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最近，在了解机器学习相关的数学知识，包括线性代数和概率论的知识，今天，回顾了概率论的知识，贴上几张其他博客的关于概率论的图片，记录学习过程。
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数学模型在人工智能中的使用：统计学和概率论 随着人工智能技术的发展，数学模型的重要性越来越突出。数学模型可以帮助人工智能
随着人工智能技术的不断发展，人工智能已经成为了许多行业的核心技术之一。在人工智能中，概率论和统计学是非常重要的一部分，它们可以帮助我们更好地理解和解决问题。在本文中，我们将讨论概率论与统计学原理在人工智能中的应用，以及如何使用Python实现隐马尔可
概率论和机器学习是计算机科学和人工智能领域的基本概念。概率论是用于描述不确定性和随机性的数学框架，而机器学习则是利用数据来训练计算机程序以进行自动化决策的方法。这两个领域密切相连，因为机器学习算法通常需要使用概率论来描述和处理数据的不确定性。
作者：禅与计算机程序设计艺术 随着科技的进步，计算机技术已经从单纯的计算工具逐渐转向能够操控自身及周围环境的工具。然而，作为一个具有复杂性和多维性的数据集合，如何从数据中提取有效信息、做出决策以及处理异常值，仍然是一个棘手的问题。现实世界中各种
【机器学习实战】读书笔记 **朴素贝叶斯：**称为“ 朴素 ”的原因，整个形式化过程只做最原始、最简单的假设，特征之间没有关联，是统计意义上的独立。 **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。 **适
在许多算法中需要求出两个分量间相互关系的信息。协方差就是描述这种相互关联程度的一个特征数。 设 ( X , Y ) (X,Y) ( X , Y ) 是一个二维随机变量，若 E [ ( X − E ( X ) ) ( Y − E ( Y ) ) ] E[(X-E(X))(Y-E(Y))] E [ ( X − E ( X ) ) ( Y − E ( Y ) ) ] 存在，则称此数学期望为 X X X 与
内容包含笔者个人理解，如果错误欢迎评论私信告诉我 线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程 在回归拟合数据时，根据拟合对象，可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。在逻辑回归中算法不去拟合一段数据而是判断输入的数据是哪一个种类。有很多算法既可以实现
基本概念 随机变量 静态的 可以做随机试验 随机过程 动态 离散随机变量 概率质量函数 probability mass function 连续随机变量 概率密度函数 probability density function PDF 联合概率 P ( X = x 且 Y = y ) = P ( x , y ) 若 X 和 Y 独立： P ( x , y ) = P ( x ) P ( y ) P(X=x 且 Y=y) = P(x,y)\\\\ 若 X 和 Y 独立：
第01回：一些基本概念 1. 随机试验 满足下列条件的试验称为随机试验. 可以在相同的条件下重复地进行; 每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结果; 进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现. 2. 样本空间 我们研究随机现象的方法其实就是利用
重温《概率论与数理统计》进行查漏补缺，并对其中的概念公式等内容进行总结，以便日后回顾。 目录 第一章 概率论的基本概念 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 随机变量的数字特征 第五章 大数定律及中心极限定理 第六章 样本及抽样
