ACM_概率论第30页

概率论的基础概念（1）

重点讲述：首先，最重要的前提：（1）随机试验（大量（无穷次）重复试验）是概率论的基础！！！（2）随机变量是不确定的，未知的，概率论研究的是随机变量可能的取值和相应值的概率！！！

BlueDrac·2022-12-06 11:58

概率论基础（3）一维随机变量（离散型和连续型）

概率论对于学习NLP方向的人，重要性不言而喻。于是我打算从概率论基础篇开始复习，也顺便巩固巩固基础。

崩坏的芝麻·2022-12-06 11:57

现代信号处理笔记 1 概率论基础知识（Review of Probability）

文章目录一、什么是事件、概率、统计？二、一些前提1、BertrandParadox（悖论）2、随机变量（RandomVariables）3、分布4、一些性质三、典型分布1、伯努利分布（Bernoalli）两点分布2、二项分布（Binormal），射击模型3、泊松分布（Poisson）4、均匀分布（uniform）5、指数分布（exponential）6、高斯分布Gaussian四、其他重要特性1、

安静橘子·2022-12-06 11:56

动手学深度学习 ——概率论基础

文章目录基本概率论概率论公理随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理边际化独立性期望和方差基本概率论假设我们掷骰子，想知道看到1的几率有多大，而不是看到另一个数字。

.别拖至春天.·2022-12-06 11:26

概率机器人笔记(1)：概率论基础内容回顾

一、样本空间与随机事件1.随机试验相同条件下，试验可以重复进行试验结果不止一个，但是试验之前可以知道所有可能出现的结果试验前不能确定每次试验的结果是哪一个2.样本空间随机试验中所有可能的结果（样本点）组成的集合。3.随机事件随机试验的样本空间的子集，即样本点的集合。二、概率与独立1.概率非负性：对于任意随机事件A，P(A)≥0P(A)\geq0P(A)≥0规范性：对于必然事件S，P(S)=1P(S

Eonekne·2022-12-06 11:25

概率论总结（一）：离散随机变量

目录：离散随机变量定义及性质常见的离散概率分布-伯努利分布-二项分布-几何分布-泊松分布期望、矩、方差、标准差多个随机变量的联合分布条件独立骨骼图：离散随机变量定义及性质离散随机变量：一个随机变量的值域为一个有限集合或最多为可数无限集合。相关性质：离散随机变量是实验结果的一个实值函数，但是它的取值范围只能是有限多个值或可数无限多个数。一个离散随机变量有一个分布列，它对于随机变量的每一个取值，给出一

Kcopop·2022-12-06 11:53

概率论：概率空间的基本概念

本文用加粗斜体表示定义。概率空间是一个三元组(Ω,F,P)(\Omega,{\mathcalF},P)(Ω,F,P)，其中Ω\OmegaΩ是结果集合(OutcomesSet)，F{\mathcalF}F是事件集合(EventsSet,acollectionofsubsetsofΩ\OmegaΩ)，PPP是事件到概率的映射函数P:F→[0,1]P:{\mathcalF}\to[0,1]P:F→[0,

胖闹闹·2022-12-06 11:23

AI 人工智能之概率论基础(概念总结和复习)

样本空间：将随机试验E的所有可能结果组成的集合称为E的样本空间，记为S。样本点：构成样本空间的元素，即E中的每个结果，称为样本点。频数：事件A发生的次数。频率：频数/总数。概率：当重复试验的次数n逐渐增大，频率值就会趋于某一稳定值，这个值就是概率。概率的特点：1）非负性。2）规范性。3）可列可加性。概率性质：1）P(空集)=0，2）有限可加性，3）加法公式：P(A+B)=P(A)+P(B)-P(A

剑池·2022-12-06 11:52

【人工智能数学：01概率论】（2）离散型概率空间

一、说明这篇文章是对概率空间最基本概念的描述。解决的基本问题是试图“说服”大家，概率空间是个啥。不解决这种基本问题，试图提高学术水平是不可能的。本文将涉及概率空间的定义、对于离散概率事件的定义、连续概率事件的定义、代数的一些含义、测度的概念，以及它们如何被引入，如何满足实践问题以补救古典概率的不足。二、从概率空间说起我们以下所说的概率空间。其内容概括为下图：2.1概率空间1）概率三要素概率空间存在

