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3-3-1概率--可能性度量

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

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

算法-概率论（基本概念、古典概型、几何概型）

                         ​​​​​​​                      

古典概型

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、

探讨|深层次理解几何概型的概念和求解

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\(

概率论与数理统计基本概念（一）

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  

重新定义：概率

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

概率中的实验

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

条件概率，联合概率，边缘概率及独立事件，古典概型

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

002-数学-概率论与数理统计

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：

概率：贝努利概型

数据分析-04概率基础

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

L1->排列组合和古典概型

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