概率论基本定理

在最近学习模式识别和机器学习时经常会用到概率论的知识,索性重新复习一遍概率论的知识.学习概率论最重要的一点不是公式的记忆,而是对公式背后的含义的理解.(其实学习任何一门知识都是如此,但是相比高数等的抽象性来说,概率可能显得更"接地气") 曾经在大学时代数学中学的最差的一门课便是概率论,然而最近的学习中,在几经挣扎之后却渐渐找到了这门课的乐趣,在本科时候学习的那个小小的课本将概率论的趣味完全遮盖住了. 学习概率论首先要明白这门课的意义.概率论顾名思义是研究事件发生的可能性的学科,这里不使

http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8308762 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 (关键词:微积分.概率分布.期望.方差.协方差.数理统计简史.大数定律.中心极限定理.正态分布) 导言:本文从微积分相关概念,梳理到概率论与数理统计中的相关知识,但本文之压轴戏在本文第4节(彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念,一探正态分布之神秘芳踪,知晓其前后发明历史由来),相信,每一个学过概率论与数理统计的朋友都有必要了解数理统计学简史,因为,

前言 一个月余前,在微博上感慨道,不知日后是否有无机会搞DM,微博上的朋友只看不发的围脖评论道:算法研究领域,那里要的是数学,你可以深入学习数学,将算法普及当兴趣.想想,甚合我意.自此,便从rickjin写的"正态分布的前世今生"开始研习数学. 如之前微博上所说,"今年5月接触DM,循序学习决策树.贝叶斯,SVM.KNN,感数学功底不足,遂补数学,从'正态分布的前后今生'中感到数学史有趣,故买本微积分概念发展史读,在叹服前人伟大的创造之余,感微积分概念模糊,复习高等数学上册,

注:对随机变量及其取值规律的研究是概率论的核心内容.在上一个小结中,总结了随机变量的概念以及随机变量与事件的联系.这个小结会更加深入的讨论随机变量. 随机变量与事件 随机变量的本质是一种函数(映射关系),在古典概率模型中,“事件和事件的概率”是核心概念:但是在现代概率论中,“随机变量及其取值规律”是核心概念. 随机变量与事件的联系与区别 小结1中对这两个概念的联系进行了非常详细的描述.随机变量实际上只是事件的另一种表达方式,这种表达方式更加形式化和符号化,也更加便于理解以及进行逻辑运算.不同的事

注:其实从中学就开始学习统计学了,最早的写"正"字唱票(相当于寻找众数),就是一种统计分析的过程.还有画直方图,求平均值,找中位数等.自己在学校里并没有完整系统的学习过概率论和数理统计,直到在工作中用到,才从最初的印象中,逐渐把这门学科与整个数学区分开来.自从认识到这门学科在自己从事的工作(数据分析)中所处的重要地位,真没少花时间在这方面的学习上.从最初的p值的含义,到各种分布,假设检验,方差分析...有的概念看过很多遍,但还是没有理解透彻:有的看过,长时间不用,又忘记了.总之,这一路

题目大意:给出面积n,和最短边m,求能形成的矩形的个数(不能为正方形). 题目思路:根据算数基本定理有: 1.每个数n都能被分解为:n=p1^a1*p2^a2*^p3^a3……pn^an(p为素数); 2.n的正因数的个数sum为:sum=(1+a1)*(1+a2)*(1+a3)……(1+an); 最短边为m,若m>=sqrt(n),则无解.所以m最多我10^6,可遍历找出1-m中n的因子,并用sum去减去这类因子的个数. ps:最近一直想去证明算数基本定理,可是感觉能力不够,唉,慢慢来吧. #

七月算法--12月机器学习在线班-第一次课笔记—微积分与概率论 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

算术基本定理:任何一个大于1的自然数 N,如果N不为质数,那么N可以唯一分解成有限个质数的乘积 N = p1^a1 * p2^a2 * p3^a3 * ... * pn^an (其中p1.p2.... pn为N的因子,a1.a2.... .an分别为因子的指数) 这样的分解称为 N 的标准分解式 应用: (1)一个大于1的正整数N,如果它的标准分解式为: N = p1^a1 * p2^a2 * p3^a3 * ... * pn^an (2)N的因子个数     M(N)= (1 + a1)*(1

概率论部分的总结 Chapter 1: 随机事件及其概率 1 随机试验:样本点:样本空间 2 随机事件:必然事件:不可能事件:互不相容事件:对立事件 3 概率的公理化定义 4 概率的性质:有限可加性,减法公式,加法公式,及推论 5 条件概率及乘法公式 6 两个事件相互独立的定义及性质:多个事件相互独立的定义及性质 7 伯努利概率模型 8 全概率公式 9 贝叶斯公式 Chapter 2: 随机变量及其分布 1 随机变量:离散型随机变量:连续型随机变量 2 分布函数及性质 3 离散型随机变量的分布率