ACM_概率论第41页

【概率论与数理统计】目录

第一章随机事件与概率1.1随机事件1.2等可能概型1.3频率与概率1.4概率的公理化定义与性质1.5条件概率与随机事件的独立性1.6全概率公式与贝叶斯公式第二章离散型随机变量及其分布2.1随机变量2.2概率函数2.3常用离散型随机变量2.4二维随机变量及其分布2.5随机变量的独立性与条件分布2.6随机变量函数的分布第三章连续型随机变量及其分布3.1分布函数3.2概率密度函数3.3常用连续型随机变量

盛世隐者·2021-10-04 22:44

机器学习中的数学——概率论基础知识

分类目录：《算法设计与分析》总目录概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导岀新的不确定性声明的公理。在人工智能领域，概率论主要有两种用途。

von Neumann·2021-10-02 15:19

如何才能练就融会贯通的能力？

例如逻辑、概率论、英语。3、体系化的知识是更高级的知识。可产生联系的节点数量足够多。思考根据下列老师所提到的时间的两个维度，短期和长期划分成4个象限

黄静读书·2021-09-28 22:30

三种常用的朴素贝叶斯实现算法——高斯朴素贝叶斯、伯努利朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法NaiveBayes定义中有两个关键定义:特征之间强假设独立和贝叶斯定理.这两个定义就是朴素贝叶斯的关键.接下来先了解一下这两个定义.贝叶斯定理贝叶斯定义是概率论中的一个定理,它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关

征途黯然.·2021-09-13 14:53

跨学科通识课

本课程信奉实用主义现实生活中的挑战并不是按照大学学科划分的，但每种学科，都为我们解决问题提供了重要的思维模型本课程将介绍约22个学科和120个常见思维模型，以及部分应用：热力学、函数、工程学、复杂性科学、系统论、信息论、会计学、概率论

·2021-08-09 13:00

贝叶斯网专题2：贝叶斯网基本概念

1.2.1不确定性推理与联合概率分布不确定性推理是人工智能研究的重要课题之一，该领域有很多方法，其中概率方法时最自然也是最早被尝试的方法之一，因为概率论

吴智深·2021-08-06 20:19

Machine Learning in Action 读书笔记---第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

MachineLearninginAction读书笔记第4章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯文章目录MachineLearninginAction读书笔记一、基于贝叶斯决策理论的分类方法1.朴素贝叶斯2

dongyuyuu·2021-08-04 16:46

数据分析中的统计学知识

第三次复习概率论与数理统计，希望理解比之前更深刻。仅代表本人理解，如果错误欢迎指出。一、大数定理直观地理解是：当样本的容量足够大（或者实验的次数足够多），样本的均值收敛于总体的均值。

风一样的我1·2021-08-01 19:30

机器学习奠基---概率论基础知识

概率论和数理统计随机事件和概率1.事件的关系与运算(1)子事件：A⊂BA\subsetBA⊂B，若AAA发生，则BBB发生。

顾道长生'·2021-07-27 17:40

计量经济学

2.概率论复习期望的迭代原则：E(Y)=E[E(Y|X)]证明

谭小飞同学·2021-07-01 10:32

真正能左右成绩的品质只有一个:自控

现在的世界比过去复杂得多，其中有大量的不确定性，是否理解概率直接决定了一个人的开化程度，当不懂概率的人大惊小怪的时候，懂得人可以淡定自若，概率论比任何的理论都还要重要，过去我们认为一切事情的发生都是有原因的

木子尘·2021-06-27 21:12

准备考研

高等数学，线性数学，概率论。英语。专业四课政治，以后再处理7门*60课时*1小时=420小时每天2小时，大概7个月。半年立竿见影英语每天早上。运动跑步开始，好的身体才有机会。考研课程开始学习。

线程男·2021-06-27 21:35

《学会花钱》丨钱越花越多的秘密

日本超人气导师野口真人的这本《学会花钱》，结合了金融工程学、统计学、概率论、行为经济学等理论知识，用专业的视角和通俗的语言，把我们身边的人、事、物独特的阐述开来。

