概率论与数理统计八：随机变量函数的分布
摘要：一、随机变量函数的分布
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posted @ 2019-02-11 12:57
文章分类 - 人工智能数学
概率论与数理统计七：随机变量及其分布
摘要：一、随机变量的概念 . 二、离散型随机变量 离散型随机变量的五种分布： 两点分布 两项分布 泊松分布 几何分布 超几何分布 1.两点分布（两项分布的特例n=1） 2.二项分布： 3.泊松分布 4.几何分布 5.超几何分布 三、随机变量的分布函数 四、连续型随机变量 五、几个重要的连续型随机变量 均匀
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posted @ 2019-02-10 20:01
概率论与数理统计五：事件的独立性
摘要：互不相容，与相互独立，是两回事。它们不能同时成立。
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posted @ 2019-02-10 18:31
概率论与数理统计四：全概率公式、贝叶斯公式
摘要：一、全概率公式 二、贝叶斯公式 贝叶斯公式，由结果找原因，一般由条件概率和全概率结合组成。 贝叶斯定理：
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posted @ 2019-02-10 18:12
概率论与数理统计三：条件概率
摘要：一、条件概率的概念和性质 条件概率： 条件概率，也是概率，据有概率的所有性质。 古典概率、几何概率是特殊的概率，因此条件概率也有古典概率、几何概率的性质。 二、条件概率的乘法定理
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posted @ 2019-02-10 17:04
概率论与数理统计二：概率的概念、性质及推论
摘要：概率的概念、性质、推论、示例 频率： 概率： 概率的推论： 示例：
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posted @ 2019-02-09 16:47
概率论与数理统计一：事件、古典概率、几何概率
摘要：一、基本概念 自然界的现象，分为必然现象和随机现象。 随机实验的概念： 样本点、样本空间的概念： 随机事件的概念： 必然事件和空集： 二、事件的运算与关系 事件的包含： 事件的相等： 事件的积（交集）： 互斥事件： 事件的和（并集）： 事件的差： 对立事件： 对立事件一定是互斥事件，互斥事件不一定是
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posted @ 2019-02-09 13:04
线性代数十一：相似
摘要：一、相似 注意：只能从左往右推 二、相似对角化 某矩阵，是否可以相似对角化的判断： 对于秩为1的矩阵，是否可以相似对角化的通用判断，迹不为0可以，迹为0不可以： 因为秩为1，对于特征值为0的无关特征向量，恒为n-1个；如果迹不为0，则可以再得到一个无关的特征向量； 有n个无关的特征向量的矩阵，必可以
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posted @ 2019-02-03 22:39
线性代数十：特征值与特征向量
摘要：特征值、特征向量的定义： 特征值、特征向量的公式： 由定义求得的特征值、特征向量，如果是多个，它们是或的关系；通常用于抽象型 由公式求得的特征值、特征向量，如果是多个，它们是且的关系；通常用于具体的数值型 对左侧的矩阵A系数：1个特征值，最多选1个自由变量；解齐次方程组 通过以上，可知：秩为1的矩阵
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posted @ 2019-02-03 20:22
线性代数十：非齐次方程组
摘要：求非齐次方程组的特解，同求齐次方程组的通解过程一样。其中不一样的地方是取值 的时侯: 求非齐次方程组的特解时，自由变量，仍然使用齐次通解的自由变量，但它的自由变量取值可以全为0 求非齐次方程组的特解时，要包括b这一列；求齐次通解时，不能包括b这一列 求非齐次方程组的特解时，结果不能乘以k；求齐次通解
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posted @ 2019-02-03 18:22
线性代数九：齐次方程组
摘要：一、齐次方程组的概念 m：方程个数矩阵的行数 n：未知数个数，矩阵的列数 二、求齐次方程组的解 题一：具体数值型的齐次方程组的解 矩阵系统A，经过一系列初等变换，得到以上的行阶梯形式，可以看出A的秩为3。 n为未知数个数，即列数。n - r(A)=5-3=2 自由变量一般怎么取？一般在副元所在列，如
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posted @ 2019-02-03 16:22
线性代数八.3：向量组的秩与极大无关组、向量空间
摘要：一、极大无关组的概念 二、极大无关组相关的定理、推论 三、向量组的秩 同理D的列向量组也线性无关 四、向量组的秩与极大无关组的示例 五、向量空间 六、向量空间的基与维数 向量空间第一节后半部分及它的其它章节（向量的内积、长度、夹角；向量组的正交化），正交距阵.............略.......
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posted @ 2019-02-03 15:18
线性代数八.2：向量组概念、线性相关无关的表示,判断,性质
摘要：一、向量的概念及线性表示 二、向量组的线性表示 等价向量组： 三、向量组的线性相关与无关 这段有点绕，可以直接看结论： 四、向量组线性相关与无关的示例 线性无关： 线性相关： 五、向量组线性相关与无关的性质
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posted @ 2019-02-03 14:36
线性代数八：矩阵的秩
摘要：描述或求秩时，秩隐含的意思： 秩的计算：
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posted @ 2019-02-03 13:11
线性代数七：矩阵的初等变换与初等矩阵
摘要：一、初等变换与初等矩阵的概念 二、初等矩阵的性质及公式 三个初等矩阵公式： 性质3： 性质4： 三、用初等变换求逆 四、示例： 题 一： 题二：
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posted @ 2019-02-03 10:02
线性代数六：矩阵的进一步运算示例
摘要：一、矩阵的基本运算 题一： 两个矩阵相乘，不能得出如下结论： 两个矩阵相乘等于0，也不能推出任何一个矩阵等于0。但是可以推出两个结论： 方程组AX=0的解，和两个矩阵的秩之和小于n 题二： 结论：AB=A-B或AB=A+B，且A，B都是n阶矩阵，可以得出AB互为逆矩阵 。也可称为，A,B可交换。 总
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posted @ 2019-02-03 08:24
线性代数五：逆矩阵、伴随矩阵、分块矩阵的概念及其性质
摘要：一、逆矩阵、伴随矩阵的概念和性质 1、矩阵的逆 2.伴随矩阵 3.逆矩阵的性质，及与伴随矩阵、转置矩阵的比较 从性质5可以看出：如果转置、伴随、逆矩阵在一起的运算时，随便先做哪个运算，结果都是一样的。 二、求逆矩阵 1.求逆的三个方法 2.常用的几个求逆公式 3.证明可逆 三、分块矩阵 1.分块矩阵
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posted @ 2019-02-02 22:51
