1 ）確率論とベイズ事前分布
ベンフォードの法則：最初の数の法則としても知られています。これは、実生活で取得された一連のデータで、1を頭として出現する確率が総数の約30％であることを意味します。これは、直感的な現象1/9の3倍です。
ベイジアン式：システムのサンプルXの数を指定して、システムのパラメーターを計算します。-28：13
分布-32：56
2点分布0-1分布-33：02
二項分布-34：46
ポアソン分布-44：45
実際の例では、ランダムなイベントが一定の平均速度表示速度λ（または密度）でランダムかつ独立して発生する場合、単位時間（面積または体積）におけるこの時間の発生数または発生数は概算です。ポアソンに従う
均等に分散-47：37
指数分布-48：30
メモリなしの指数分布-50：31
正規分布-53：20
サマリー-60：50
ベータ分布-61：45
イベントの独立性-95：20
分散-103：22
ピアソン相関係数-117：06
チェビシェフ不平等-137：51
多数の法則-138：28
ベルヌーイの定理-142：56
中心極限定理-143：41
2）行列と線形代数