【深度学习入门_基础篇】概率论

开坑本部分主要为基础知识复习,新开坑中,学习记录自用。

学习目标: 随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、大数定律与中心极限定理。

强烈推荐此视频:

概率论_麻省理工公开课

废话不多说,直接看视频回顾即可。

记录几个关键概念

## 随机事件与概率

(1)常用分布的概率母函数表

(2)常用分布的特征函数表

(3)大数定律和中心极限定理的条件表

一、随机事件与概率

(1)排列公式

(2)组合公式

(3)条件概率

(4)全概率

(5)贝叶斯公式

二、随机变量及分布

(1)离散随机变量期望

(2)连续随机变量期望

(3)期望性质

(4)方差与标准差的定义

(5)方差的性质

(6)切比雪夫不等式

(7)二项分布

(8)泊松分布

(9)均匀分布

(10)指数分布

(11)正态分布



三、随机变量及分布

(1)多维随机变量的定义

(2)联合分布函数

(3)联合分布列(对于离散随机变量)

(4)联合密度函数(对于连续随机变量)

四、大数定律与中心极限定理

(1)概率母函数

(2)大数定律一般形式

(3)伯努利大数定律

(4)切比雪夫大数定律

(5)马尔可夫大数定律

(6)中心极限定理

(6.1)林德伯格-莱维中心极限定理(独立同分布的中心极限定理)

(6.2)棣莫佛-拉普拉斯中心极限定理(二项分布的正态近似)

(6.3)林德伯格中心极限定理(独立不同分布下的中心极限定理)

(6.4)李雅普诺夫中心极限定理(林德伯格中心极限定理的推论)

上述概率论知识点: https://studyincau.github.io/2024/05/04/gai-lu-lun-5-1-gai-lu-lun-qi-mo-fu-xi-zhi-shi-dian/index.html

相关推荐
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----循环神经网络(Transformer ----注意力机制)
人工智能·深度学习·nlp·transformer·循环神经网络
千宇宙航6 小时前
闲庭信步使用SV搭建图像测试平台:第三十一课——基于神经网络的手写数字识别
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·fpga开发
onceco7 小时前
领域LLM九讲——第5讲 为什么选择OpenManus而不是QwenAgent(附LLM免费api邀请码)
人工智能·python·深度学习·语言模型·自然语言处理·自动化
天水幼麟7 小时前
动手学深度学习-学习笔记(总)
笔记·深度学习·学习
天水幼麟9 小时前
动手学深度学习-学习笔记【二】(基础知识)
笔记·深度学习·学习
强哥之神13 小时前
英伟达发布 Llama Nemotron Nano 4B:专为边缘 AI 和科研任务优化的高效开源推理模型
人工智能·深度学习·语言模型·架构·llm·transformer·边缘计算
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO14 小时前
大模型技术原理 - 基于Transformer的预训练语言模型
人工智能·深度学习·语言模型·自然语言处理·chatgpt·aigc·transformer
旷世奇才李先生15 小时前
Pillow 安装使用教程
深度学习·microsoft·pillow
acstdm18 小时前
DAY 48 CBAM注意力
人工智能·深度学习·机器学习
澪-sl18 小时前
基于CNN的人脸关键点检测
人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·cnn·视觉检测·卷积神经网络