概率论之常见概率类型及思路

最新推荐文章于 2024-11-20 12:36:51 发布
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本文深入探讨了信息技术领域的多个方面，包括前端开发、后端开发、移动开发、游戏开发、大数据开发等细分领域。从经典概念如排列、组合、古典概率到现代技术如AI音视频处理、区块链、隐私计算等，全面覆盖了从基础知识到前沿技术的多个层次。

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排列

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古典概率

几何概率

加法原理

乘法原理


互斥事件,完备事件组

条件概率

全概率

贝叶斯公式



jerryzcx
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常见的概率分布类型（一）（Probability Distribution I）
weixin_34233856的博客
02-15 7120
统计学中最常见的几种概率分布分别是正态分布（normal distribution），t分布（t distribution），F分布（F distribution）和卡方分布（χ2 distribution，chi-squaredistribution），其中后三种属于抽样分布。 为什么要研究概率分布呢？因为通过研究概率分布，我们可以找出数据的分布规律，并根据这些规律来解决特定条件下的问...
人工智能必备数学知识之概率论基础
最新发布
weixin_58351028的博客
12-09 1266
一。随机变量 （1）离散型随机变量 1）连续与离散型随机变量 现实中的数据一般包括离散型与连续型的。 连续型随机变量：有限多个的确定值表示的，例台阶数1，2，3等。 离散型随机变量：不能确定貝体值，且无限个数，它不能确定是那一种归属。 2）离散型概率函数（概率质量函数） p(x)=prob(X=x)，由公式可知离散型概率函数（概率质量函数）就是一个概率值，其中X是随机变量的取值，p是概率了。比如扔骰子，每个点（1，2，3，4，5，6点）的概率都是1/6；又例如抛硬币，正，反面的概率值都50%。
基于概率论进行分类
qq_31842721的博客
06-29 1778
1.概述knn算法 决策树都是给出具体某个分类，但有时候并不能确定给出某个分类，而只能给出最优分类及其概率，这种情况可以使用基于概率论的分离算法，比如朴素的贝叶斯算法截图自《机器学习实战》：贝叶斯决策理论的核心，选择出现概率最高的分类，选择最高概率的决策。2,应用 文档分类，通过观察文档实例中特征词出现或者不出现作为一个判断特征，这样会出现很多判断特征，不适合专家系统的决策树，也不适合大量计算的K...
概率类型及其定义、公式和计算示例
彬彬侠的博客
11-20 6046
本文系统地介绍了概率的类型，包括基本概率、复合概率、特殊概率及相关性质，并通过实际计算示例加深理解。概率可以被划分为多种类型，如联合概率、边缘概率、条件概率等。
概率论笔记---组合分析（总结）
success_by_choice的balabala
07-13 2128
组合分析的思路：计数–>排列–>组合–>划分(即多项式系数)–>方程的整数解个数。为更好的理解这几个概念有什么不同，我们通过总结这几个概念的特点，列举每个概念的典型模型对这几个概念进行区分。 计数原则：执行r个实验，每个实验分别有n1, n2, … , nr种可能结果，那么这r个实验的可能结果为n1 * n2 * … * nr。证明只需要列举出所有可能结果，得到一个多维矩阵即可。 典型模型：车牌号由
概率论考点总结类型9 常见分布
Lora青蛙的博客
11-09 349
东北大学概率论慕课答案
03-14
这份资料旨在帮助学生复习和理解概率论的基本概念、理论和应用，通过查看过往年的答案，学生可以检查自己的解题思路是否正确，或者在遇到困难时找到解决方案。 概率论是研究随机现象的数学理论，它在统计学、计算机...
概率论 何书元 习题答案1
08-03
扑克牌的抽样问题是概率论中常见的应用场景之一，涉及到组合数学的基本原理。 #### 3.1 无放回抽样 **例题解析：** 从一副扑克牌的52张中无放回地任取3张，求这3张牌同花色的概率和相互不同花色的概率。 - **解法...
概率论与数理统计试卷及答案资料
首先，概率论的基本概念是学习的起点，包括随机事件、概率、条件概率、独立性等。这些概念是理解和分析后续问题的基础。随机事件是指在一定条件下可能出现也可能不出现的事件，概率是描述事件发生可能性大小的数值，...
历年概率论与数理统计试卷及答案解析
考虑到您提供的文件标题为“概率论与数理统计往年试卷及详细答案”，我们可以从中解读出以下几点知识点： 1. 概率论基础知识点 - 随机事件及其概率的定义和性质 - 条件概率和独立性概念 - 随机变量及其分布函数...
用知识来计算出你表白成功的概率多大
