概率論基礎（3）一維隨機變量（離散型和連續型）

概率論對於學習 NLP 方向的人，重要性不言而喻。於是我打算從概率論基礎篇開始複習，也順便鞏固鞏固基礎。 這是基礎篇的第三篇知識點總結 基礎：下面前兩篇的鏈接地址： 概率論基礎（1）古典和幾何概型及事件運算 概率論基礎（2）條件概率、全概率公式和貝葉斯公式 基本求導公式： 以及補充： 1.一維隨機變量 先提提隨機變量的概念： 設隨機試驗的樣本空間爲S={e}. X=X(e) 是定義在樣本空間S上的

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