无水先生·2022-12-06 11:50

神经网络二分类问题范例,神经网络解决分类问题

该技术以贝叶斯概率论和申农的信息论为理论基础，对信息的处理过程更接近人类大

普通网友·2022-12-06 06:56

Python机器学习基础

机器学习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。

摊手·2022-12-05 22:50

【图像超分辨率】Remote Sensing Image Super-resolution: Challenges and Approaches

RemoteSensingImageSuper-resolution:ChallengesandApproaches遥感图像超分辨率的挑战和方法1摘要2遥感观测模型3遥感中的SR模型3.1基于学习的SR模型3.2基于内插的SR模型3.3频域SR模型3.4概率论

jaeden_xu·2022-12-05 20:31

自然语言处理算法工程师

具体面试要求可以参考博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/911213121.编程语言基础python和c++2.数学基础：概率论，高等数学，线性代数，信息论3.计算机基础理

码小花·2022-12-05 19:59

概率的意思是什么

概率，又称或然率、机会率、机率(几率)或可能性，是概率论的基本概念。概率是对随机事件发生的可能性的度量，一般以一个在0到1之间的实数表示一个事件发生的可能性大小。

金枝玉叶9·2022-12-05 14:01

最简单概率论的五个智慧

来源：罗辑思维在我认为人人都应该学一些概率知识，它现在是公民的必备知识。现在的世界比过去复杂得多，其中有大量不确定性，是否理解概率，直接决定一个人的开化程度。01随机：有些事情是无缘无故地发生的这个思想对我们的世界观有颠覆的意义。古人没有这个思想，认为一切事物都是有因果的，甚至可能都是有目的的。人们曾经认为世界像一个钟表一样精确地运行。但真实世界不是钟表，它充满不可控的偶然。更严格地说，有些事情的

人工智能学家·2022-12-05 10:28

视频教程-极简概率论-数据科学数学基础-机器学习

极简概率论-数据科学数学基础清华大学计算机科学与技术博士，曾在阿里任职人工智能高级算法工程师，美团高级数据分析师李文斌¥199.00立即订阅扫码下载「CSDN程序员学院APP」，1000+技术好课免费看

学院导师-李文斌·2022-12-05 10:36

常用的连续概率分布汇总

均匀分布在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的

数据派THU·2022-12-05 10:35

深度学习理论篇之 ( 十二) -- 降维之池化

科普知识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。

fengyuxie·2022-12-05 09:50

3-1 二类LDA算法及MATLAB实现

注在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差，设x,yx,yx,y是两个随机变量，则协方差定义为：cov(x,y)=E[(x−E

机器学习成长之路·2022-12-05 02:47

贝叶斯算法

贝叶斯算法基础知识：贝叶斯算法的基础知识主要是概率论，比如概率、条件概率、联合概率等。

微凉.@_@·2022-12-05 02:10

python 均方误差_方差、标准差、均方差、均方误差

方差是在概率论和统计学中衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。

weixin_39795419·2022-12-04 20:39

【信息检索与数据挖掘期末笔记】（四）概率检索模型

为什么需要概率检索给一个用户需求和一个文档集，一个检索系统需要决定文档有多满足查询IR系统难以理解一个查询背后的信息需求，并且对文档满足查询的程度做了非确定性推测概率论可以为这种非确定性推理提供一个基本的理论概率模型利用这个基础来估计文档与查询相关的可能性有多大概率模型与其他模型比较布尔模型概率模型提供了排序

长命百岁️·2022-12-04 15:39

机器学习经典算法

1.贝叶斯分类器1.1简介贝叶斯分类器是机器学习最经典的算法之一，贝叶斯算法是一种有监督学习算法，其理论基础是“贝叶斯定理”，该原理是由英国著名数学家托马斯·贝叶斯提出，贝叶斯定理是基于统计学和概率论相关知识实现的

m0_53675977·2022-12-04 11:44

概率图模型--因子图

-潘登同学的MachineLearning笔记简单回顾概率图模型回顾贝叶斯网络简单回顾马尔可夫随机场(MRF)因子图将贝叶斯网络用因子图表示将马尔科夫随机场用因子图表示总结简单回顾概率图模型概率图就是概率论

