這是統計學的基本概念，隨便找本概率論基礎都可以找到這些概念，看不懂的就看多幾遍，重點在記住和知道應用場合，知識點之間的銜接很重要，理解為王。

文章目錄

• • • 1. 隨機變量分類
    • 2. 常見的離散分布
    • • 2.1 伯努利分布(0-1分布)
      • 2.2 二項分布
      • 2.3 泊松分布
    • 3. 連續分布
    • • 3.1 均勻分布
      • 3.2 正態分布
      • 3.3 指數分布
    • 4. 描述隨機變量的數學特征
    • • 4.1 期望，E(X)
      • 4.2 方差, D(X) or Var(X)
      • 4.3 標準差
      • 4.4 變異系數 CV
      • 4.5 分位數
      • 4.6

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习算法专题（蓄力计划）】三、机器学习中的概率论基础精讲的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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