概率论基本概念

最新推荐文章于 2025-05-24 10:11:54 发布
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概率论基本概念

1. 概率

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2. 极大似然估计

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3. 条件概率

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4. 贝叶斯法则

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5. 随机变量

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6. 随机变量 7. 联合概率和条件概率

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8. 贝叶斯决策理论 9.期望与方差

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【概率论与数理统计】第一章：概率论基本概念
hiliang521的博客
07-23 2345
概率论基本概念
8.18.1 ACM-ICPC 概率论 基本概念
tang7mj的博客
07-21 1091
样本空间Ω\OmegaΩ：指明随机现象所有可能出现的结果。事件域F\mathcal{F}F：表示我们所关心的所有事件。概率PPP：描述每一个事件发生的可能性大小。一个随机现象中可能发生的不能再细分的结果被称为样本点。所有样本点的集合称为样本空间，通常用 Ω\OmegaΩ 来表示。一个随机事件是样本空间 Ω\OmegaΩ 的子集，由若干样本点构成，用大写字母 A,B,C,⋯A, B, C, \cdotsA,B,C,⋯ 表示。
概率论的相关基本概念
u014418064的博客
01-12 4915
此篇博客为对赵悦著的《概率图模型学习理论及其应用》学习笔记。 1.随机变量与概率函数 设X为一随机变量，x是它的一个取值。在样本空间中，所有使X取值为x的原子事件组成一个事件，记作事件“X=x”。事件“X=x”的概率P(X=x)依赖于X的取值x，让x在随机变量X的状态空间上变动，P(X=x)就成为一个取值于[0,1]的函数，称为随机变量X的概率质量函数，记作P(X)。 离散随
概率论基本概念一
杨佳佳的博客
09-27 3228
一、联合概率 定义：表示两个事件共同发生的概率，事件A和事件B的共同概率记作P(AB), P(A,B), P(AB) 二、条件概率 定义：事件A在另外一个事件B已经发生的条件下的发生概率，表示为P(A|B)。读作“在B条件下A发生的概率”。 三、全概率公式（结果概率公式） 样本空间Ω有一组事件A1 A2…… An，如果事件组满足ij{1,2,3,4....n},AiAj=并且A...
概率论基础知识（一）概率论基本概念
热门推荐
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...
PT@概率论基本概念
xuchaoxin1375的博客
10-15 1760
- 这里介绍最基本的一系列概念和运算，以及事件形式化
概率论基本概念之间的关系
2301_82243656的博客
02-20 124
概率论的基本概念是相互关联、相互依赖的。事件是概率论研究的基本对象，概率用于描述事件发生的可能性，而随机变量则是用来描述事件结果的变量。三者之间的关系构成了概率论的基本框架。
【概率论基本概念01】点估计
最新发布
gongdiwudu的专栏
05-24 1146
关于概率和统计的学习，需要从根本上、原始概念中一点一点积累，这些基本概念的头绪特别多，一次性交待它们的面有困难，我们只能从点上入手，将点与点的关系连成面，最后完成系统学习的目的，这是一个长期任务。
概率论基本概念（英文版）柯尔莫哥洛夫
01-28
《概率论基本概念》是苏联数学家安德烈·尼古拉耶维奇·柯尔莫哥洛夫所著的一部著作，该书在概率论领域具有里程碑意义。该书首次出版于1933年，后被译为多种语言，并成为研究概率论的重要文献。柯尔莫哥洛夫是一位...
概率论基本概念汇总1
08-03
这些基本概念构成了概率论的基础，为理解和应用概率模型提供了必要的工具，特别是在数据分析、统计推断和预测等领域。理解这些概念有助于我们更好地处理不确定性，从而在现实世界的问题中做出基于概率的决策。
1.1概率论的基本概念.pdf
08-01
在概率论的入门章节中，首先会介绍一些基本概念，这些概念对于理解后续内容至关重要。 1. 随机试验与样本空间 随机试验是具有随机性的实验，其结果在实验之前无法确切预测。在概率论中，所有可能的实验结果组成的...
基于异构网络节点表示的推荐系统（HERec）
qq_32294855的博客
04-07 5916
论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.10730 本文中，我们提出一种新奇的基于异构网络节点表示学习的异构网络推荐方法：HERec。为了学习网络节点的表示，我们设计了一种基于Meta-Path的随机游走方法来生成许多有意义的节点序列。 1. 基于元路径的随机游走采样方法 如图3所示，为了学习用户和项目的有效表示，我们只考虑起始类型为用户类型或项目类型的元路径。这样，我们就...
metapath2vec：异构网络的可扩展表示学习
qq_32294855的博客
04-08 3252
1. metapath2vec++算法 输入：一个异构信息网络G=(V,E,T),一个元路径模式P，每个节点随机游走w次，每次随机游走的步长为l，嵌入向量维度d，领域大小k 输出：嵌入向量X∈R∣V∣×dX\in\R^{|V|\times d}X∈R∣V∣×d 初始化向量空间X ...
DeepWalk算法
qq_32294855的博客
04-03 2915
DeepWalk算法
负采样方法
qq_32294855的博客
07-05 2759
1. 负采样方法 高频词被采样的概率大，低频词被采样的概率小 2. CBOW模型 在这里插入图片描述 3. Skip-Gram模型
word2ve的python源码
qq_32294855的博客
08-08 1714
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # # Author: Shiva Manne <manneshiva@gmail.com> # Copyright (C) 2018 RaRe Technologies s.r.o. # Licensed under the GNU LGPL v2.1 - http://www.gnu.org...
LINE 方法部分
qq_32294855的博客
07-09 619
本文有很多问题，LINE方法暂时略过 1. 一阶相似性 联合概率：一阶相似性实质上是一个sigmoid function函数，向量越接近，点积越大，联合概率越大（有点硬扯） 经验概率：两点之间边的权值越大，经验概率越大 为了保持一阶相似性，一个简单的办法是最小化两者之间的相对熵 因此一阶相似度只能用于无向图，不能用于有向图 2. 二阶相似性 二阶相似度假设共享邻居的顶点彼此相似。每个顶点扮演两...
网络节点表征学习
qq_32294855的博客
07-02 563
采样策略
概率论基础概念解析
"概率论知识点总结.pdf 是一份24页的文档，涵盖了概率论的核心概念，包括随机事件及其概率、随机变量及其分布、二维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、样本及其抽样分布、参数估计以及...
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