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=(x1,x2,..,xn)Tx=(x1,x2,..,xn)T

x是一个向量

2The cumulative distribution

统计学里的分布函数

F（XX）=p(X&lt;x)>p(X<x)p(X<x);

3Bayes Theory

f1(x1)!=0f1(x1)!=0

f(x2|X¯¯¯¯1=X¯¯¯¯1)f(x2|X¯1=X¯1)

=f(x¯¯¯1,x¯¯¯2)f1(x1)=f(x¯1,x¯2)f1(x1)

4Conditional pdf

f2(x2|x1)=f2(x2)f2(x2|x1)=f2(x2)

independence;

5 population Moments

Expection:x:srv,with Fx(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线性，2可分性。