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概率論基礎(4)五種重要的分佈(二項、泊松、均勻、指數、正態分佈)
時間 2020-12-30
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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。 這是基礎篇的第四篇知識點總結 基礎:下面前三篇的鏈接地址: 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 概率論基礎(3)一維隨機變量(離散型和連續型) 基本求導公式: 1.離散型-二項分佈 形式: 分佈律: 即當 X=k 時,概率爲以上公式 下面
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