• Lecture 1 知识点回顾 • 神经概率语言模型(Bengio 2003) • Word2vec (Mikolov 2013) • (CBOW & Skip-gram) * (HS & NEG) • 词向量的评价方法 • Softmax分类模型(原PPT乱入) • 词向量的应用场景

一．填空题： 1． 设X1 , X2 ,Xn是独立同分布的随机变 量序列,且均值为 ,方差为 2  ,那么当 n充 分大时 , 近 似 有 X ~ 或

§3.3 二维随机变量的条件分布 §3.4 随机变量的独立性

§4.3 常用随机变量的期望与方差 §4.4 协方差和相关系数 §4.5 矩和协方差矩阵

一、问题的提出 二、离散型随机变量的函数的分布 三、连续型随机变量的函数的分布 四、小结 布置作业

第1节假设检验的基本思想 第2节 正态总体的均值假设检验 一、标准差已知的单个正态总体均值假设检验 二、标准差未知的单个正态总体均值假设检验 三、比较两个正态总体均值的检验 四、成对数据t检验 第3节 正态总体的方差假设检验 一、单个正态总体的方差检验 二、比较两个正态总体方差的检验

§1 点估计 §3 估计量的评选标准 §4 区间估计 §5 正态总均值与方差的区间估计 §6 (0--1)分布参数的区间估计 §7 单侧置信区间

第1节 总体与样本 第2节 统计量与常用统计量 第3节 抽样分布 第4节 单个正态总体的抽样分布 第5节 两个正态总体的抽样分布

在许多随机试验中，需要考虑的指标不止一个。例如，考查某地区学龄前儿童发育情况，对这一地区的儿童进行抽样检查，需要同时观察他们的身高和体重，这样，儿童的发育就要用定义在同一个样本空间上的两个随机变量来加以描述。又如，考察礼花升空后的爆炸点，此时要用三个定义在同一个样本空间上的随机变量来描述该爆炸点。在这一章中，我们将引入多维随机变量的概念，并讨论多维随机变量的统计规律性

5.1 嵌入马尔柯夫链的转移概率 5.2 G / M / 1系统中的顾客数分布 5.3 G / M / 1系统的等待时间分布 5.4 G / M / m 排队系统