薰衣草_3e6e·2021-06-27 13:17

概率论（六）：样本及抽样分布

随机样本当研究有关对象的某项数量指标时，一般会做与之相联系的随机试验。将试验的全部可能的观察值称为总体，每一个可能观察值称为个体，总体所包含的个体的个体数称为总体的容量。容量有限的称为有限容体，无限的则称为无限总体。是具有分布函数的随机变量，若是具有同一分布函数的，相互独立的随机变量，则称为从分布函数得到的容量为的简单随机样本，简称样本，它们的观察值称为样本值，又称为的个独立值。抽样分布设是来自总

逸无无争·2021-06-27 08:55

什么才算的上是知识以及怎么学

有些知识是“通识”，放到哪儿都有用，有逻辑学、概率论、英语和编程等。用碎片化时间完成体系性知识的学习，无论什么时候都是一种必备的学习能力。

随意咖啡·2021-06-27 05:35

46.如何才能练就融会贯通的能力？

有繁衍能力的知识更有价值，比如概率论、逻辑等等通识。时间可以碎片化，但

雷哥复利笔记·2021-06-27 00:38

高级计量经济学 2：概率论与数理统计(上)

高级计量经济学2：概率论与数理统计(上)此文内容为《高级计量经济学及STATA应用》的笔记，陈强老师著，高等教育出版社出版。我只将个人会用到的知识作了笔记，并对教材较难理解的部分做了进一步阐述。

爱吃汉堡薯条·2021-06-26 22:25

《机遇与混沌》【概率1】读书随笔6——让概率有意义

作者说到，“如果不熟悉概率论（或一般硬科学）您会发现本章的其余部分有点令人

芜穀杂粱·2021-06-26 21:41

坚信就是希望

因为一个动作做的够久了之后肯定是会有收获的，就算按概率论里的理论来说，你够勤奋了，肯定是有一定概率的成功率的！

直上云霄·2021-06-26 16:52

资料推荐

数学：高等数学、数理统计与概率论，工程线性代数，数值分析，矩阵论，凸优化。

听风1996·2021-06-26 07:14

概率论（四）：随机变量的数字特征

数学期望对于离散型随机变量来说，若存在绝对收敛级数，则称此级数为随机变量的数学期望，记作:。若为连续型随机变量（概率密度），存在的绝对收敛积分则是其数学期望。数学期望简称期望，又称均值。为常数，则为随机变量，为常数，则为两个随机变量，则是相互独立的随机变量，则方差是一个随机变量，若存在，则称为的方差，记为或.称为标准差或均方差，记作：离散型随机变量：连续型随机变量：为常数，则为随机变量，为常数，则

逸无无争·2021-06-25 23:18

扳回一局

赢一时不难，概率论都告诉我们有一半机会赢。但长赢确并非易事。想要长赢还是要把眼光放长远。守住自己的认知，不因外部环境的变化而动摇。放弃杰瑞股份和通威股份更让我认清了这一点。在股市里参照物的

银行砖家·2021-06-25 14:36

随谈

而我也在今天将困扰了我很多天的概率论给过了一遍，总算是解决了心头大患，明天再把题目做一遍估计也没什么问题了。总是想说些什么，却又好像没什么可说的，大概这就是我写这篇文章下笔的时候所想的吧。

胖橘啊胖橘·2021-06-25 14:58

机器学习入门概念理论

一是这些理论其实是在实践中总结的，没有基础的机器学习方法是不能明白理论的；二是这些理论需要的数学很高，您那高等数学啥的就别提了，这些理论至少也得有泛函分析的一般知识、优化理论的一般知识、矩阵理论的一般知识、高等概率论

可汗爷爷·2021-06-24 13:59

《人生算法》学习笔记-下

世界法则正在由因果论转为概率论，我们人生的任务就是要全力避开那些致命的极小的概率事件，你要么找到自己的人生算法，要么沦为他人的数据。第1关，同时运用好三个旋钮用教练旋钮选择好赛道找到正确的方向，用老板

