前言

這個筆記是北大那位老師課程的學習筆記，講的概念淺顯易懂，非常有利于我們掌握基本的概念，從而掌握相關的技術。

正文

1Random Vectors and Basic concept。

let x=(x?1?,x?2?,..,x?n?)?T??x=(x1,x2,..,xn)T

x是一個向量

2The cumulative distribution

統計學里的分布函數
F（X?X）=p(X<x) p(X<x);

3Bayes Theory

f?1?(x?1?)?!=0?f1(x1)!=0
f(x?2?|X?ˉ?ˉ?ˉ?ˉ???1?=X?ˉ?ˉ?ˉ?ˉ???1?)?f(x2|Xˉ1=Xˉ1)
=f(x?ˉ?ˉ?ˉ???1?,x?ˉ?ˉ?ˉ???2?)f?1?(x?1?)??=f(xˉ1,xˉ2)f1(x1)

4Conditional pdf

f?2?(x?2?|x?1?)=f?2?(x?2?)?f2(x2|x1)=f2(x2)
independence;

5 population Moments

Expection:x:srv,with F?x?(t)?Fx(t) then the expectation or mean of a scalar valmed. function g(x).
它具有一些特殊的特性：
1線性，2可分性。

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器学习导论（张志华）：随机向量性质的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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