【AI算法岗面试八股面经【超全整理】——概率论】

AI算法岗面试八股面经【超全整理】

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1、古典概型、几何概型

古典概型：（有限等可能）

• 样本空间的数量是有限的
• 每个样本点的发生是等可能性的

几何概型：（无限等可能）

• 样本空间的样本点有无限个
• 每个样本点发生的可能性是均等的

2、条件概率、全概率公式、贝叶斯公式

条件概率
设A、B是两个时间，且$P(A)>1$代表关节位置，则称$P(B|A)=\frac{P(AB)}{P(A)}$为事件A发生条件下B的条件概率。

• $P(A)>0$时，$P(AB)=P(A)P(B|A)$
• $P(B)>0$时，$P(AB)=P(B)P(A|B)$

全概率公式
若事件$A_1,A_2,A_3,\cdots ,A_n$满足以下条件：

• $\forall i\ne j,A_{i}Aj=\varnothing$
• $A_1\bigcup A_2\bigcup A_3\bigcup \cdots \bigcup A_n=\Omega$

则称$A_1,A_2,A_3,\cdots ,A_n$为完备事件组
全概率公式为：
$$\begin{array}{r}P(B)=\sum _{i=1}^{n}P(A_i)P(B|A_i)\end{array}$$

贝叶斯公式
已知结果找原因，发生了结果B，$A_k$被视作导致B发生的原因
设$A_1,A_2,A_3,\cdots ,A_n$为完备事件组，且$P(A_i)>0(i=1,2,\cdots ,n)$，B为任意事件，$P(B)>0$，则
$$\begin{array}{r}P(A_k|B)=\frac{P(A_k)P(B|A_k)}{P(B)}=\frac{P(A_k)P(B|A_k)}{{\sum }_{i=1}^{n}P(A_i)P(B|A_i)}\end{array}$$
通常把$P(A_1),P(A_2),\dots ,P(A_n)$叫做先验概率，就是在做试验前的概率，而把$P(A_k|B)(k=1,2,\dots ,n)$
叫做后验概率。

3、先验概率、后验概率

先验概率

• 由原因推结果
• 事情未发生，只根据以往数据统计，分析事情发生的可能性，即先验概率。
• 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公司，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现。

后验概率

• 由结果推原因
• 事情已发生，已有结果，求引起这件事情发生的因素的可能性，“由果求因”，即后验概率。
• 后验概率是指一句得到的结果信息所计算出的最有可能是哪种事件发生，如贝叶斯公式，是“由因求果”中的因。

全概率公式、贝叶斯公式与先验、后验概率的关系？

• 全概率公式，总结几种因素，事件发生的概率的并集，由因求果
• 贝叶斯公式，事情已经发生，计算引起结果的各因素的概率，由因求果，同后验概率
• 全概率是用原因推结果，贝叶斯是用结果推原因
• 后验概率的计算，是一先验概率为前提条件的，如果只知道事情结果，而不知道先验概率（没有以往数据统计），是无法计算后验概率的。后验概率需要应用到贝叶斯公式。

4、离散型随机变量的常见分布

0-1分布（伯努利分布）

• 随机变量只取0或1两种值（概率分布是p和1-p）
• 随机试验只做一次
  $$\begin{array}{r}X\sim B(1,p)\end{array}$$

二项分布（伯努利概型）

• 设试验E只有两种可能结果：$A$及$\overline{A}$，则称E为伯努利试验
• 将E独立重复地进行n次，则称这一连串独立的重复试验为n重伯努利分布

随机变量依然也是两种0或1（概率分布是p和1-p），但是此时随机试验做了n次，其中事件X发生了k次

$$\begin{array}{r}X\sim B(n,p)\end{array}$$
设$P(A=k)$表示在n次试验里面，事件A发生了k次的概率：
$$\begin{array}{r}P(A=k)=C_n^k{p}^k{(1-p)}^{n-k}\end{array}$$
泊松分布
$$\begin{array}{r}X\sim P(\lambda )\end{array}$$

$$\begin{array}{r}P(A=k)=\frac{{\lambda }^k}{k!}{e}^{-\lambda }\end{array}$$

几何分布
$$\begin{array}{r}X\sim G(p)\end{array}$$
在伯努利试验中，记每次试验中事件A发生的概率为0，试验进行到时间A出现为止，此时所进行的试验次数为X，其分布律为

$$\begin{array}{r}P(A=k)={(1-p)}^{k-1}p(k=0,1,2,\dots )\end{array}$$

5、连续型随机变量的常见分别

均匀分布
$$\begin{array}{r}X\sim U(a,b)\end{array}$$
$$\begin{array}{r}f(n)=\{\begin{array}{ll}\frac{1}{b-a},& \text{a<x<b}\\ 0& \text{other}\end{array}\end{array}$$

指数分布
$$\begin{array}{r}X\sim E(\lambda )\end{array}$$
$$\begin{array}{r}f(n)=\{\begin{array}{ll}\lambda e^{-\lambda x},& \text{x>0}\\ 0& \text{other}\end{array}\end{array}$$

正态分布/高斯分布
$$\begin{array}{r}X\sim N(\mu ,{\sigma }^2)\end{array}$$

$$\begin{array}{r}f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi }\sigma }{e}^{-\frac{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}}\end{array}$$

特别地，当$\mu =0,\sigma =1$时为标准正态分布，$X\sim N(0,1)$

6、数学期望、方差

数学期望
数学期望（或均值、简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。
方差
方差是衡量源数据与期望值相差的度量值。（平方的期望-期望的平方）
$$D(X)=E({(X-E(X))}^2)=E(X^2)-E^2(X)$$

