python按概率输出分类结果 Python能否进行大规模数值计算？

Python能否进行大规模数值计算？

当你问这个问题时，你可能主要怀疑Python的性能。事实上，Python的许多更好的模块都是用C语言编写的，例如，numpy是一个常用的Python数值计算库，它是用C语言实现的，而且计算机的配置也不像十年前那么低。今年，python掀起了一股依靠人工智能的浪潮。作为人工智能产品开发中最流行的编程语言，人工智能相关产品的开发自然离不开大数据的支持，因此Python能否进行大规模的数值计算，毋庸置疑。

求边缘概率密度函数？

根据变量范围，对联合概率密度函数进行积分。

X的边际概率密度是通过积分y得到的

y的边际概率密度是通过积分X得到的

示例如下：

由于随机变量X的值仅取决于概率密度函数的积分，因此各个点的概率密度函数值将不影响随机变量的性能。

更准确地说，如果一个函数和X的概率密度函数之间只有有限的、可数的和无限的点具有不同的值，或者相对于整个实数轴的度量值为0（它是一个零度量集），那么该函数也可以是X的概率密度函数。

a的概率任意点的连续随机变量为0。作为推论，连续随机变量值在区间上的概率与区间是开的还是闭的无关。注意概率p{x=a}=0，但是{x=a}不是不可能的事件。

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