一、随机现象 从亚里士多德时代开始哲学家们就已经认识到随机性在生活中的作用,但直到20世 纪初,人们才认识到随机现象亦可以通过数量化方法来进行研究概率论就是以数量化方法 来研究随机现象及其规律性的一门数学学科而我们学过的微积分等课程则是研究确定性

1概率概念概述 本节的目的是为了快速地回顾概率论中的一些基本概念。 1.1结论和事件 我们认为试验或行为是可以多次重复进行的每次重复进行的结果可 记为.某事件A是满足一定条件结果的集合,一个基本事件仅包括一个 单一的结果

§2.1 随机变量 §2.2 离散型随机变量及其概率分布 §2.3 随机变量的分布函数 §2.4 连续型随机变量及其概率密度 §2.5 随机变量的函数的分布

一、主要内容： 1、随机事件的定义、关系及其运算； 2、随机事件概率的定义（统计定义、古典概型定义、几何定义、公理化）；

第1章 事件与概率 第2章 一维随机变量 第3章 多维随机变量 第4章 随机变量的数学特征 第5章 极限定理初步 第6章 事件数理统计的基本概念与概率 第7章 假设检验和区间估计

随机向量的定义： 设 {ξ i(ω)} i =1, 2,\, n 是定义在同一个概率空间 (Ω,F, P) 上 的 n 个 随 机 变 量 ， 则 称 ( ) ( ( ), ( ), , ( )) ξ ω = ξ 1 ω ξ 2 ω \ ξ n ω 为 n维随机向量或 n 维随 机变量

定义 1.2.2: 设Ω 为一样本空间，F 为Ω 某些子集所组成 的集合类，如果F 满足： （1）Ω ∈F ； （2）若 A∈F ，则对立事件 A∈F ； （3）若 A ∈ , n = 1, 2,L, n F 则可列并 ∈F

1 线性代数 符号和基础知识 矩阵乘法 运算性质 矩阵微分 2 概率论 概率空间 随机变量及其分布 随机变量的数字特征 条件期望

人工智能基础：几何概型的联系概率（复概率）与概率的补数定理

随机数在概率算法设计中扮演着十分重要的角色。在现实计算机 上无法产生真正的随机数，因此在概率算法中使用的随机数都是 一定程度上随机的，即伪随机数