·2025-06-02 19:55

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AGI大模型学习·2025-06-02 18:49

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程序员辣条·2025-06-02 17:45

强化学习的前世今生（五）— SAC算法

一）强化学习的前世今生（二）强化学习的前世今生（三）—PPO算法强化学习的前世今生（四）—DDPG算法本文为大家介绍SAC算法7SAC7.1最大熵强化学习在信息论中，熵(entropy)是用来衡量一个随机变量不确定性大小的度量
小于小于大橙子·2025-06-01 16:46

5.数据统计分析及可视化

5.数据的统计分析及可视化文章目录5.数据的统计分析及可视化第6章数据的统计分析及可视化6.1随机变量及其分布6.1.1均匀分布及随机数图6.1.1.1均匀分布6.1.1.2均匀随机数6.1.2正态分布及随机数图
我是姜承錄·2025-05-23 10:52

中级统计师-统计学基础知识-第三章 参数估计

统计量：由样本数据计算的量（如样本均值xˉ\bar{x}xˉ、样本方差s2s^2s2、样本比例ppp），是随机变量。
孟意昶·2025-05-19 16:10

贝叶斯估计方法

贝叶斯估计的核心思想是将参数视为随机变量，而不是固定但未知的常数，从而能够更好地处理不确定性。
phoenix@Capricornus·2025-05-19 16:06

LLM笔记（五）概率论

1.随机变量与概率分布：模型输出的基础在LLM中，随机变量最直观的体现就是模型预测的下一个token。每个时刻，模型都会输出一个概率分布，表示词汇表中每个token可能是"下一个词"的概率。
Jerry3538·2025-05-18 10:18

【知识点】大模型面试题汇总（持续更新）

•数学解释：假设Q、K的每个维度是独立零均值、方差为1的随机变量，点积结果的方差为d。缩放后方差恢复为1，稳定梯度。•替代方案：初始化时缩小参数方差（如除以√d），但动态缩放更鲁棒。
XD742971636·2025-05-16 07:41

计算机模拟和建模仿真算法

在解决实际问题的时候应用蒙特·卡罗方法主要有两部分工作：1．用蒙特·卡罗方法模拟某一过程时，需要产生某一概率分布的随机变量。2．用统计方法把模型的数字特征估计出来，从而得到实际问题的数值解。
hdpai2018·2025-05-15 07:23

3.4 数字特征

本章系统讲解随机变量的数字特征理论，涵盖期望、方差、协方差与相关系数的核心计算与性质。
x峰峰·2025-05-14 16:42

3.5 统计初步

以下从六个核心考点系统梳理知识体系：考点一：大数定律与中心极限定理1.大数定律切比雪夫不等式：设随机变量XXX的数学期望E(X)=μE(X)=\muE(X)=μ，方差D(X)=σ2D(X)=\sigma
x峰峰·2025-05-14 16:42

【神经网络与深度学习】VAE 中的先验分布指的是什么

在变分自编码器（VAE）中，先验分布指的是对潜在空间中随机变量的概率分布假设。通常情况下，VAE设定潜在变量服从标准正态分布(N(0,I))，其中(0)代表均值为零的向量，(I)为单位协方差矩阵。
如果树上有叶子·2025-05-11 19:36

金融学知识笔记

二、概率论与数理统计基础（一）随机变量定义随机变量XXX是一个从样本空间Ω\OmegaΩ到实数集R\mathbb{R}R的函
Alessio Micheli·2025-05-10 10:03

什么是先验？（CVPR25）Detail-Preserving Latent Diffusion for Stable Shadow Removal论文阅读

在概率统计与机器学习（尤其是贝叶斯方法）中，“先验”通常指先验分布（priordistribution）——在看到数据之前，我们对某个随机变量（参数、潜变量、预测结果等）所持有的信念或假设，用概率分布来刻画
hwg985·2025-05-09 04:43

二项分布习题集 · 答案与解析篇

1.2伯努利关系X∼Bin(n,p)X\sim\mathrm{Bin}(n,p)X∼Bin(n,p)可以看作nnn个独立伯努利随机变量之和：
aichitang2024·2025-05-06 17:09

正态分布全景解析：理论、推导与应用

2.正态分布的定义若连续随机变量(X)
aichitang2024·2025-05-06 17:09

各类分布----二项分布，泊松分布，负二项分布，gamma 分布，高斯分布，学生分布，Z分布...

