1 ) Théorie des probabilités et a priori bayésien
Loi de Benford: également connue sous le nom de loi du premier nombre, cela signifie que dans un ensemble de données obtenues dans la vie réelle, la probabilité d'apparaître avec 1 comme tête est d'environ 30% du nombre total; c'est trois fois le phénomène intuitif 1/9.
Formule bayésienne: étant donné un certain nombre d'échantillons X d'un système, calculez les paramètres du système. -28: 13
Distribution - 32: 56
Distribution en deux points 0-1 distribution-33: 02
Distribution binomiale-34: 46
Distribution de Poisson - 44:45
Dans des exemples pratiques, lorsqu'un événement aléatoire se produit à une vitesse d'affichage de vitesse moyenne fixe λ (ou densité) de manière aléatoire et indépendante, le nombre ou le nombre d'occurrences de cette durée en unité de temps (surface ou volume) est approximatif Obéissez à Poisson
Répartition égale-47: 37
Distribution exponentielle-48: 30
Distribution exponentielle sans mémoire -50: 31
Distribution normale -53: 20
Résumé-60: 50
Distribution bêta -61: 45
Indépendance des événements-95: 20
Variance-103: 22
Coefficient de corrélation de Pearson -117: 06
Chebyshev Inequality-137: 51
Loi des grands nombres-138: 28
Théorème de Bernoulli-142: 56
Théorème de limite centrale-143: 41
2 ) Matrice et algèbre linéaire