Divergencebetweendistributions.概率分布之间的散度(Divergence)文章目录概率分布之间的散度(Divergence)⚪总变差(TotalVariation)⚪KL散度(Kullback-LeiblerDivergence)1.KL散度的定义和性质2.前向KL散度与反向KL散度⚪JS散度(Jenson-ShannonDivergence)1.JS散度的定义和性质2.JS散度的缺点⚪f散度(fDivergence)1.f散度的定义和性质2.f散度的局部变分估算(1)凸函数的共轭函数(2)f散度的估算公式
目录一、二维随机变量及其分布1、二维随机变量2、二维离散型随机变量(X,Y)3、二维连续型随机变量(X,Y)二、二维随机变量的独立性三、二维均匀分布和二维正态分布二维均匀分布二维正态分布四、二个随机变量函数Z=g(X,Y)的分布X、Y均为离散型随机变量：X、Y均为连续型随机变量：X为离散型随机变量，Y为连续型随机变量：Z=max{X,Y}的分布：转为小于等于号 P{max{X,Y}≤z}=P{X≤z,Y≤z}=P{X≤z}P{Y≤z}Z=min{X,Y}的分布：转为大于号 P{min{X,Y}＞z}=P{X＞z,Y＞z}=P{X＞z}P{Y＞z}必考：二维两个相互独立随机变量的条件概率密度
🤵♂️个人主页：@Lingxw_w的个人主页✍🏻作者简介：计算机科学与技术研究生在读🐋希望大家多多支持，我们一起进步！😄如果文章对你有帮助的话，欢迎评论💬点赞👍🏻收藏📂加关注+ 目录一、复杂网络建模二、ER网络三、构建ER网络方法四、基于python构建ER网络1、基于节点数量和链接概率 2、基于平均度来生成五、ER网络在现实中的实际应用一、复杂网络建模复杂网络建模是指对复杂网络进行描述和分析的过程。复杂网络是由大量相互连接的节点组成的网络，其中节点之间的连接关系具有一定的复杂性和非线性特征。复杂网络建模的目标是理解网络的拓扑结构、动态行为和功能特性，从而揭示网络中的模式、规律和机制。在复杂
引言java中的Math.random()是一个在[0,1)范围等概率返回double数值类型的算法，基于此函数，我们来延申一些随机概率算法的变形思路，便于大家对Math.random()函数的随机概率理解1、Math.random()的说明Math.random()返回的数据范围是[0,1)Math.random()数据是等概率返回Math.random()返回的数据类型是double我们可以通过类型转换来实现整数型的等概率问题，例如:(int)Math.random()2、Math.random()的等概率代码验证测试Math.random()函数的等概率，Math.random()在[0
引言java中的Math.random()是一个在[0,1)范围等概率返回double数值类型的算法，基于此函数，我们来延申一些随机概率算法的变形思路，便于大家对Math.random()函数的随机概率理解1、Math.random()的说明Math.random()返回的数据范围是[0,1)Math.random()数据是等概率返回Math.random()返回的数据类型是double我们可以通过类型转换来实现整数型的等概率问题，例如:(int)Math.random()2、Math.random()的等概率代码验证测试Math.random()函数的等概率，Math.random()在[0
例题1：一个口袋有6只球，其中4只白球，2只红球，从袋中取球两次，每次随机地取一只，考虑两种取球方式。a）有放回的抽取b）无放回的抽取试分别就以上两种情况求（1）取到两只球都是白球的概率；（2）取到两只球颜色相同的概率；（3）取到的两只球中至少有一只是白球的概率解析：步骤一：随机事件符号化A:两只球均是白球B:两只球均是黑球C：至少有一只球是白球情况a： 情况b：样本空间E：6*6=36 样本空间E：6*5=30事件A：4*4=16 事
1 古典概型 百度百科：古典概型也叫传统概率、其定义是由法国数学家拉普拉斯 (Laplace)提出的。如果一个随机试验所包含的单位事件是有限的，且每个单位事件发生的可能性均相等，则这个随机试验叫做拉普拉斯试验，这种条件下的概率模型就叫古典概型 各种DND的骰子表明，主要是概率相等优势古典概型，有点万金油？看起来很笨，但是实际上还挺灵活的古典分布，可以认为是穷举法--但是因为排列组合引入，其实穷举范围很广要求知道样本空间数量，但是样本空间可以变化是一种总体视角也就是适用放回抽样和不放回抽样（不放回抽样，每2次试验样本总量肯定变化了！不是伯努利试验，也就是不放回抽样肯定不能是伯努利分布）
1 古典概型 百度百科：古典概型也叫传统概率、其定义是由法国数学家拉普拉斯 (Laplace)提出的。如果一个随机试验所包含的单位事件是有限的，且每个单位事件发生的可能性均相等，则这个随机试验叫做拉普拉斯试验，这种条件下的概率模型就叫古典概型 各种DND的骰子表明，主要是概率相等优势古典概型，有点万金油？看起来很笨，但是实际上还挺灵活的古典分布，可以认为是穷举法--但是因为排列组合引入，其实穷举范围很广要求知道样本空间数量，但是样本空间可以变化是一种总体视角也就是适用放回抽样和不放回抽样（不放回抽样，每2次试验样本总量肯定变化了！不是伯努利试验，也就是不放回抽样肯定不能是伯努利分布）
概率论—期末速成笔记半个学期上完一本概率论，老师脑子抽了，期末考卷子还难，真搞人心态。文章目录概率论—期末速成笔记概率的性质计算公式和分配律和对偶律例题条件概率概念和性质例题古典概型概念例题全概率与贝叶斯公式（重点）例题事件的独立性例题离散型随机变量分布律与分布函数互求例题二项分布和泊松分布例题连续型随机变量概率的计算例题均匀分布例题正态分布例题离散型随机变量函数的分布例题连续型随机变量函数的分布例题二维离散型随机变量的分布例题二维连续型随机变量的分布例题二维离散型随机变量函数的分布例题二维连续型随机变量函数的分布例题数学期望例题方差和标准差例题常用分布的期望和方差例题协方差和相关系数例题中心
一、引言在《人工智能数学基础–概率与统计12：连续随机变量的概率密度函数以及正态分布》介绍了连续随机变量概率分布及概率密度函数以及正态分布，《人工智能数学基础–概率与统计13：连续随机变量的标准正态分布》介绍了标准正态分布，本文将继续介绍几个连续随机变量的分布函数。二、指数分布2.1、定义若随机变量X有概率密度函数：f(x)={0 当x≤0时λe−λx 当x>0时f(x)={\Huge\{}{\huge^{λe^{-λx}\;\;\;\;当x>0时}_{0\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;当x≤0时}}f(x)={0当x
