2.25机器学习数学基础笔记之二

2.25机器学习数学基础笔记之二 凸函数的判定（开口往上凸函数 开口往下凹函数） 连线上的一点的期望比期望的值大 （期望差不多是平均值） xy函数值大于函数值的平均值 绝大多数不等式的起源都是这个不等式 只要是凸函数或者凹函数就能够用凸优化 条件概率公式和全概率公式 常见概率分布 泊松分布比较像电商的商品，因为商品某一价格区间的商品比较多 正态分布哪里都有，误差基本上就是正态分布，身高是正态分布

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