第2章 概率论与机器学习模型原理_第5节-概率密度函数与函数变换.pdfVIP

五、概率密度函数与函数变换

5.1概率密度vs累积分布函数学

5.1.1基本定义与直观理解数

修

5.1.2从概率密度函数到概率计算必

习

5.1.3具体性质及公式推导学

器

5.1.4离散vs连续：对⽐机

-

壮

5.1.5例⼦讲解大

s

o

5.1.6应⽤意义c

5.1.7⼏何意义

5.1.8⼩结

5.2分布变换与⽣成过程

5.2.1什么是分布变换？

5.2.2单变量连续随机变量的变换法则

5.2.3多变量随机变量的变换（Jacobian变换）

5.2.4⽣成过程（随机变量采样）

5.2.5总结与关键点

5.3应⽤：采样、变量标准化、数据增强

5.3.1采样Sampling

5.3.2变量标准化学

5.3.3数据增强数

5.3.4⼩结修

必

习

学

器

机

-

壮

大

s

o

c

五、概率密度函数与函数变换

5.1概率密度vs累积分布函数

5.1.1基本定义与直观理解

随机变量：设是⼀个连续随机变量，它的取值是实数集合上的连续区间。

累积分布函数（CDF）

定义：表示随机变量取值⼩于或等于的概率。

学

取值范围：单调⾮减，且满⾜：数