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第二讲总结
1. 理解大数定律，在随机变量的独立实验中，当实验次数n 足够大时，事件A 发生的频率 约等于事件A 发生的概率，例如事件A 发生的次数为 ,则频率为
, 假设p是事件A发生的概率，则有如下定理，其中
>0 的正数。
2. 独立实验 和随机过程的区分
独立实验是指在相同的实验环境下，可以重复多次的实验， 因此像气温变化，股票预测等实验，并不适合，因为环境随时间变化，
3. 贝叶斯滤波的先验概率，后验概率，似然概率的关系
其中外部观测叫似然概率
第三讲总结
1. 理解独立，无关，没有影响 等一些术语的
2. 离散随机变量 和连续型随机变量的概率表示， 和条件概率的表示
3. 以测温度例子，解析先验概率，似然概率，后验概率，及归一化 的求取
其中表示似然概率，是指
用全概率公式求取
因此后验概率求取公式可以改写成如下，并求取
第四讲总结
1.似然概率的解析
2.以化积分为求和的方式，推导连续型随机变量的贝叶斯公式 和归一化的
第五将总结
1. 迪拉克函数
狄拉克δ函数是一个广义函数，在物理学中常用其表示质点、点电荷等理想模型的密度分布，该函数在除了零以外的点取值都等于零，而其在整个定义域上的积分等于1
似然概率
第六讲总结
贝叶斯公式推导