7、协方差、相关系数

协方差
期望值分别为$E(X)$与$E(Y)$的两个实随机变量X与Y之间的协方差$Cov(A,Y)$定义为：
$$\begin{gathered} Cov(X,Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])] \\ =E[XY]-2E[Y]E[X]+E[X]E[Y] \\ =E[XY]-E[X]E[Y] \end{gathered}$$
即X，Y的协方差等于每一个X减去X的平均值乘上每一个Y减去Y的平均值的乘积的和的平均值。

相关系数
（皮尔逊相关系数）
$$p_{xy}=\frac{Cov(X,Y}{\sqrt{D(X)}\sqrt{D(Y)}}$$
即，用X，Y的协方差除以X的标准差和Y的标准差

8、独立、互斥、不相关

独立
事件A与事件B独立的定义是：
$$P(AB)=P(A)P(B)$$

互斥
事件A与事件B互斥的定义是：
集合A与集合B没有相同的样本点，即$A\bigcap B=\varnothing$

不相关
事件A与事件B不相关的定义是：
$$Cov(A,B)=E[AB]-E[A]E[B]=0$$

• 如果事件A和事件B发生的概率都不为0，那么独立和互斥有这样一层关系：互斥不独立，独立不互斥
• 在数学期望存在的情况下：独立必不相关，不相关未必独立

9.大数定理

通俗一点来讲，就是样本数量很大的时候，样本均值和数学期望充分接近，也就是说当我们大量重复某一相同的实验的时候，其最后的实验结果可能会稳定在某一数值附近。
如果有一个随机变量X，不断地观察并且采样这个随机变量，得到了n个采样值，$X_1,X_2,\dots ,X_n$，然后求得这n个采样值的平均值${\overline{X}}_n$，当n趋于正无穷的时候，这个平均值就收敛于这个随机变量X的期望。
$$\underset{n\to +\infty }{\lim }\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{x}_i=\mu$$

10、中心极限定理

设随机变量$X_1,X_2,\dots ,X_n$相互独立，服从同一分布，且具有数学期望和方差：$E(X_k)=\mu$，$D(X_k)={\theta }^2(k=0,1,2,\dots )$，则随机变量之和${\sum }_{k=1}^n{X}_k$的标准化变量：
$$Y_n=\frac{{\sum }_{k=1}^n{X}_k-E({\sum }_{k=1}^n{X}_k)}{\sqrt{D({\sum }_{k=1}^n{X}_k)}}=\frac{{\sum }_{k=1}^n{X}_k-n\mu }{\sqrt{n}\theta }$$
对于均值为$\mu$，方差为${\theta }^2$的独立同分布的随机变量$X_1,X_2,\dots ,X_n$之和${\sum }_{k=1}^n{X}_k$，当n足够大时，有：
$$\frac{\frac{1}{n}{\sum }_{k=1}^n{X}_k-\mu }{\frac{\theta }{\sqrt{n}}}\sim N(0,1)$$
N个独立同分布的随机变量，当N充分大时，其均值服从正态分布。
大数定律和中心极限定理的区别

• 大数定理更关注的是样本均值，后者关注的是样本均值的分布。
• 比如掷骰子，假设一轮掷骰子n次，重复了m轮，当n足够大时，大数定理指出这n次的均值等于随机变量的数学期望，而中心极限定理指出这m轮的均值分布符合数学期望的正态分布。

11、最大似然估计（极大似然估计）

一个简单的 n 重伯努利模型（二项分布）：事件 A 发生的概率为 p，不发生的概率为 1-p，独立验概 n 次，事件 A 发生 k 次的概率为：
$$P(A=k)=C_n^k{p}^k{(1-p)}^{n-k}$$
这是一个概率模型，即已知概率p，求另一些概率，即由因求果
而一个数理统计模型是由果溯因，即求解一下问题，p是多大时，事件A发生k次的概率最大，实际上就是一个求参数问题。

• 概率质量函数（Probability Mass Function，PMF）是离散型随机变量在个特定取值上的概率
• 概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是统计学中常用的参数估计方法

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是统计学中常用的参数估计方法，用于根据已观测到的样本数据，选择使得观测数据出现概率最大的参数值。

• 对于离散型随机变量，似然函数是概率质量函数的乘积：

$$L(\theta )=P(X=x_1)\times P(X=x_2)\times \cdots \times P(X=x_n)$$

• 对于连续型随机变量，似然函数是概率密度函数的乘积：

$$L(\theta )=f(x_1|\theta )\times f(x_2|\theta )\times \cdots \times f(x_n|\theta )$$

最大似然估计的目标是找到使得似然函数最大化的参数值。

概率、似然
1、概率（发生前推测）

• 某件事情发生的可能性，在结果没有产生之前依据环境所对应的参数来预测某件事情发生的可能性
• 例如抛硬币之前，推测正面朝上的概率为50%

2、似然（发生后推测，参数）

• 是在确定的结果之后推测产生这个结果的可能环境（参数）
• 例如抛一枚硬币1000次，其中500次正面朝上，推测这是一枚标准硬币，正面吵上的概率为50%

统计学两大学派
1、频率学派

• 认为样本信息来自总体，通过对样本信息的研究可以合理地推断、估计总体信息，并且随着样本的增加，推断结果更加准确
• 极大似然估计

2、贝叶斯学派

• 将先验信息和后验信息相结合，通过贝叶斯公式将先验信息与样本数据结合起来，得到后验分布，并以此作为对未知参数的推断（先验分布具有主观性）