文件名称：机器学习的统计基础-mbse-overview-incose-30-july-2015
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更新时间：2024-06-29 10:29:08
数据挖掘
第一章 机器学习的统计基础 1.1 概率论 1.概率论基本概念 样本空间 我们将随机实验 E 的一切可能基本结果组成的集合称为 E 的样本空间，记为 S。样本空间的元素，即 E 的每一个可能的结果，称为样本点。样本空间又叫基本事件空间。 例：拍拍贷用户的学历 S={‘研究生或以上’，‘本科’，‘大专’，‘高中’，‘中专’，‘初中及以下’}，A={‘研 究生或以上’，‘本科’，‘大专’} 事件 事件 A 是样本空间的子集，可分为四种类型 空事件: 样本空间的空子集; 原子事件: 仅包含一个元素的样本空间; 混合事件: 包含多个元素的样本空间; 样本空间本身也是一个事件. 集合 概率论定义 概率用来描述一件事的不确定性。假设 A 是投硬币的一个结果（比如正面朝上），如果重复投硬币很 多次，直到 A 出现的机会逼近一个极限 p。那么可以说出现 A 的概率是 p 对于事件 A 和 B，联合概率 Pr(AB)表示事件 A 和 B 同时发生的概率。 概率定律 事件的概率： P(A) 满足： P(A) 0 ；P(S) = 1；对于一连串的互斥事件： i ii i APAP )()( S A