數據挖掘中所需的概率論與數理統(tǒng)計知識(一)

一個月余前，在微博上感慨道，不知日后是否有無機會搞DM，微博上的朋友只看不發(fā)的圍脖評論道：算法研究領域，那里要的是數學，你可以深入學習數學，將算法普及當興趣。想想，甚合我意。自此，便從rickjin寫的“正態(tài)分布的前世今生”開始研習數學。

    如之前微博上所說，“今年5月接觸DM，循序學習決策樹.貝葉斯，SVM.KNN，感數學功底不足，遂補數學，從‘正態(tài)分布的前后今生’中感到數學史有趣，故買本微積分概念發(fā)展史讀，在嘆服前人偉大的創(chuàng)造之余，感微積分概念模糊，復習高等數學上冊，完后學概率論與數理統(tǒng)計，感概道：微積分是概數統(tǒng)計基礎，概數統(tǒng)計則是DM&ML之必修課?！卑ㄗx者相信也已經感覺到，我在寫這個Top 10 Algorithms in Data Mining系列的時候，其中涉及到諸多的數學概念與基礎知識(例如此篇SVM文章內諸多max.s.t.對偶.KKT條件.拉格朗日.松弛因子等問題則皆屬于數學內一分支：最優(yōu)化理論與算法范疇內)，特別是概率論與數理統(tǒng)計部分。更進一步，在寫上一篇文章的時候，看到機器學習中那么多距離度量的表示法，發(fā)現連最起碼的期望，方差，標準差等基本概念都甚感模糊，于此，便深感數學之重要性。

    很快，我便買了一本高等教育出版社出版的概率論與數理統(tǒng)計一書，此書“從0-1分布、到二項分布、正態(tài)分布，概率密度函數，從期望到方差、標準差、協(xié)方差，中心極限定理，樣本和抽樣，從最大似然估計量到各種置信區(qū)間，從方差分析到回歸分析，bootstrap方法，最后到馬爾可夫鏈，以前在學校沒開概率論與數理統(tǒng)計這門課，現在有的學有的看了”。且人類發(fā)明計算機，是為了輔助人類解決現實生活中遇到的問題，然計算機科學畢竟只發(fā)展了數十年，可在數學.統(tǒng)計學中，諸多現實生活問題已經思考了數百年甚至上千年，故，計算機若想更好的服務人類解決問題，須有效借鑒或參考數學.統(tǒng)計學。世間萬事萬物，究其本質乃數學，于變化莫測中尋其規(guī)律謂之統(tǒng)計學。

    話休絮煩。本文結合高等數學上下冊、微積分概念發(fā)展史，概率論與數理統(tǒng)計、數理統(tǒng)計學簡史等書，及rickjin寫的“正態(tài)分布的前世今生”系列(此文亦可看作讀書筆記或讀后感)與wikipedia整理而成，對數據挖掘中所需的概率論與數理統(tǒng)計相關知識概念作個總結梳理，方便你我隨時查看復習相關概念，而欲深入學習研究的課后還需參看相關專業(yè)書籍.資料。同時，本文篇幅會比較長，簡單來說：

1. 第一節(jié)、介紹微積分中極限、導數，微分、積分等相關概念；
2. 第二節(jié)、介紹隨機變量及其分布；
3. 第三節(jié)、介紹數學期望.方差.協(xié)方差.相關系數.中心極限定理等概念；
4. 第四節(jié)、依據數理統(tǒng)計學簡史介紹正態(tài)分布的前后由來；
   
5. 第五節(jié)、論道正態(tài)，介紹正態(tài)分布的4大數學推導。
   

    5部分起承轉合，彼此依托，層層遞進。且在本文中，會出現諸多并不友好的大量各種公式，但基本的概念.定理是任何復雜問題的根基，所以，你我都有必要硬著頭皮好好細細閱讀。最后，本文若有任何問題或錯誤，懇請廣大讀者朋友們不吝批評指正，謝謝。

