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本文介绍了概率统计的基础知识，包括概率的取值范围、随机事件的分类、联合概率与条件概率的概念。通过抛硬币的例子解释了独立事件的概率计算，并讨论了随机变量的类型和数学期望、方差以及标准差的含义与应用。同时，文章通过人工智能模型分类精确率的案例说明了方差和标准差在评估模型稳定性中的作用。
Hi， 大家好。我是茶桁。
本节课，我们开始学习概率&统计。
我们的课程的内容其实是比较核心的内容了，也就是不需要大家特地去拾起什么高等代数这些书。那些不需要，也比较耽误时间。
概率&统计
正式开始之前，我们先来看一下这几个描述：
- 平时不好好学习,考试的时候不确定能否及格
- 太阳一定是从东方升起的
- 我们绝对不可能先经历明天，再经历昨天
- 赌徒有可能在赌场用100美元赢到1,000万美元
这四句话里面都有一些「表示程度」的词语，我不知道大家有没有注意到，比如说「不确定」、「一定」、「不可能」、「有可能」，这些就代表了我们在概率里面要讨论的三种事件。
首先说到不可能，对应着不可能事件；而一定怎么样怎么样，就对应这个必然事件；
不可能事件就是一定不可能发生的；必然事件是一定发生；
剩下的不确定或
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