上式意味着随机变量X知足0.6的伯努利分布。

概率分布一般分为两种情况:离散分布和持续分布。离散分布是指随机变量只在一些有限的地位取值，例如抛硬币的伯努利分布，离散分布一般应用概率质量函数Probability Mass Functions (PMF) 来定义;而持续分布一般用来处理无穷多个随机变量取值的情况。例如测量带有噪音的速度就是一个持续分布的例子。持续分布一般应用概率密度函数Probability Density Functions (PDF) 来定义。

对应的概率离散应用连加∑ 符号，持续概率应用∫符号来描述。

样本和统计

想象一下我们想要进行一小我体身高的测量研究，我们在大年夜街上随机的测岑岭一些陌生人的身高，那么这个测量可以看做是自力的。我们将大年夜一小我群中随机拔取样本的过程称为采样。统计的感化就是对这些数据进行总结和信息的提取，例如计算这些样本的均值：

样本的标准差是如许计算的：

这一公式的基本就是膳绫擎提到的前提概率：

这一公式用来描述数据点与其均值的误差。

更多的进阶进修

学了这么多感到不错吧?你必定想要进行更深刻的进修吧!这些常识必定会让你在日后的研究工作中受益，并收成更深的懂得。

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欲望你在概率中发明更多的美，能在本身的进修工作闇练的应用相干的思惟，做出更好的成就。

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本文标题：学习机器学习前，你首先要掌握这些概率论基础知识

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