概率论与数理统计，人工智能方向的程序员应该看看！

第一章 概率论基础

1.1 随机事件与样本空间

随机试验：可重复进行，结果预先知道

样本空间：随机试验的一切可能结果组成的集合，称为样本空间

1.2 事件之间的关系与运算

关系：包含、并交、互不相容（互斥）、差、对立

运算：交换律、结合律、分配率、摩根定律

1.3 随机事件的概率

统计概率、古典概率、几何概率，略

1.4 条件概率 全概率公式与贝叶斯公式

P(B|A)=P(AB)/P(A)，指的是在A发生的情况下B发生的概率

全概率公式

贝叶斯公式（逆概率公式）

实际上，贝叶斯公式可以不用记住，由条件概率和全概率公式推导即可

1.5 事件的独立性

定义：对两个事件A、B，如果P(AB)=P(A)P(B)，则称A、B相互独立

定理：①设A、B是相互独立的事件，若P(A)>0，则P(B|A)=P(B)；若P(B)>0，则P(A|B)=P(A)

②设A、B是相互独立的事件，则下列各对事件也相互独立：A与B非、A非与B、A非与B非

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