systems-analysis-and-applied-probability-fall-2010/ MIT6系概率论神课，多大不说了，以上是ocw课程网站 同时这门课也在EDX和学堂在线开设。 https://www.bilibili.com/video/BV1z4411Z7WE/?spm_id ...
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2020-05-05 20:22:23
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本节内容主要可分为 什么是概率 古典概率计算 事件的关系与运算 条件概率与独立性 全概率公式和贝叶斯公式 概率论是一门数学分支，同数学科目的其他分支一样，是建立在一些公理上的严格的数学体系，其研究的主要对象是随机变量、随机分布和随机过程。对于随机事件是不可能准确预测其结果的，但是我们可以描述其规律， ...
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2020-05-05 00:58:43
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1 数学期望 数学期望，期望，均值 2 方差 2.1 标准差，均方差 2.2 标准化变量 重要性质 2.3 切比雪夫不等式 3 协方差与相关系数 3.1 协方差、相关系数 4 矩、协方差矩阵 4.1 原点矩、中心矩、混合矩、混合中心矩 4.2 协方差矩阵 4.2.1 二维 4.2.2 n维 ...
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2020-04-26 16:57:54
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在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多于多分类问题中。 https://baike.baidu.com ...
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2020-04-24 19:54:34
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1.确定性现象 2.统计规律性 3.随机试验 4.样本空间 5.样本点 6.随机事件 7.事件发生 8.基本事件 9.必然事件 10.不可能事件 11.和事件 12.积事件 13.差事件 14.互不相容 15.逆事件 16.对立事件 17 概率 18 频率 19 等可能概型 20 古典概型 21 放 ...
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2020-04-21 18:20:08
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前言 简介 本文是对概率论中常见分布包括二项分布、0-1分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的期望和方差的证明整合，附加自己的推导或理解。 前言 简介 本文是对概率论中常见分布包括二项分布、0-1分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布的期望和方差的证明整合，附加自己的推导或理解。 导览 ...
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2020-04-20 21:55:45
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本周任务： 请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念: 1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶 ...
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2020-04-16 00:31:31
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.本周视频学习内容：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2 1）P2 概率论与贝叶斯先验 2）P3 矩阵和线性代数 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，本节课知识之前都有学过，这次根据重点重新梳理一遍，一定要多加重视。通过观看视频 ...
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2020-04-14 21:06:32
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 ...
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2020-04-14 20:28:45
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 2.本周 ...
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2020-04-13 22:43:49
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