前言

这个笔记是北大那位老师课程的学习笔记，讲的概念浅显易懂，非常有利于我们掌握基本的概念，从而掌握相关的技术。

正文

1Random Vectors and Basic concept。

let x=(x 1 ,x 2 ,..,x n ) T x=(x1,x2,..,xn)Tx= (x_1,x_2,..,x_n)^T

x是一个向量

2The cumulative distribution

统计学里的分布函数
F（X XX）=p(X<x)'>p(X<x) p(X<x)p(X;

3Bayes Theory

f 1 (x 1 ) !=0 f1(x1)!=0f_1(x_1)\ !=0
f(x 2 |X ¯ ¯ ¯ ¯ 1 =X ¯ ¯ ¯ ¯ 1 ) f(x2|X¯1=X¯1)f(x_2|\overline X_1= \overline X_1)
=f(x ¯ ¯ ¯ 1 ,x ¯ ¯ ¯ 2 )f 1 (x 1 ) =f(x¯1,x¯2)f1(x1)=\frac{f(\overline x_1,\overline x_2)}{f_1(x_1)}

4Conditional pdf

f 2 (x 2 |x 1 )=f 2 (x 2 ) f2(x2|x1)=f2(x2)f_2(x_2|x_1)=f_2(x_2)
independence;

5 population Moments

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

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