本文主要是介绍【机器学习算法专题(蓄力计划)】三、机器学习中的概率论基础精讲,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
这是统计学的基本概念,随便找本概率论基础都可以找到这些概念,看不懂的就看多几遍,重点在记住和知道应用场合,知识点之间的衔接很重要,理解为王。
文章目录
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- 1. 随机变量分类
- 2. 常见的离散分布
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- 2.1 伯努利分布(0-1分布)
- 2.2 二项分布
- 2.3 泊松分布
- 3. 连续分布
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- 3.1 均匀分布
- 3.2 正态分布
- 3.3 指数分布
- 4. 描述随机变量的数学特征
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- 4.1 期望,E(X)
- 4.2 方差, D(X) or Var(X)
- 4.3 标准差
- 4.4 变异系数 CV
- 4.5 分位数
- 4.6
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