1.概率定义的发展历史 （1）17世纪：贝叶斯：概率是一种主观经验的积累（先验信息） （2）上世纪30年代：奈曼：概率是一种频率值 （3）上世纪60年代：公理化概率论：概率是一种特殊的函数 （4）实际问题中间具体确定合理的概率 既会通过以往的经验形成先验信息， 也会通过样本信息，考察事件发生的频率 还可能利用等可
等可能概型：古典概型和几何概型 一、古典概型 （1）样本空间只有有限个样本点 （2）事件发生的等可能性 事件A发生的概率：P（A）=A所含样本点个数/样本空间样本点个数 需要用到排列组合 （3）常见模型 抽样方式（不放回抽样，有放回抽样） 二、几何概型 几何概型是古典模型的进一步推广，即可能样本点有无
一、加法原理 二、乘法原理 三、排列 四、古典概型 1、将一枚硬币抛3次 2、 不放回抽样 3、 4、 5、 6、
前言 动画演示 案例剖析 案例已知圆\(M：x^2+y^2=4\)，在圆\(M\)上随机取两个点\(A\)、\(B\)，使\(|AB|\leqslant 2\sqrt{3}\)的概率是【\(\quad\)】 $A.\cfrac{1}{2}$ $B.\cfrac{1}{3}$ $C.\cfrac{2}{3}$ $D.\cfrac{1}{5}$ 【法1】[我的理解]：如图所示，在圆\(M\)上分别任意取两个点\(
1.确定性现象 2.统计规律性 3.随机试验 4.样本空间 5.样本点 6.随机事件 7.事件发生 8.基本事件 9.必然事件 10.不可能事件 11.和事件 12.积事件 13.差事件 14.互不相容 15.逆事件 16.对立事件 17 概率 18 频率 19 等可能概型 20 古典概型 21 放回抽样 22 不放回抽样
由于所知条件不足，不能给出确定的结果，依据可能结果的比例给出的占比，每一种结果的权值都是1。 在现实中，因为量子化的原因（能量的值是量子化的、原子排列是量子化的），没有所谓的几何概型，所有所谓概率都是通过频率给出的古典概型的概率。主观意识在已知条件下对所有可能的结果进行计数，因
前言 撒豆实验 频率概率 求圆周率 树状图 列表法 几何概型1 正态分布
深入学习机器学习、分布式算法才发现概率与统计，线代都很重要，下面我简单串一下如题目所示的知识 第一步： P(A|B)是在条件B发生的情况下A发生的概率，P(AB)是条件A与B同时发生的概率。 关于条件概率、联合概率的例子我在最后一步骤举出，如独立事件和古典概型都懂，则请跳至最后一步
概率论与数理统计 参考教材：《概率论与数理统计》浙大第四版 视频源：https://www.bilibili.com/video/av20027947?p=2 课件下载：http://t.cn/A6Pzcib0 图灵数学-统计学丛书： https://www.cnblogs.com/dhcn/p/10655553.html 机器学习的数学基础-(三、概率论和数理统计)-黄海广：
一：随机事件 概率：随机事件发生的可能性的度量 范围：0 ~ 1 二：排列和组合 1.不重复的排列：从n个不同的元素中每次抽取m个不同的元素，按照一定的顺序排成一列，m<n 选排，m = n全排 计算公式: P(n,n) = n! , p(m,n) = n(n-1)...(n-m+1) = n!/(n-m)! 2.可重复的排列：从n
一、排列组合的概念 1.拉普拉斯实验 一个随机试验所包含的单位事件是有限的，且每个单位事件发生的可能性均相等。 2.上述条件下的概率模型叫古典概型（传统概率）。 3.使用穷举有限多个可能性，并根据可能性在所有事件中所占比例求出可能性的问题，就可以使用排列组合的方式计算。 4.非
