小概率原理

概率论的入门资料太多，想系统梳理一遍其实不容易。《随机事件及其概率》这篇内容就挺靠谱，结构清晰，讲得通俗，适合打基础或者查漏补缺。从最基本的随机事件讲起，像抛硬币、掷骰子这种经典例子它都有。方式比较贴近实际，比如事件的并、交、补这些集合运算，用生活场景理解起来还挺顺。后面几节对概率的定义、条件概率和事件独立性讲得系统。是条件概率的部分，用公式 P(A|B) = P(AB)/P(B) 引出了乘法公式，逻辑挺顺的，推导过程清楚。讲到全概率公式和贝叶斯公式时，配了完整公式，还有点小例子，如果你之前总觉得这些公式有点抽象，这部分蛮值得看几遍的。我觉得比较实用的点是，它还贴了几个配套资源。像这个 Opt

分类回归树节点先验概率选项允许在预测字符型目标字段时设定各类的先验概率。先验概率是目标字段每一类在训练集中的相对频率的估计值，反映了预测值出现之前各个可能目标字段值的概率。方法包括基于训练数据（默认）、对所有类均等设置等。这些选项是数据挖掘中的重要内容，图21-24展示了分类回归树节点先验概率选项的具体设置。

能够使用Matlab计算概率、均值和方差； 2. 能够执行常见分布的数值计算； 3. 能够利用Matlab进行期望和方差的区间估计； 4. 能够使用Matlab进行回归分析。

概率基础的入门书看了不少，但这本《Probability Essentials》算是我个人比较推荐的一个。内容蛮系统的，数学推导也讲得清楚，比较适合刚上手或者打算打基础的朋友。你要是平时在看像概率论与数理统计这种教材，那这个资源可以作为一个对照的补充，尤其适合复习或者查缺补漏。 统计学的基础概念讲得挺直白，从古典概型讲到条件概率，思路清晰。像那种经常让人绕晕的全概率公式、贝叶斯公式，这本里都有图解和应用举例，看起来顺多了。 数理统计的内容也没落下，估计、检验什么的，配合教材复习效果还不错。是你准备考试或者面试数据岗的话，这种资源多看看还是挺有的。 顺便放一组扩展资料，都是比较靠谱的： 概

均匀分布：随机变量取值在指定区间内均匀分布，用 U(a, b) 表示。 正态分布：随机变量取值呈钟形曲线分布，用 N(μ, σ²) 表示。 指数分布：随机变量取值呈非对称分布，无记忆性，用 Exp(λ) 表示。 Gamma 分布：随机变量取值呈非对称分布，用于表示服务时间和零件寿命，用 G(α, β) 表示。 Weibull 分布：随机变量取值呈非对称分布，用于表示设备寿命，用 W(α, β) 表示。 Beta 分布：随机变量取值在 (0, 1) 区间内，用于表示概率和比例。

霍夫曼编码，是一种经典的无损数据压缩算法，挺适合在数据和通信领域使用的。它的核心思想就是根据字符的频率来给每个字符分配不同长度的编码，频繁出现的字符用短编码，不常见的则用长编码，从而实现压缩效果。用 MATLAB 来实现霍夫曼编码是个不错的选择，尤其是在构建概率树这块。具体来说，要统计文本中每个字符的频率，通过优先队列来构建霍夫曼树，生成对应的编码。这个过程听起来有点复杂，但其实理解了就直观了。你可以通过 MATLAB 的函数来实现这些步骤，比如字符频率的计算、霍夫曼树的构建和编码解码的操作。HuffmanAlgorithmProbabilityTree.m文件里面包含了这些功能的实现代码，适

Redis是一个广为人知的键值存储数据库，支持数据持久化存储，属于NoSQL数据库之一，以其简单易用和功能丰富著称。Redis以其多种数据类型如字符串、列表、集合、有序集合和哈希表支持丰富的操作命令，适用于缓存、消息队列、排行榜、计数器、实时分析和会话存储等多种应用场景。本书《The Little Redis Book》由经验丰富的开发者Karl Seguin所著，强调Redis的开放性和开源精神。

已知X服从自由度为30的t分布，用R语言计算：1) P(X>1.96)2) P(X≤a)=0.01并与标准正态分布的计算结果进行比较。

莱维分布的随机特性模拟，还真挺有意思的。搞概率建模的你，应该对它不陌生。这个资源虽然页面有点老派，但资料全，讲清楚了莱维分布的基本原理，还有些和它相关的可视化和仿真代码，参考价值还挺大。

应用 MATLAB 进行概率统计的实用指南 探讨 MATLAB 在概率统计中的应用基础