从容践行·2021-06-24 06:39

高斯混合模型（GMM）

1.高斯模型(Gaussianmodel，GM）简单回顾一下本科概率论讲过的高斯模型。高斯模型是一种常用的变量分布模型，又称正态分布，在数理统计领域有着广泛的应用。

xingzai·2021-06-23 07:18

全内容集概述

概述该系列文章将和机器学习文章同步更新，在阅读该系列文章前，我默认大家都是懂得高等数学、线性代数、概率论等数学基础知识，该系列文章每一章都将包含3个板块——博客内容详细介绍、视频教程、文末自测及编码实现

WarrenRyan·2021-06-23 07:52

打磨自己

不足之处是个别日子里时间管理做的不够好，像昨天定的计划中有做概率论习题和例题这一项，因为下周就要期中考试了，确实需要准备一下，但是因为没能合理分配时间，最终没有做到，这一点需要提高。

三月回忆·2021-06-23 04:59

2017第一学期放假之前任务

1.机器学习吴恩达2.数学之美吴军【进度：21/31】3.考试复习--数据挖掘与数学仓库；概率论与随机过程{下周二之前先复习一遍}4.实验室工作，论文，争取完成demo5.机器学习实战【视频完成之后，开始阅读

七八音·2021-06-23 00:07

概率论在现实世界中的运用

今天再次捧读成甲老师对概率论的

福杯满溢68·2021-06-22 02:21

最全的机器学习资料

原文机器学习(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。

城市中迷途小书童·2021-06-22 00:57

2011-01-27老师专辑：大二第二学期

1、概率论与数理统计（专业必修）汪思海这是我上这位老师的第二门课了。讲课依然一如既往的无趣和缓慢，不过感觉上比线代学得稍好一些，可能是因为习惯了这位老师的催眠术了吧。

princessdu·2021-06-21 12:15

读《好好学习》第四章读后感

这周利用碎片时间，看完喽，好好学习电子版，今天沉下心来，慢慢看了，好好学习第四章，个人觉得第四章才是他这本书的一个精华所在，这一章讲到了复利效应，概率论，黄金思维圈，进化论，系统思考，二八法则，安全空间

付小娅·2021-06-21 11:46

上帝掷骰子吗

爱因斯坦的这句话经常被认为是他反对非决定论即概率论的标志。而与概率论相对应的就是决定论。宇宙到底是从出生的一刹那起就有了一个确定的命运，像上好发条的钟表，沿着固定的轨迹滴滴答答的走着？

BeautyZine·2021-06-21 06:07

《机器学习实战》笔记（四）：Ch4 - 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯代码基于贝叶斯决策理论算法优缺点优点:在数据较少的情况下仍然有效。可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。范围:标称型数据。

Lornatang·2021-06-21 01:11

概率论与数理统计总结

概率论与数理统计知识树.png历史寻根概率论的前世今生人类所有的知识来源都与生活息息相关的的并非是凭空捏造的，数学知识更是如此与其说数学是一门科学反倒不如说数学是生活经验的积累的升华，因为数学不像其他的科学物理

罗泽坤·2021-06-21 01:38

模式识别与机器学习(二)——概率论基础、频率派与贝叶斯派

1.2上概率论基础概率论是整个模式识别与机器学习的基础，本节对应PRML书1.2节的概率部分，以后不再单独说明。求和法则与乘法法则假设有两个离散随机变量和，的取值范围为，的取值范围为。

