3. 多维随机变量的分布 (1)多项分布 可参见https://blog.csdn.net/jteng/article/details/54632311 多项分布是对二项分布的扩展,二项分布是单变量分布,而多项分布式多变量分布. 二项分布每次试验试验只有两种结果,而多项分布每次试验则会有多种可能性,那么进行多次的试验后,多项分布描述的就是每种可能发生次数的联合概率分布. (2)Gamma函数 首先说一下先验概率和后验概率的区别,然后再进行下面的步骤: 验前概率就是通常说的概率: 验后概率是一种条

结论 正态分布的可加性 原文地址:https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236555.html

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第一章 随机事件与概率 第二章 随机变量及其分布 第三章 多维随机变量及其分布 第四章 大数定律与中心极限定理 第五章 统计量及其分布 第六章 参数估计 第七章 假设检验 第八章 方差分析与回归分析 第一章 随机事件与概率 1.1随机事件及其运算 概率论与数理统计研究的对象是随机现象. 概率论是研究随机现象的模型(即概率分布),数理统计是研究随机现象的数据收集与处理. 随机现象: 在一定的条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象 样本空间:随机现象的一切可能基本结果组成的集合称为样本空间

楔子 前两篇我们讨论的离散型和连续型随机变量都是单一变量,然而在现实当中,一个试验常常会涉及到多个随机变量.所谓多个随机变量是指在同一个试验结果之下产生的多个随机变量.这些随机变量的取值是由试验结果确定的,因此它们的取值会存在相互关联.这里我们先以离散型随机变量为例,将离散型随机变量的分布列和期望推广到多个随机变量的情况,并且进一步在此基础上讨论多元随机变量条件和独立的重要概念. 好了,此刻我们假设试验中不再只有一个随机变量,而是两个随机变量 X 和 Y,同时描述他们俩的取值概率,我们用什么方式

协方差为什么能表示两个随机变量的相关性? 作者:Hg 时间:2015.8 1.引言 作为machine learning的初学者,看到如此多的问题都能够用数学简单的进行解决,再次感觉到数学的魅力.数学不仅仅是枯燥的考试题,而是人类理解世界的一种重要的工具.所以同样在搞ml的筒子们,我认为搞好数学是关键.在machine learning中有时候要测评两个特征之间的联系的程度,举ml中一个简单的例子,现在要预测房子的价格,告诉了房子的面积X和花园的面积Y这两个特征,我们要测评一下X和Y之间的相关程