几何概率：与构成事件的长、面积、体积 成比例；

几何概率特点：基本事件 的无限性（抽象）、等可能性；

古典概型特点：基本事件 的有限性（具象）、等可能性；

numpy数组

1、

：

数学基础复习：

一、微分(上)

（1）O(n)    o(n)

order---多项式的阶

f(x)=O(g(x))：

f(x)=o(g(x))：

（2）

选择行，

选择列

选择行列

hist 直方图

from matplotlib import pyplot as plt

from matplotlib import font_manager

a=[zifuchuan]

plot.hist(a.fenzushu)

细节

计算组数=num_bin= (max(a)-nim(b)//d)

d=5

组数= 极差/组距

x轴的刻度设置

plt.xticks(range(min(a),max(a)+d,d))

plt.show()

图形大小：plt.figure(figsze=(20,8),dpi=80)

{数据}

• 导数重要应用
  • 极值定理
  • 泰勒公式
  • 二阶导数-凸函数-最优化

数组的形状

shape即可查看数组的各个维度长度（输出按三维二维依次降低，块、行、个）

reshape方法可以重新设置行列，是有返回值的，而不改变本身

有返回值才会输出

结合shape和reshape可以做到在不清楚维度长度的情况下降维

flatten可以将数组展开变成一维

数组的计算

numpy数组对数字进行+*-/计算，是对全部单元进行计算

nan>>not a number 0/0

inf>>infinite x/0

数组对数组进行计算：

不同维度的数组进行计算至少有一个维度的长度相同

广播会在缺失或者长度为1的维度上进行（不同维度的计算本质上是广播）

广播原则：如果两个数组的后缘维度，即从末尾开始算起的维度轴长相符，或者某一方的长度为1，即广播jian'r

一维数组只有0轴，二维有0、1轴，三维有0、1、2轴

reshape(0,1,2)，shape输出(2,1,0)

CSV逗号分隔值文件

numpy的读取文件方法

unpack参数实现行列转置

transpose,T,swapaxes(1,0)方法实现行列转置

numpy的索引和切片

索引从0开始

2:取得连续多行，[[2,5,6]]多一个[]取得不连续的行

:,1取得单列

:,1:取得连续列

:,[]取得不连续列

取得行列交叉的内容

取得不相邻的点

这个老师的逻辑能力和语言组织能力真的是匮乏 前言不搭后语 自己把自己绕进去了

讲的真垃圾

这课程讲的就和拿着稿子照本宣科一样

最大熵模型：

特征函数与中心极限定理没看懂

贝叶斯学派

逆概率

pxy = px * py 独立

若不独立

条件概率

P(x|y) = P(xy) /P(y) 

步长定义