机器学习数学基础(二)

机器学习数学基础(二) 前言      概率密度函数和分布函数是机器学习的回归中重要的基础。因此学习概率密度函数和分布函数很重要。 随机变量的定义      设随机试验样本空间为S={e}。X = X(e) 是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。也就是要求对于任意实数x,集合{e|X(e) =< x}有确定的概率。否则x没意义。                  离散型随机

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