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一、复杂网络建模文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-478661.html
二、ER网络文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-478661.html
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网络在自然和人类社会中无处不在。在每个系统的背后都有一个网络，它定义了组件之间的交互。 从社交网络到万维网，网络以一种无处不在的方式来组织各种现实世界的信息。 将人物抽象成节点，人物之间的关系抽象成连边。 网络科学源于图论，但不等同于图论。
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目录 随机事件与概率 概念 为什么要学习概率论 随机事件与随机事件概率 随机事件 随机事件概率 贝叶斯公式 概念 条件概率 概率乘法公式 贝叶斯公式 举个栗子 随机变量 随机变量的定义 随机变量的分类 离散型随机变量 连续型随机变量 概念 随机事件是指在一次试验
随机变量x是一个变化的量，它的变化是由于偶然/随机性引起的。可以将随机变量看成一个函数，它由实验结果赋值。例如：在抛硬币的实验中把正面朝上定义为x1=0,反面朝上为x2=1。 一般用小写字母表示随机变量，如 x text x x 。一旦试验完成，它的取值就用斜体的 x x x 表示
作者：禅与计算机程序设计艺术 概率图模型（Probabilistic Graphical Model）(PGM)是现代统计学习中的一个重要工具，它通过描述变量间的依赖关系和概率分布来对复杂系统进行建模。概率图模型由两部分组成：一是概率模型，它定义了变量之间的联合概率分布；二是结构模型，它
定义3 设 （ X ， Y ） （X，Y） （ X ， Y ） 为二维随机变量，对任意的 （ x ， y ） ∈ R 2 （x，y）∈R^2 （ x ， y ） ∈ R 2 ，称 F （ x ， y ） = P （ X ≤ x ， Y ≤ y ） F（x，y）=P（X≤x，Y≤y） F （ x ， y ） = P （ X ≤ x ， Y ≤ y ） 为随机变量 （ X ， Y ） （X，Y） （ X ， Y ） 的
😀前言 本片文章讲解了 群发普通红包的算法 🏠个人主页：[尘觉主页](https://blog.csdn.net/apple_67445472?type=blog) 🧑个人简介：大家好，我是尘觉，希望我的文章可以帮助到大家，您的满意是我的动力😉😉 在csdn获奖荣誉: 🏆csdn城市之星2名
