第一章概率论

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#概率论 #线性代数

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第一讲  样本空间 随机事件

 

  

 

 

 

第二讲  事件的相互关系及运算

 

第三讲 频率

 

第四讲 概率

 

重点 记住推理过程就行

 

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在这一章节中，首先介绍了概率论的基本概念，这是研究随机现象数量规律的数学分支。首先讲解了如何计算特定条件下的概率问题，例如扑克牌中不同花色牌的组合概率、几个事件同时发生的概率、使用不同钥匙开锁成功的...
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[概率论与随机过程]一个例子对马尔可夫链所有知识进行梳理（持续更新）（理解记忆复习用）
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摘要：《概率论与随机过程》教材以赌徒破产模型为主线，系统讲解马尔可夫链的核心概念。该模型通过赌徒资金变化（0到n元）直观展示状态分类（吸收态、暂态）、转移概率、周期性和遍历性等特性。重点包括：状态可达性判断、常返/暂态区分（有限链必正常返）、互通状态性质一致性、平稳分布存在条件（不可约有限链唯一）等。通过模型分析可快速掌握马尔可夫链的状态空间分解定理、极限分布求解方法等核心内容，为计算机专业学生提供理论与实践相结合的学习框架。（149字）
人工智能之数学基础：从随机变量推广到随机向量
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设试验E的样本空间为Ω, X=X(w)与Y= Y(w)是定义在Ω上的两个随机变量，由它们构成的向量 (X, Y) 称为二维随机向量。多个随机变量决定的概率称为联合概率，它的概率分布就是联合概率分布。随机变量分为离散型随机变量和连续型随机变量。随机向量也是如此，随机向量分为离散型随机向量和连续型随机向量。在之后的课程中我们将随机向量分为离散型随机向量和连续性随机向量进行分别学习。
概率论直觉（三）：边缘化
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概率论与数理统计第二章 随机变量及其分布
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概率论与数理统计第四章 随机变量的数字特征
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【机器学习】27 异常检测（密度估计）
weixin_54010404的博客
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