深度之眼(二十一)——概率论

简介: 深度之眼(二十一)——概率论

一、随机试验样本空间和随机事件


样本空间:

随机试验E的所有可能结果构成的集合称为E的样本空间

随机事件:

试验E的样本空间s的任意一个子 集称为E的随机事件,简称事件

必然事件和不可能事件

互斥事件和对立事件


对立:①是互斥时间,不可能同时发送。②A和A非为整个样本空间


二、概率的定义



0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png


三、条件概率与乘法公式


2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png2e9b90b2ca334476abebe75bafe6eeaa.png


例:

4cebaac233b3433da32a72337a77fc60.png


四、全概率公式与贝叶斯公式以及应用



0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png


五、独立性


2e9b90b2ca334476abebe75bafe6eeaa.png


六、随机变量和多维随机变量


6.1 离散随机变量


0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png


6.2 连续随机变量


2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png2e9b90b2ca334476abebe75bafe6eeaa.png


负无穷到正无穷的积分为0


4cebaac233b3433da32a72337a77fc60.png6de278e6d6694ce5bb08e7e842b7e74b.png


6.3 多维随机变量


0a2653c851af460fa595bd959398a8f1.png


二维就是落在面积里的概率


6.4 边缘分布和条件分布


0eacb84100b54626af849e6b562bf92a.png


6.5 独立性


2d65d23f6d4748949b924e4057485923.png


相关文章
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
**《惊世发现!揭开机器学习 k-近邻算法测试的神秘面纱,震撼你的认知边界!》**
【8月更文挑战第16天】k-近邻算法(kNN)是机器学习中一种直观且有效的分类与回归方法。它基于距离度量,对新样本找到训练集中最近的k个邻居并根据多数表决预测类别。通过示例展示了如何使用Python和`sklearn`库实现kNN,并采用交叉验证优化k值以提高模型的稳定性和准确性。充分测试kNN有助于在实际问题中发挥其最大效能。
34 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
【绝技揭秘】Andrew Ng 机器学习课程第十周:解锁梯度下降的神秘力量,带你飞速征服数据山峰!
【8月更文挑战第16天】Andrew Ng 的机器学习课程是学习该领域的经典资源。第十周聚焦于优化梯度下降算法以提升效率。课程涵盖不同类型的梯度下降(批量、随机及小批量)及其应用场景,介绍如何选择合适的批量大小和学习率调整策略。还介绍了动量法、RMSProp 和 Adam 优化器等高级技巧,这些方法能有效加速收敛并改善模型性能。通过实践案例展示如何使用 Python 和 NumPy 实现小批量梯度下降。
42 1
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
深度之眼(二十七)——神经网络基础知识(二)
深度之眼(二十七)——神经网络基础知识(二)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度之眼(二十六)——神经网络基础知识(一)
深度之眼(二十六)——神经网络基础知识(一)
|
5月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
【海贼王的数据航海】探究二叉树的奥秘
【海贼王的数据航海】探究二叉树的奥秘
29 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
【热门话题】常见分类算法解析
本文介绍了6种常见分类算法:逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、K近邻和神经网络。逻辑回归适用于线性问题,朴素贝叶斯在高维稀疏数据中有效,决策树适合规则性任务,SVM擅长小样本非线性问题,KNN对大规模数据效率低,神经网络能处理复杂任务。选择算法时需考虑数据特性、任务需求和计算资源。
100 0
|
机器学习/深度学习 算法 C++
走进“深度搜索基础训练“,踏入c++算法殿堂(五)
走进“深度搜索基础训练“,踏入c++算法殿堂(五)
86 0
运筹学学习笔记关键点纪要
运筹学学习笔记关键点纪要
65 0
|
6月前
|
算法 数据可视化 vr&ar
【图形学】探秘图形学奥秘:DDA与Bresenham算法的解密与实战
【图形学】探秘图形学奥秘:DDA与Bresenham算法的解密与实战
123 0
|
算法 C++
走进“深度搜索基础训练“,踏入c++算法殿堂(三)
走进“深度搜索基础训练“,踏入c++算法殿堂(三)
88 0
下一篇
无影云桌面