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  • 概率论笔记(一):内容结构

    基本概念

    • 样本、随机事件
    • 等可能概型(古典概型)
    • 条件概率
    • 独立性

    随机变量及其分布

    • 随机变量
    • 离散随机变量 { 0-1分布、贝鲁利分布、泊松分布 }
    • 连续随机变量 {均匀分布、指数分布、正态分布}
    • 二维(多维)随机变量及其分布

    随机变量的数字特征

    • 数学期望
    • 方差
    • 协方差及相关系数
    • 矩、协方差矩阵

    大数定律及中心极限定律

    • 大数定律是古典概型的核心

    参数估计+假设检验

    • 点估计、区间估计
    • 置信区间、假设检验
    • 分布拟合检验
    • p值法

    方差分析及回归分析

    • 方差分析
    • 一元线性回归
    • 多元线性回归

    Bootstrap方法

    • 非参数法
    • 参数法

    随机过程

    • 泊松过程(独立增量过程)
    • 维纳过程(布朗运动)

    马尔可夫链

    • 马尔可夫过程
    • 马尔可夫链:      (状态、时间都是离散的马尔可夫过程)
    • 多步转移概率的确定、遍历性问题
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    镜头基础
    道格拉斯-普克算法
    霍夫变换
    opencv基础
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/eniac1946/p/8533649.html
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