第十六讲 二元随机变量，离散型随机变量分布规律

定义

假设E是一个随机试验，样本空间S={e};假设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由他们构成的向量(X,Y)成为二元随机变量。

对于P(X=xi, Y=yi)就是P(AB)的问题。看到这里，看到这里是否明白一点，所谓的机器学习，其实就是n元随机变量的概率分布规律的研究。

性质:

1. pij >= 0
2. ΣΣpij = 1
3. P((X,Y)∈D) = Σ pij

其中pij = P(X=xi, Y=yj)

根据下面的例子，其实也明白事件A是X=xi, 事件B是 Y=yj.那么就有,P(AB)=P(A)P(B|A)。所以本质上是条件概率。当然，如果A，B是独立的，那么就有P(AB)=P(A)P(B).