1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

1 一个例子 2 最小二乘法 3 从线性到非线性：用线性模型 4 概率解释 最大似然估计 最大后验概率估计 正则化效果 5 偏置-方差困境 损失函数的第一步分解 损失函数的第二步分解 对多个数据集的简单总结

一、将条件概率概念推广到随机变量 二维离散rv的条件分布律

人工智能基础：贝叶斯概率向赵森烽-克勤概率的转换与应用

定义6.1一个概率分布族是由{1}的一个无穷 子集,称为指标集,和每个指标i∈1对应一个 概率分布p,(x)dp(x)≥0p,(x)=1构成,其中 x∈D Di为{0,1}的一个有穷子集

人工智能基础：概率联系数化的原理及其在概率推理中的应用

一、事件的独立性 例1已知袋中有5只红球,3只白球从袋中有放回地取球两次每次取1球设第i次

概率论与数理统计是研究随机现象统计 规律性的学科.随机现象的规律性只有在相 同的条件下进行大量重复试验时才会呈现出 来.也就是说,要从随机现象中去寻求必然 的法则,应该研究大量随机现象

➢ 掌握总体、样本、抽样的含义 ➢ 了解抽样单位、抽样框、参数值、统计值、置信度的含义 ➢ 了解抽样的类型：概率抽样&非概率抽样 ➢ 掌握常用的抽样方法 ➢ 3.1 抽样概述 ➢ 3.2 抽样分布 ➢ 3.3 中心极限定理及其应用

1、(8分)在100件产品中有5件是次品,从中连续无放回地抽取3次,问第三次才取得次品的概率