AI笔记: 数学基础之随机变量及其分布

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#AI #数学 #随机变量 #分布

本文介绍了随机变量的概念，包括离散型和连续型随机变量的区别，并详细讲解了离散型随机变量的分布列、二项分布的性质以及均值与方差的计算。此外，还简要提到了正态分布及其特点。

随机变量及其分布

1 ） 知识图谱


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2 ） 相关概念

  • 随机变量：如果随机试验的结果可以用一个变量来标识，那么这样的变量叫做随机变量。随机变量常用字母 X,Y,ξ,ηX, Y, \xi, \etaX,
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AI笔记: 数学基础之随机变量与常见离散型及其分布
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07-14 564
随机变量及其分布 例1 袋中有3只黑球，2只白球，从中任意去除3只球. 我们将3只黑球分别记为：1, 2, 3号, 2只白球分别记为4,5号, 则该实验的样本空间为 S={(1,2,3)(1,2,4)(1,2,5)(1,3,4)(1,3,5)(1,4,5)(2,3,4)(2,3,5)(2,4,5)(3,4,5)}S = \left \{\begin{array}{cccc} (1,2,3) & (1,2,4) & (1,2,5) \\ (1,3,4) & (1,3,5) &
AI笔记: 数学基础之二项分布与二项式定理
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06-27 3080
概率试验 1.投掷一个骰子投掷5次 2.某人射击1次，击中目标的概率是0.8, 他射击10次； 3.一个盒子中装有5个球(3红2白)，有放回依次从中抽取5个球 4.生产一种零件，出现次品的概率是0.04，生产这种零件4件 以上这些的特点都是：条件相同、独立重复性试验、发生或者不发生、发生的概率相同 例子： 投掷一枚图钉，设针尖向上的概率为p, 则针尖向下的概率为q = 1 - p. 连续投掷一枚图钉3次，仅出现1次针尖向上的概率是多少？ 分析：这是一个条件相同，独立重复性试验：P=C31pq2=3pq2
AI 人工智能之随机变量
无为 的专栏
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随机变量，离散随机变量，连续随机变量，简单随机抽样，似然函数
Alvis3.0:具有随机图的 AI 算法的图形可视化
06-30
阿尔维斯3.0 从 Alvis3.0.java 运行的带有随机图的 AI 算法的图形可视化 建造 要构建项目，您需要在您的机器上安装 。 $ mvn clean package $ java -jar target/alvis-1.0-SNAPSHOT.jar 如果您使用的是 Ubuntu $ sudo apt-get install maven 如果您使用的是 Mac OSX $ brew install maven 如果您使用的是 Windows 有关安装说明，请参阅。
概率论自用笔记
Yonggie的博客
04-28 1万+
（非离散型变量）服从均匀分布：X～U(a,b)X～U(a,b)X～U(a,b) （离散型变量）服从正态分布：X～N(μ,σ)X～N( \mu , \sigma)X～N(μ,σ) （离散型变量）服从几何分布：X～G(k,p)X～G(k,p)X～G(k,p) （离散型变量）服从二项分布（伯努利分布）：X～B(n,p)X～B(n,p)X～B(n,p) （离散型变量）服从泊松分布（用来近似二项分布）：X～...
AI 人工智能之常见概率分布(2)
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10-18 1006
均匀分布，卡方分布，Bata分布
随机变量及其分布
q_1703的博客
04-06 2537
设E是随机试验，它的样本空间是S={e}.如果对于每一个e∈S，有一个实数X(e)与之对应，这样就得到一个定义在S上的单值实值函数X(e),称X(e)为随机变量.可简写为随机变量X.1）随机变量与普通的函数不同2）随机变量的取值具有一定的概率规律。
AI笔记: 数学基础之集合与函数
Wang的专栏
06-23 814
数学与AI概述 人工智能是70%数学+30%代码，很多算法都是基于数学的，学好数理化，走遍天下都不怕 集合 1 ） 概念 由一个或多个确定的元素所构成的整体叫做集合。 若x是集合A的元素，则记作x∈A。集合是指具有某种特定性质的具体的或抽象的对象汇总成的集体，这些对象称为该集合的元素。 用大写字母表示集合，小写字母表示集合中的元素。 若x是集合S的元素，则称x属于S，记为x∈S。若y不是集合S的元素，则称y不属于S，记为y∉S。 一般的我们把含有有限个元素的集合叫做有限集，含无限个元素的集合叫做无限集。