伯努利实验：如果无穷随机变量序列是独立同分布(i．i．d．)的，而且每个随机变量都服从参数为p的伯努利分布，那么随机变量就形成参数为p的一系列伯努利试验。
weixin_30698527·2025-04-30 04:28

negative binomial（Pascal） distribution —— 负二项式分布（帕斯卡分布）

定义全部实验中成功的次数为随机变量X，则：X∼NB(r;p)2.PMF（概率质量函数）f(k;r,p)≡Pr(X=k)=(r+k−1k)pk(1−p)r最后一次显然为失败，前r+k−1中发生k次成功；之所以称其为
weixin_30763397·2025-04-30 04:28

中心极限定理（CLT）习题集 · 题目篇

1.概念与判断题（4题）1.1经典叙述写出i.i.d.情形下中心极限定理的标准表述，说明对随机变量的要求、标准化方式与极限分布。1.2LL
aichitang2024·2025-04-30 04:26

贝叶斯预测方法全解析：从基础回归到神经网络

1.2贝叶斯方法概述贝叶斯方法的核心特点：概率视角参数被视为随机变量预测结果是分布而非点估计自然地量化不
ningaiiii·2025-04-28 15:34

[预备知识]4. 概率基础

1.概率基础1.1基本概念随机变量：可以取不同值的变量，其值由随机试验的结果决定概率分布：描述随机变量取值的可能性分布条件概率：在给定某事件发生的条件下，另一事件发生的概率概率基础本章节介绍深度学习中的概率基础知识
ayiya_Oese·2025-04-23 00:17

数学学习笔记--概率论

2.概率论2.1概率分布与随机变量2.1.1机器学习为什么要使用概率事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。
spearhead_cai·2025-04-21 06:10

概率论全面总结

主要理解下什么是随机变量，与概率的关系，要样本干什么，等等。1.什么是古典概率？有限个可能事件，且每个事件都是等可能概率事件。这个与抽样问题，经常联系起来2.什么是几何分布、超几何分布？
IMWTJ·2025-04-21 06:09

条件数学期望

条件数学期望是概率论中的一个重要概念，它描述了在给定某些信息（即一个或多个其他随机变量的值）的条件下，一个随机变量的期望值。
是数学系的小孩儿·2025-04-20 08:20

概率论 —— 条件数学期望

文章目录条件数学期望离散型随机变量连续型随机变量性质条件数学期望离散型随机变量二维离散型随机变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)，其概率分布为P{X=xi,Y=yi}=pij,i,j=1,2,...P\{
寒衾·2025-04-20 08:19

python概率分布拟合_用Python实现概率分布

一.随机变量随机变量是指随机事件的数量表现，按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：随机变量包括离散型随机变量和连续型随机变量。离散型随机变量：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。
weixin_39926103·2025-04-18 15:16

深度学习（花书）--概率与信息论

深度学习（花书）–概率与信息论基本概念随机变量：可以随机地取不同值的变量。离散：拥有有限或者可数的无限状态连续：伴随着实数值概率分布：用来描述随机变量或一簇变量在每一个可能取值的状态的可能性的大小。
orient2019·2025-04-15 11:05

【深度学习与大模型基础】第8章-概率分布

概率质量函数是用来描述离散随机变量的概率分布的工具。它告诉我们，某个离散随机变量取某一个特定值的概率是多少。举个例子：抛硬币假设你有一个程序，模拟抛硬币的结果。
lynn-66·2025-04-12 11:45

随机过程2：泊松过程

随机过程一般理论随机过程研究的范畴是一族相依的（不独立）的随机变量{Xt}\left\{{X_{t}}\right\}{Xt}及其之间的关系。也可以看作在时间的作用
♚放晴♛~·2025-04-04 22:33

青少年编程与数学 02-014 高中数学知识点 07课题、专业相关性分析

青少年编程与数学02-014高中数学知识点07课题、专业相关性分析一、函数与微积分1.函数与初等函数2.导数与优化二、概率与统计1.概率基础2.统计推断3.随机变量与分布三、几何与代数1.向量与矩阵运算
明月看潮生·2025-04-04 05:06

SV_11_随机约束

目录1.随机变量1.1两种变量类型2.randomize()2.1constraint_mode()2.2rand_mode()2.3randomize()with2.3pre/post_randomize
ICCJJ·2025-04-02 21:08

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概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分：梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRos
AI大模型-王哥·2025-04-01 17:19

置信网络（Belief Network）

置信网络（BeliefNetwork），又称贝叶斯网络（BayesianNetwork,BN），是一种用于表达随机变量之间概率关系的有向无环图（DAG,DirectedAcyclicGraph）。
dundunmm·2025-03-31 05:07

【数学】概率论与数理统计（五）

二维随机向量及其分布随机向量离散型随机向量的概率分布律性质示例问题解答连续型随机向量的概率密度函数随机向量的分布函数性质连续型随机向量均匀分布边缘分布边缘概率分布律边缘概率密度函数二维正态分布示例问题解答边缘分布函数二维随机向量及其分布随机向量一般地，称nnn个随机变量的整体
丷从心·2025-03-30 21:11

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概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分：梯度、偏导数、积分等。
大模型入门教程·2025-03-29 21:32

【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断

1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。
人类发明了工具·2025-03-18 07:35

随机过程的基本概念机有限维分布的数字特征

咱们就一起来深入探究随机过程的基本概念以及有限维分布的数字特征，说不定能为你打开一扇新的知识大门哦一、随机过程的基本概念（一）定义大揭秘随机过程，简单来说，就是一族依赖于某个参数（通常是时间参数ttt）的随机变量
C_VuI·2025-03-18 06:03

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化
@金色海岸·2025-03-17 20:41
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