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概率论对于学习 NLP 方向的人,重要性不言而喻。于是我打算从概率论基础篇开始复习,也顺便巩固巩固基础。 这是基础篇的第三篇知识点总结 基础:下面前两篇的链接地址: 概率论基础(1)古典和几何概型及事件运算 概率论基础(2)条件概率、全概率公式和贝叶斯公式 基本求导公式: 先提提随机变量的概念: 设随机试验的样本空间为S={e}. X=X(e) 是定义在样本空间S上的实值单值函数. 称X=X(e)为随机变量 一维随机变量在整体上看分为两类: 首先看看智库百科上的定义: 之后我们根据一个例题来理解定义: 我们可以根据定义来找到分布函数的重要性质:
函数的分布 我们通常解决问题时,分为两类,通常有以下三个解决步骤: 第一类,g(x)单调可导
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