众所周知，在当前机器学习看待数据的很重要一个方式是概率，例如分类问题是建模一个P(Y=C|X)。在面对离散变量的时候，例如人名这种离散变量。假设有问题：给一个名字，判断该人是中国哪里人。（或许在现实生活中，该问题是不合理的，一般情况下无法根据人名判断是哪里人）假设我们有所有省份的人

在实际应用中，我们经常需要从给定的概率密度函数（PDF）中抽取随机样本。这种需求在多个领域都很常见，例如：估计统计量进行蒙特卡洛模拟生成粒子系统用于物理仿真对于标准概率分布，如均匀分布或高斯分布（正态分布），numpy和scipy生态系统提供了现成的解决方案。通过numpy.rand

目录一、随机变量及其分布1、定义2、离散型随机变量及其概率分布3、连续型随机变量及其概率分布4、分布函数5、常见分布5.10-1分布5.2几何分布5.3二项分布5.4泊松分布5.5均匀分布5.6指数分布5.7正态分布5.7.1标准正态分布5.7.2正态分布标准化6、离散型

文章目录@[TOC](文章目录前言一、连续性随机变量分布连续型随机变量的特点：概率密度函数密度函数f(x)具有下列性质二、分布函数1.基本概念2.累积分布函数（CDF）3.CDF的性质4.不同类型随机变量的累积分布函数5.常见的分布5.1二项式分布5.2正态分布离散型随机变量函数的分

各种维度正态分布公式：一维正态分布二维正态分布/多维正态分布各向同性正态分布 注：即方差都是一样的，均值不一样，方差的值可以单独用标量表示。多元/多维高斯/正态分布概率密度函数推导(DerivationoftheMultivariate/MultidimensionalNormal/GaussianDensity)作者：凯

likelihood-basedmodels，通过(近似)最大似然直接学习分布的probabilitydensity(或mass)函数。典型的基于似然的模型包括自回归模型、归一化流模型、基于能量的模型(EBMs)和变分自编码器(VAEs)。概率质量函数（ProbabilityMassFunction，PMF）：概率质量函数用于描述离散随机变量的概率

眼图主要的衡量指标是眼图的高度和宽度，眼睛张开的越大，眼图越好，抖动主要是交叉部分的粗细程度，交叉部分越粗抖动越大，噪声则是顶部的线条的粗细程度，同样越粗噪声越大。ibertibert相关参数指标介绍1、TIE（timeintervalError）时间间隔误差是被测信号边沿相对于其理想位置的时间

贝叶斯估计贝叶斯估计是把待估计的参数本身也看做随机变量，根据观测数据对参数分布进行估计。即把概率密度函数的参数估计问题看作贝叶斯决策问题，决策连续空间里的参数取值。步骤：1、确定θ的先验分布密度p(θ)[对标先验概率]2、形式上求出样本集的联合分布[对标条件概率密

基本上完成了阶段2的任务，概率论初步完成总结：第一章：有无先后顺序无关紧要，分数约掉了，可以用除法和乘法两种思路计算概率问题贝叶斯公式，分母，全概率公式，不同路径获得最终结果，不可能事件概率不一定为0，想想概率密度函数第二章：连续型随机变量不要纠结等号，离散型保证右连续常见随

1．概述Matlab的数理统计工具箱是Matlab工具箱中较为简单的一个，其牵扯的数学知识是大家都很熟悉的数理统计，因此在本文中，我们将不再对数理统计的知识进行重复，仅仅列出数理统计工具箱的一些函数，这些函数的意义都很明确，使用也很简单，为了进一步简明，本文也仅仅给出了函数的名称，没有列

1.分布律定义分布律只针对离散型随机变量，连续型没有设离散型随机变量可能取值为\(x_k(k=1,2,...)\),事件\(\{X=x_k\}\)的概率为离散型随机变量\(X\)的分布律，记作\(P\{X=x_k\}=p_k,k=1,2...\)性质\(p_k>=0\)。\(p_k\)的意思是取值为k的概率\(\sum_{k=1}^{\infty}=1\)

前文：离散概率论2概率密度函数我们已经了解了基本离散概率论，可对于一个连续型随机变量。比如在R上取值，这个时候我们就需要概率密度函数。我们先拿一个经典的正态分布图像：显然任意类似于P(x=1)的值都是0，但我们可以研究X在某一个区间上的概率了，比如：可概率密度函数怎样体现概率

我自己是数学菜逼，所以我在学习数学之类的内容的时候，我基本上会去找视频看，虽然视频比较耗时间，但数学真的很难，没办法，菜逼一个。好在在b站上找到一位数学老师有这个视频讲解，真的救命呀！！！放下视频链接https://www.bilibili.com/video/BV17D4y1o7J2?p=1&vd_source=4451d7e9f1ccf3c1318002

1回顾：23解题就是要用它的那两个性质，这里采用归一性最好了。45这个分布函数是连续的，极限等于函数值。这部分的内容跟离散型是不一样的。离散型是离散

标准正态分布的概率密度函数关注括号内的分子思考图像为何呈钟形高斯积分如何使概率密度函数积分为1分母为2时，方差恰好为1一般正态分布可令\(g(Z)=

TensorFlowProbability是一个构建在TensorFlow之上的Python库。它将我们的概率模型与现代硬件(例如GPU)上的深度学习结合起来。极大似然估计最大似然估计是深度学习模

多元/多维高斯/正态分布概率密度函数推导@博客园.凯鲁嘎吉多元高斯分布完全解析@知乎.钱默吟

累积分布函数/分布函数：是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。一般以大写“CDF”（CumulativeDistributionFunction）标记。定义：对于所有实数，累积分

前言直方图、直方图归一化、直方图均衡化，使用情况，优缺点；图像增强；全局、局部增强；直方图离散函数，图像中每个灰度级的像素个数；归一化直方图图像中每个灰度级发生的概率估

指数分布的分布函数和概率密度函数的推导，牢记指数分布的分布函数为1-e^(-λx)前言：重在记录，可能出错。之前推导出了泊松分布的概率公式——泊松分布概率公式的推导，现在推