PD我是你的真爱粉·2022-12-04 09:11

2020-1-25 深度学习笔记3 - 概率与信息论

第三章概率与信息论官网概率论使我们能够提出不确定的声明以及在不确定性存在的情况下进行推理信息论使我们能够量化概率分布中的不确定性总量在人工智能领域，概率论主要有两种用途概率法则告诉我们AI系统如何推理，

没人不认识我·2022-12-04 04:19

深度学习-第三章概率与信息论

前言概率论学科定义概率与信息论在人工智能领域的应用3.1，为什么要使用概率论3.2，随机变量3.3，概率分布3.3.1，离散型变量和概率质量函数3.3.2，连续型变量和概率密度分布函数3.4，边缘概率3.5

嵌入式视觉·2022-12-04 04:08

PCA主成分分析法浅理解

更进一步说，统计机器学习方法就是以高数、线代和概率论为基石构筑的“一栋大厦”。下面主要沿着老师ppt的思路讲讲对PCA方法的个人理解。

u小鬼·2022-12-03 17:30

现代概率论的内容

由于科学技术中许多实际问题的推动以及概率论逻辑基础的建立，概率论从20世纪30年代以来得到了迅速的发展。

荣华富贵8·2022-12-03 13:31

先验概率、后验概率、似然估计三者的区别与联系

在机器学习日渐风靡于全世界的今天，概率论与数理统计作为机器学习的关键理论越来越体现出它的重要地位。

Life is a joke·2022-12-03 06:59

概率论与数理统计 Chapter3. 随机变量的数字特征

概率论与数理统计Chapter3.随机变量的数字特征1.重要定义&定理1.数学期望（均值）1.定义2.性质2.中位数3.方差&标准差1.定义2.性质4.协方差&相关系数1.协方差2.相关系数5.大数定理

Espresso Macchiato·2022-12-03 04:22

机器学习概述

机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、

管枫月Cooper·2022-12-03 00:08

淘宝推荐、视频搜索背后的检索技术竟是它！深度揭秘达摩院向量检索引擎Proxima

其通过一系列数学的方法，如概率论

阿里云云栖号·2022-12-02 23:14

Python数据挖掘人工智能算法学习资料

其中数学包括：数学分析、线性代数、概率论与数理统计等内容。其中Python包括：python语言、文件操作、网络请求、numpy、matplo

邓能财·2022-12-02 18:33

高斯过程（Gaussian Processes）原理

高斯过程（GaussianProcesses,GP）是概率论和数理统计中随机过程的一种，是多元高斯分布的扩展，被应用于机器学习、信号处理等领域。

ting_qifengl·2022-12-02 15:30

em聚类算法 java,聚类算法 - EM

二、预备知识1、极大似然估计极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已

李玉北·2022-12-02 13:38

机器学习算法——贝叶斯分类器6（sklearn中的朴素贝叶斯）

求解连续型变量的概率，需要引入各种概率论中的数字分布，使用各种分布下的概率密度曲线来估计一个概率。其中涉及的数学

Vicky_xiduoduo·2022-12-02 00:15

学神经网络需要什么基础,深度神经网络怎么用

掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方法，是入门深度学习技术的前提。

普通网友·2022-12-01 20:49

人工智能数学基础--概率论

概率论概率论与人工智能•概率论是研究不确定的学科。•概率论是现有许多人工智能算法的基础。现阶段的很多人工智能算法都是数据驱动的，且目的大多为了做预测或是作出更好的决策。

