吴良超的学习笔记

大数定律和中心极限定理都是与极限有关的定理，其中大数定律主要描述了当样本的数量足够多时，其均值 (频率) 可以用来逼近总体的期望（概率）；而中心极限定理则描述了在某些条件下，大量独立同分布的随机变量的和的分布逼近于正态分布。

随机变量的统计特征主要包括期望，方差，协方差以及相关系数。

要通过计算机进行自然语言处理，首先就需要将这些文本数字化。目前用得最广泛的方法是词向量，根据训练使用算法的不同，目前主要有 Word2Vec 和 GloVe 两大方法，本文主要讲述通过这两个方法分别训练中文维基百科语料库的词向量。

前面讲到的随机变量都是一维的，但是某些试验中随机变量可能有多个，这里主要讨论二维的随机变量。

本文主要讲述三种离散型随机变量的分布 (伯努利分布，二项分布，泊松分布) 和三种连续型随机变量的分布 (均匀分布，指数分布，正态分布)。

本文主要讲述如何解决这一类问题：给定一个含有数字或英文字母的字符串，从中删除 k 个字符，使得剩下的字符取得最小值或最大值。数字的大小的比较容易理解，而字母的大小则是按照其 ASCII 码来排列，如 'abc'>'abd'。

在 Markdown 中编辑数学公式一般是使用 LaTeX 来渲染和排版的，但是一些数学符号的 LaTeX 比较特殊，常常会忘掉，因此在这里特意记录这些数学符号用 LaTeX 的表示方法。

本文主要讲述 python 中的几个概念：可迭代对象 (iterable)、迭代器 (iterator) 与生成器 (generator)。

在 python 中，经常可以看到定义函数或调用函数时 f(*arg) 和 f(**args) 类型的参数，本文主要讲述这两个形式的参数的含义以及应用。

Supervisor 是 Linux 下一个进程管理的工具，主要的功能包括让程序自动启动、程序奔溃后自动重启，指定进程的数目等。本文主要讲述 Supervisor 在 Linux 下的安装与使用。