基本信息
文件名称：AI概论及应用 课件 3.2 概率常用概念.pptx
文件大小：9.06 MB
总页数：33 页
更新时间：2026-01-12
总字数：约2.05千字
文档摘要
概率统计基础概念01随机变量02事件独立性03期望与方差04最大似然估计05贝叶斯定理06蒙特卡罗方法07马尔可夫链
离散型随机变量是指在一定区间内变量取值为有限个或可数个的随机变量。例如投掷一颗骰子，出现的点数只可能是1、2、3、4、5、6，这些取值可以一一列出。离散型随机变量01、连续型随机变量是指在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来的随机变量。比如灯泡的寿命，它可以是任意的非负实数，无法进行一一列举。连续型随机变量02、随机变量随机变量是一个从样本空间到实数集的函数。可以是离散型(取有限或者可数无限个)或连续型(取某个区间内的任意值)。
分布函数对于连续型随机变量，