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人的一生中会有很多理想。短的叫念头，长的叫志向，坏的叫野心，好的叫愿望。理想就是希望，希望是生命的原动力！
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深度学习是一种人工智能技术，它旨在让计算机模仿人类的智能。概率论是数学的一个分支，它用于描述不确定性和随机性。深度学习和概率论之间的关系非常紧密，因为深度学习模型需要处理大量的随机数据，并且需要使用概率论来描述和优化这些模型。 在这篇文章中，我
机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。 在一个简单的图像分类任务中； 如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为 “猫” 的概率是 1，即 P ( y = “猫” )
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。
条件概率，乘法公式 全概率公式 贝叶斯公式 离散型随机变量 分布律，分布函数 连续性随机变量 分布函数，概率密度 连续性随机变量函数 概率密度：单调、普通（分布函数--求导--概率密度） 二项分布 X~B（n，p） 分布律 E（X）=np D(X)=np（1-p） 泊松
本博客为《概率论与数理统计－－茆诗松（第二版）》阅读笔记，记录下来，以便自用。 连乘符号： ；总和符号： ；正比于： ∝ ；“任意”符号：∀；“存在”符号：∃； 随机现象所有基本结果的全体称为这个随机现象的基本空间。常用Ω={w}表示,其中元素w就是基本结果
1、样本空间、样本点、随机事件、必然事件、不可 能事件、基本事件和复合事件的概念； 2、事件的包含与相等：若事件A包含事件B，则B的发生必然导致A的发生。进而有P(AB)=P(B)，P(AUB)=P(A) 3、和事件：A、B至少有一个发生的事件，即AUB 4、积事件：A、B同时发生的
我们研究一个多维的东西，往往先从较低的维度比如说二维作为主要的研究对象，一个是因为维度低会比较简单，易于理解；另一个则是考试中低维的问题往往更加常见 定义上其实很简单，其实就是之前的一维随机变量变两个，然后用向量来表示，比如 (X,Y） 当然和一维的情
定义 数学期望其实很好理解，就是均值，当然这里并不是直接计算样本的均值，而是考虑到样本对应的概率。我们分离散和连续两类来讨论数学期望。 离散型 对随机变量X的分布律为 若级数 绝对收敛，则称该级数为X的数学期望，记为E(X)。即 连续型 当我们把上面的求和换成
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
