概率论对于学习 NLP 方向的人，重要性不言而喻。于是我打算从概率论基础篇开始复习，也顺便巩固巩固基础。 这是基础篇的第六篇知识点总结 注意：复杂的公式例如卷积公式等将在概率论高阶中提到

基础：下面前五篇的链接地址： 概率论基础（1）古典和几何概型及事件运算 概率论基础（2）条件概率、全概率公式和贝叶斯公式 概率论基础（3）一维随机变量（离散型和连续型） 概率论基础（4）五种重要的分布（二项、泊松、均匀、指数、正态分布） 概率论基础（5）离散型二维随机变量

知识点

定义可自行查询

常用性质： 根据前面几节的回顾，加上了解其定义，不难理解有以下性质： 例题 理解：在这里用到了第一个公式性质，运用二重积分的计算，可直接求出 c 的值为4。求出 c 后，要求解P（X+Y