不确定性是一个模糊概念，概率在量化不确定性中至关重要。本文通过21点游戏的例子探讨概率的基本概念，包括样本空间、事件及其概率计算，并分析玩家与庄家的手牌，展示如何利用概率评估风险和制定战略。
介绍了一种可学习的DeformSampler，用于解决多视图立体匹配中深度估计的挑战。DeformSampler通过学习样本空间，传播与场景几何一致的深度，并拟合实际深度分布。集成到PatchMatch MVS系统中，提高挑战性区域的深度估计性能。实验证实了其卓越性能和泛化能力。
随机变量是定义在样本空间S上的实值函数，表示随机实验的结果。随机实验具有可重复性、可知性和不确定性。样本空间是所有基本结果的集合，样本在统计中具有双重性。概率分布描述随机变量的概率模式，包括伯努利分布和分类分布等。
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