AI笔记: 数学基础之连续型与均匀分布、指数分布、正态分布等
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连续型随机变量及其概率密度 1 ) 连续型随机变量的概念与性质 如果对于随机变量X的分布函数F(x)，存在非函数f(x), 使得对于任意实数x, 有F(x)=∫−∞xf(t)dtF(x) = \int_{-\infty}^x f(t)dtF(x)=∫−∞x​f(t)dt, 则称X为连续型随机变量, 其中函数f(x)称为X的概率密度函数，简称概率密度 2 ) 关于不定积分的补充 f(x) 在区间I上的原函数全体称为f(x)在I上的不定积分, 记为：∫f(x)dx\int f(x) dx∫f(x)dx,
应用概率统计-第二章 离散型随机变量
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目录 一、随机变量 1、随机变量的定义 2、随机变量的分类 二、离散型随机变量的概率分布 1、分布律 2、分布函数 三、二项分布 1、伯努利概型 2、二项分布 3、两点分布 四、泊松分布 五、超几何分布 六、负二项分布 七、随机变量函数的分布 一、随机变量 1、随机变量的定义 设 W 是试验E的样本空间, 若则称 X ( w) 为 W 上的 随机变量。 随机变量通常用大写字母X,Y,Z或希腊字母x ,h ,z 等表示而表示随机变量所取的...
随机图形和文字生成示例
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数据库之随机变量的分布
weixin_48502514的博客
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数据库之随机变量的分布 ⒈几何分布 X～G（p） E(X)=1/p，D(X)=q/p² ⒉“0-1”分布（两点分布） E(X)=p，D(X)=pq ⒊超几何分布 X～H（n,M,N） E(X)=nM/N, D(X)=nM(N-M)(N-n)/N²(N-1) ⒋二项分布 X～B(n,p) x=0,1,2,3,…,n E(X)=np,D(X)=npq ⒌泊松分布 ...
【数学常识】常用的希腊数学符号，并注明读音
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这些符号在数学、物理学和工程学等领域中被广泛使用。它们通常用于表示特定的常数、变量、函数等。
2.1 随机变量及其分布
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05-03 981
1 随机变量的概念 若此产品的不合格率为ppp，则XXX取各种值的概率可列表如下： X 0 1 2 3 p (1−p)3(1-p)^3(1−p)3 3p(1−p)23p(1-p)^23p(1−p)2 3p2(1−p)3p^2(1-p)3p2(1−p) p3p^3p3 下面给出随机变量的一般定义。 定义2.1.1 定义在样本空间Ω\OmegaΩ上的实值函数X=X(ω)X=X(\omega)X=X(ω)称为随机变量，常用大写字母X,Y,ZX,Y,ZX,Y,Z等表示随机变量，其取值用
【AI绘画】Stable Diffusion基础教程8——​随机种子及内置三种脚本介绍
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今天讲的都是可以提高人工效率的方法，为此苦恼的小伙伴记得看完哦。 可以理解为每个图画的唯一编码，当设置为-1时，图画随机生成，当遇见中意的图片时，复制下面的种子数值，填入随机种子框内，后续生成的图画基本都是一个样子。
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概率分布基本概念，符号表示法 (概统2.符号) 前面一章，我们计算某事件某结果的概率，会用P(A), P(B),或者P(A1),P(B1)来表达 对于条件概率，我们会用P(A|Bj)" role="presentation" style="position: relative;">P(A|Bj)P(A|Bj)P(A|B_{j})来表达Bj" role="presentation" style=
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4. 随机变量：离散随机变量和连续随机变量的概念及其概率分布。 5. 多维随机变量：两个或多个随机变量的联合分布、边缘分布和条件分布。 知识点二：随机变量及其分布 随机变量是能够描述随机现象的变量，其取值具有...
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