机器学习数学基础四：随机变量和概率论基础
一，连续与离散随机变量离散型随机变量：一个一个的（有限多个）十分明确的分类连续型随机变量：无法直观观察数据，无法明确分类1，离散型随机变量能明确得到每种情况下对应得概率值，且所有情况的概率值一加等于一。2，连续型随机变量概率密度:对于连续型随机变量X,我们不能给出其取每一...
机器学习的数学基础（概率论和数理统计篇）
注：总结来自黄海广博士。
机器学习数学基础之概率论
一些简写符号：CDF(cumulative distribution function 累计分布函数)、pdf(Probability Denisty Function 概率密度函数) 概率的表示 P(x)ϵ[0,1] 如果x为离散/连续变量，则P(x=x0)表示x0发生的概率/密度 累计分布函数 ...
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