先上定義哈哈哈
事件的概率：衡量該事件發生的可能性的度量。
（雖然在一次隨機試驗中某個事件的發生是帶有偶然性的，但那些可在相同條件下大量重複的隨機試驗卻往往呈現出明顯的數量規律）
深度學習需要處理不確定量和隨機量。不確定性和隨機性可能來自多個方面，而概率知識可以對不確定性進行量化，這就為後面的模型進行優化提供了數學基礎！
由於深度學習演算法的設計一般都依賴於對資料的概率假設，所以概率知識在深度學習中扮演著乙個核心角色。
變數和隨機變數的區別：
概率論基礎
概率論 第一章 隨機事件及其概率 分為兩類 1.確定性現象 2.隨機現象 1.1隨機事件及其運算 1.隨機試驗與樣本空間 隨機試驗具有下列三個特徵 1 試驗可在相同條件下重複進行 2 試驗的結果不止乙個 3 每次實驗之前，不能判定哪乙個結果將會出現 用e表示隨機試驗。試驗e中的每乙個可能結果稱為基本...
概率論基礎學習筆記
參考 胡淵明2013國家集訓隊 資訊學競賽中概率論的基礎與應用 初等概率論有三個重要成分,分別是樣本空間 omega 我們一般記其每個元素為 omega 事件集合 f 和概率測度 p 我們常說的事件,實際上是樣本空間 omega 的某個子集.所有事件的集合記為 f 所以說 f 是集合的集合 實際上我...
概率論學習
離散型隨機變數的值和概率的分布列表 在很多教材中，這樣的列表都被叫做離散型隨機變數的 概率分布 其實嚴格來說，它應該叫 離散型隨機變數的值分布和值的概率分布列表 這個名字雖然比 概率分布 長了點，但是對於我們這些笨學生來說，肯定好理解了很多。因為這個列表，上面是值，下面是這個取值相應取到的概率，而且...