【机器学习的概率论和数理统计基础】随机事件和概率、随机变量及其概率分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、数理统计的基本概念等

机器学习的数学基础

概率论和数理统计

随机事件和概率

1.事件的关系与运算

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2.运算律

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3.德.摩根律

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4.完全事件组

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5.概率的基本概念

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6.概率的基本公式

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7.事件的独立性

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8.独立重复试验

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9.重要公式与结论

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随机变量及其概率分布

1.随机变量及概率分布

取值带有随机性的变量,严格地说是定义在样本空间上,取值于实数的函数称为随机变量,概率分布通常指分布函数或分布律

2.分布函数的概念与性质

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3.离散型随机变量的概率分布

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4.连续型随机变量的概率密度

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5.常见分布

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6.随机变量函数的概率分布

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7.重要公式与结论

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多维随机变量及其分布

1.二维随机变量及其联合分布

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2.二维离散型随机变量的分布

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3. 二维连续性随机变量的密度

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4.常见二维随机变量的联合分布

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5.随机变量的独立性和相关性

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6.两个随机变量简单函数的概率分布

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7.重要公式与结论

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随机变量的数字特征

1.数学期望

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2.方差:

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3.标准差:

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4.离散型:

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5.连续型:

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性质:
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6.随机变量函数的数学期望

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7.协方差

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8.相关系数

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性质:
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9.重要公式与结论

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数理统计的基本概念

1.基本概念

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2.分布

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3.正态总体的常用样本分布

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4.重要公式与结论

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