Ice_spring·2021-06-20 23:06

王天一《裂变》| 人工智能该如何入门？

线性代数、概率论相对来说还比较容易克服，大学很多都学过，但是形式逻辑、最优化方法、信息论这些就让准备入门的同学比较脑壳痛；2.其他图书普遍存在内容难。这点也比较能理解，作者不少研究深度学习多年，

dc0d7c849207·2021-06-19 22:25

恍恍惚惚（柔者处上之大学历练——连载第267篇）

回到宿舍后，整理了一些桌面，然后拿出了概率论书开始复习，自己一边写着知识点一

枫郁樰·2021-06-19 15:08

说努力就努力的努力，算什么努力

回寝室洗澡，这是一个鄙人被概率论折磨脱发严重后，决定清醒清醒的无奈之策。你说，努力算不算一种天赋呢？图片发自App如果说，把天赋看成一种与生俱来的性格品质的话，我想，答案可以是肯定的。

人可一口猪·2021-06-19 08:49

2018-03-06

随机过程叫了个博士生来代课，讲的就是概率论内容，很水，于是开始研究凑单买教材，嗯在我的精明计算下，很快就下单了。下午背着电脑去写论文，真是一点头绪都没有，各种查文献，就是找不到，头疼。终于有了

Theigrams·2021-06-19 07:26

三月——学习ing！[2015.3.1]

还有四个月的样子就要毕业了，刚才查看了一下成绩，计算机网络过了，目前只有概率论、英语、信息安全与技术了。从明天开始就认真的准备这些吧，当然还有毕业设计的点点滴滴。还有在公司学习的部分。

wokenshin·2021-06-18 21:46

遇到渣男后才明白爱情也要心机

还在上着概率论课，同桌捅了捅我叫我看寝室群消息。我没忍住好奇心的折磨，偷偷摸出手机看消息。覃覃:“我被骗了。”李子:“怎么了？”覃覃:“他把我删了。微信和qq都删了。”李子:“当兵的那个人？”

居家姑娘·2021-06-15 02:22

他（三）

听说他被概率论折磨得脱发速度堪比大物。本想着买点水果去看他，后来灵光一现，在网上下单了霸王。

人可一口猪·2021-06-14 07:53

成功十大法则

6.任何时候都有可能成功概率论是一个基本法则，成功也会遵循这个法则7.Q-factor是

瀑与森王攀·2021-06-13 21:32

学习计划

数学学科***高等数学离散数学线性代数统计学概率论微积分基础学科***数据结构，操

默言1024·2021-06-13 20:11

2018年厦大量化金融夏令营回顾

涉及到概率论，线代以及微积分。专业课：微观经济学有三道。都是计算，内容比较多的是消

山里小钻风·2021-06-13 03:13

概率论（五）：大数定律及中心极限定理

大数定律弱大数定理（辛钦大数定理）设是相互独立，服从同一分布的随机变量序列，。前个变量的算术平均，则对于任意,有设是一个随机变量序列，是一个常数，若对于任意整数,有,则称序列依概率收敛于，记作所有上述弱大数定理可以解释为序列依概率收敛于,即伯努利大数定理设是次独立重复试验中事件发生的次数，是事件在每次试验中发生的概率，则对于任意正数,有中心极限定理独立同分布的中心极限定理设随机变量是相互独立，服从

逸无无争·2021-06-13 02:42

一直在学习的周末

这个周末，因为要准备下周的面试，满满两天效率极高的学完了概率论、统计学和经济应用计量。虽然底层基础还是不扎实，很多定义都要来回来去的翻着找，但也算是大概弄懂了统计分析的几种常见应用模型。

Another_Life·2021-06-12 13:31

基于概率论的分类方法—朴素贝叶斯

本章涉及到的知识点清单：1、条件概率2、贝叶斯定理3、目标概率映射4、目标概率映射的极大似然估计5、朴素定义—条件独立性假设6、分类逻辑7、优化分类器8、朴素贝叶斯分类器实战—英文评论留言分类9、文档切词—构造词条列表10、构造词汇表—定义特征值和特征向量11、python编程实战实现朴素贝叶斯分类器12、分类器结果展示和总结一、条件概率假设有下列两个事件A和B事件A：早上乘坐地铁却没有赶上8点钟

PrivateEye_zzy·2021-06-11 22:24

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