第一節(jié)、微積分的基本概念

    開頭前言說，微積分是概數統(tǒng)計基礎，概數統(tǒng)計則是DM&ML之必修課”，是有一定根據的，包括后續(xù)數理統(tǒng)計當中，如正態(tài)分布的概率密度函數中用到了相關定積分的知識，包括最小二乘法問題的相關探討求證都用到了求偏導數的等概念，這些都是跟微積分相關的知識。故咱們第一節(jié)先復習下微積分的相關基本概念。

    事實上，古代數學中，單單無窮小、無窮大的概念就討論了近200年，而后才由無限發(fā)展到極限的概念。

1.1、極限

    極限又分為兩部分：數列的極限和函數的極限。

1.1.1、數列的極限

    定義  如果數列{xn}與常a 有下列關系:對于任意給定的正數e (不論它多么小), 總存在正整數N , 使得對于n >N 時的一切xn, 不等式 |xn-a |或

    也就是說，

1.1.2、函數的極限

    設函數f(x)在點x0的某一去心鄰域內有定義. 如果存在常數A, 對于任意給定的正數e (不論它多么小), 總存在正數d, 使得當x滿足不等式0<|x-x0||f(x)-A|的極限, 記為

    也就是說，

    幾乎沒有一門新的數學分支是某個人單獨的成果，如笛卡兒和費馬的解析幾何不僅僅是他們兩人研究的成果，而是若干數學思潮在16世紀和17世紀匯合的產物，是由許許多多的學者共同努力而成。

    甚至微積分的發(fā)展也不是牛頓與萊布尼茨兩人之功。在17世紀下半葉，數學史上出現了無窮小的概念，而后才發(fā)展到極限，到后來的微積分的提出。然就算牛頓和萊布尼茨提出了微積分，但微積分的概念尚模糊不清，在牛頓和萊布尼茨之后，后續(xù)經過一個多世紀的發(fā)展，諸多學者的努力，才真正清晰了微積分的概念。

    也就是說，從無窮小到極限，再到微積分定義的真正確立，經歷了幾代人幾個世紀的努力，而課本上所呈現的永遠只是冰山一角。

1.2、導數

    設有定義域和取值都在實數域中的函數。若在點的某個鄰域內有定義，則當自變量在處取得增量（點仍在該鄰域內）時，相應地函數取得增量；如果與之比當時的極限存在，則稱函數在點處可導，并稱這個極限為函數在點處的導數，記為。

    也可記為：，或。

1.3、微分

    設函數在某區(qū)間內有定義。對于內一點，當變動到附近的（也在此區(qū)間內）時。如果函數的增量可表示為（其中是不依賴于的常數），而是比高階的無窮小，那么稱函數在點是可微的，且稱作函數在點相應于自變量增量的微分，記作，即，是的線性主部。通常把自變量的增量稱為自變量的微分，記作，即。 

    實際上，前面講了導數，而微積分則是在導數的基礎上加個后綴，即為：。

1.4、積分 

    積分是微積分學與數學分析里的一個核心概念。通常分為定積分和不定積分兩種。

不定積分的定義

    一個函數的不定積分，也稱為原函數或反導數，是一個導數等于的函數，即

    不定積分的有換元積分法，分部積分法等求法。

定積分的定義

    直觀地說，對于一個給定的正實值函數，在一個實數區(qū)間上的定積分：

    如果函數f(x)在閉區(qū)間[a,b]上連續(xù), 則在積分區(qū)間[a,b]上至少存在一個點,使下式成立：

    如要計算，由于是的一個原函數，所以。

1.5、偏導數

    對于二元函數z = f(x，y) 如果只有自變量x 變化，而自變量y固定 這時它就是x的一元函數，這函數對x的導數，就稱為二元函數z = f(x，y)對于x的偏導數。
    定義  設函數z = f(x，y)在點(x0，y0)的某一鄰域內有定義，當y固定在y0而x在x0處有增量時，相應地函數有增量，

    例如。類似的，二元函數對y求偏導，則把x當做常量。