TKE_kolento.·2022-12-01 18:13

概率论随机变量及常用6大分布整理

随机变量随机变量定义：样本空间为Ω，随机变量X表示样本空间Ω中的一个样本点（样本空间和随机变量的关系类似于实数轴上的x轴和自变量x的区别）。如随机抛掷一枚骰子，X就是表示骰子的点数。分布函数分布函数定义：F(X)=P(X<=x)离散型随机变量的分布函数：连续性随机变量的分布函数：分布函数的性质：1.非降性F(x)是一个非递减函数2.归一性在x趋向于+∞时，F(x)趋向于13右连续性因为F（x）是单

一只特立独行的猫·2022-12-01 18:11

机器学习/深度学习/AI基础数学知识之线性代数概览

线性代数概览线性代数行列式逆序数行列式的性质与计算行列式的性质行列式计算矩阵矩阵的基本运算伴随矩阵，逆矩阵初等变换，求逆和秩向量解方程组特征值与特征向量二次型本篇内容都是线性代数，高等数学和概率论的基本内容

上学真难·2022-12-01 17:21

建立企业体系结构的更佳途径

showtoc欢迎来到MSDN>体系结构建立企业体系结构的更佳途径发布日期：2006-6-13|更新日期：2006-6-13适用于：应用程序体系结构分区迭代摘要：Sessions提出了如何通过分区迭代（从概率论和作战策略经验得出的流程

yuanxi·2022-12-01 17:12

CS50.3 人工智能导论笔记

参考资料CS50.3人工智能导论·2020发现自己能够听懂，并做笔记了，大一的时候想看但很吃力,涉及离散数学、数据结构、概率论等知识SearchDFS路径不一定是最优的BFS多走了很多路，但是路径一定是最优的

inner sheep·2022-12-01 15:06

AI-机器学习-自学笔记（一）机器学习概述

机器学习（MachineLearning,ML）是一门多领域的交叉学科涉及概率论、统计学、线性代数、算法等多门学科它专门研究计算机如何模拟和学习人的行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断完善自身的性能

阿尔法羊·2022-12-01 10:51

人工智能-机器学习-深度学习-概述

文章目录一：人工智能需要的基础和涉及内容二：数学基础（1）线性代数（2）概率论（3）数理统计（4）最优化方法（5）信息论三：机器学习（1）线性回归①：简述②：概述（2）朴素贝叶斯①：简述②：概述（3）逻辑回归

我擦我擦·2022-12-01 10:14

想成为深度学习的高手必须要懂哪些知识？

深度学习的理解，离不开本科数学中最为基础的数学分析（高等数学）、线性代数、概率论和凸优化；深度学习技术的掌握，更离不开以编程为核心的动手实践。没有扎实的数学和计算机基础做支撑

zjlooojoe·2022-12-01 08:06

线性回归、最小二乘原理（Linear_regression）

参考了统计学习方法，概率论与数理统计，工程线性代数，西瓜书，MachineLearnigwithpython做的总结，所以不能作为教程，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter

geter_CS·2022-12-01 02:10

概率图模型+贝叶斯模型+VAE和GAN的部分理论（理解、解释）

PGM巧妙地结合了图论和概率论。从图论的角度，PGM是一个图，包含结点与边。结点可以分为两类：隐含结点和观测结点。边可以是有向的或者是无向的。

一只想飞的咸鱼君·2022-11-30 23:46

图网络算法——概率图介绍与贝叶斯网络

图网络算法——概率图综述1概率论回顾在介绍概率图之前，我们先来回顾一下概率论中的相关的知识。样本空间(Ω)：样本空间描述的是一个随机试验中所有可能输出的集合。

隔壁的NLP小哥·2022-11-30 23:45

统计学习方法——第1章（个人笔记）

统计学习1.特点（1）以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的；（2）以数据为研究对象，是数据驱动的学科；（3）目的是对数据进行预测与分析（4）以方法为中心，构建模型并应用模型进行预测与分析；（5）是概率论

抽屉疯了·2022-11-30 20:53

统计学习方法——概述

是建立在计算机及网络上的;(2)统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科(3)统计学习的目的是对数据进行预测与分析;(4)统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型井应用模型进行预测与分析;(5)统计学习是概率论

全部都AC·2022-11-30 20:19

推荐频道

ACM_概率论