02 机器学习相关数学基础

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1）概率论与贝叶斯先验

 本福特定律：又称第一数字定律，是指在实际生活得出的一组数据中，以1为首出现的概率约为总数的三成；是直观现象1/9的三倍。

贝叶斯公式：给定某系统的若干样本X，计算该系统的参数。-28:13

分布-32:56

两点分布 0-1分布 -33:02

二项分布 -34:46

泊松分布-44:45

在实际实例中，当一个随机事件，以固定的平均速度显示速率λ（或称密度）随机且独立地出现时，那么这个时间在单位时间（面积或体积）内出现的次数或个数就近似地服从泊松分

均匀分布 -47:37

指数分布 -48:30

指数分布的无记忆性 -50:31

正态分布 -53:20

 总结 -60:50

Beta分布-61:45

 事件的独立性 -95:20

 方差 -103:22

Pearson相关系数 -117:06

 切比雪夫不等式 -137:51

大数定律 -138:28

伯努利定理 -142:56

中心极限定理 -143:41

 2）矩阵和线性代数

02 机器学习相关数学基础

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