公众号（猴子数据分析）
08-14 3413
之前你已经了解概率的基础知识（如果还不知道概率能干啥，在生活中有哪些应用的例子，可以看我之前的《投资赚钱与概率》）。 今天我们来聊聊3种特殊的概率分布，学会了你就是你知道了解决3种问题的“万能模板”。 这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。我这个人是最讨厌数学公式的，但是这并不妨碍我用统计概率思维做很多事情。相比熟悉公式，我更想知道学的这个知识能用
python 概率分布_用Python实现概率分布
weixin_39519554的博客
12-06 1123
一.随机变量随机变量是指随机事件的数量表现，按照随机变量可能取得的值，可以把它们分为两种基本类型：随机变量包括离散型随机变量和连续型随机变量。离散型随机变量：在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量的概率分布包括伯努利分布、二项分布、几何分布、泊松分布。连续型随机变量：在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列...
概率论：基本概念
皮皮blog
11-02 3万+
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/40709187分布函数/累积分布函数CDF（CDF – Cumulative distribution function或直接就叫 distribution function）定义CDF函数表示随机变量小于或等于其某一个取值x的概率。设X是一个随机变量，x是任意实数，函数称为X的分布函数。有时也记为X
概率论与数理统计1：基础知识
乐想屋
12-10 6654
这是第三次学习概率论，第一次在大学，第二次是考研，这第三次是爱好。趁着这次学习，整理下笔记，方便后续的使用。    概率论与数理统计是研究和揭示随机现象统计规律性的一门数学学科。通过研究随机试验来研究随机现象。统计规律性：在大量重复试验或观察中所呈现出的固有规律性。随机现象：在个别试验中其结果呈现出不确定性，在大量重复试验汇总其结果又具有统计规律性的现象。具有以下三个特点都可以称为随机试验，记为E
概率论课程
longlifeseelives的博客
03-01 1006
一个试验的样本点有限，并且每个样本点出现的可能性都相等，那这个试验就是古典概型（等可能概型）PB∣APABPAPA∑PBi​PABi​PAi​BPAi​PB∣Ai​∑PB∣Aj​PAj​PAi​BPBPABPAPB。
概率论6大基本分布
qq_29566629的博客
05-30 8866
看到机器学习中，要求训练集和测试集来自同一分布，然后学习了一下概率论中分布的类型，说明如下： 概率论中的六种常用分布，即（0－1）分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布。 引用说明：https://blog.youkuaiyun.com/cc1949/article/details/78906044 ...
概率论基础知识（一）概率论基本概念
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简之的通向技术之路
09-16 4万+
概率论基础知识 0. 前言 本文主要旨在对概率论的基础概念与知识进行概要的总结，以便于使用到时可以参考。 概率论是数理统计的基础，也是很多机器学习模型的支撑，概率论在机器学习中占主要地位，因为概率论为机器学习算法的正确性提供了理论依据。 1. 概率论的基本概念 1.1 基本概念 随机实验（E） （1）可以在相同的条件下重复地进行 （2）每次实验的可能结果不止一...
统计概率模型-高斯判别分析
myazi
09-13 2564
统计概率模型 1、高斯判别分析 2、朴素贝叶斯 3、隐马尔可夫模型 4、最大熵马尔科夫模型 5，条件随机场 6，马尔科夫决策过程 一、高斯判别分析 一、生成模型 ​ 机器学习模型有一种分类方式：判别模型和生成模型。它们之前的区别在于判别模型是直接从数据特征到标签，而生成模型是从标签到数据特征。形式化的表示就是是否使用了贝叶斯公式： maxP(...
概率论 事件关系 古典概型与几何概型
qq_coding的博客
12-10 5117
不放回抽样 不放回抽样是一种抽样方法，它是在逐个抽取个体时，每次被抽到的个体不放回总体中参加下一次抽取的方法。采用不重复抽样方法时，总体单位数在抽样过程中逐渐减小，总体中各单位被抽中的概率先后不同。不放回抽样也指整个样本一次同时抽取的抽样方法 . 有放回抽样 有放回抽样是简单随机抽样的操作方式之一。把总体中的抽样单位从 1 至 N 编号， 每抽取一个号码后再将它放回总体。对于任意一次抽取而言，由于总体容量不变，所以 N 个号码被抽中的机会均等,1/n ...
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