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概率論與數理統計,人工智能方向的程序員應該看看!

第一章 概率論基礎

1.1 隨機事件與樣本空間

隨機試驗:可重複進行,結果預先知道

樣本空間:隨機試驗的一切可能結果組成的集合,稱為樣本空間

1.2 事件之間的關係與運算

關係:包含、並交、互不相容(互斥)、差、對立

運算:交換律、結合律、分配率、摩根定律

1.3 隨機事件的概率

統計概率、古典概率、幾何概率,略

1.4 條件概率 全概率公式與貝葉斯公式

P(B|A)=P(AB)/P(A),指的是在A發生的情況下B發生的概率

全概率公式
貝葉斯公式(逆概率公式)
實際上,貝葉斯公式可以不用記住,由條件概率和全概率公式推導即可

1.5 事件的獨立性

定義:對兩個事件A、B,如果P(AB)=P(A)P(B),則稱A、B相互獨立

定理:①設A、B是相互獨立的事件,若P(A)>0,則P(B|A)=P(B);若P(B)>0,則P(A|B)=P(A)

②設A、B是相互獨立的事件,則下列各對事件也相互獨立:A與B非、A非與B、A非與B非

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