视频教程-极简概率论-数据科学数学基础-机器学习

极简概率论-数据科学数学基础
清华大学计算机科学与技术博士,曾在阿里任职人工智能高级算法工程师,美团高级数据分析师
视频教程-极简概率论-数据科学数学基础-机器学习_第1张图片 李文斌
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视频教程-极简概率论-数据科学数学基础-机器学习

学习有效期:永久观看

学习时长:580分钟

学习计划:10天

难度:

 

口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

视频教程-极简概率论-数据科学数学基础-机器学习_第2张图片

讲师姓名:李文斌

数据科学家

讲师介绍:清华大学计算机科学与技术博士,曾在阿里任职人工智能高级算法工程师,美团高级数据分析师

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「你将学到什么?」

这是一门简单易懂的概率论课程!

看教材学概率论实在是看不懂,教材编写者一般会认为教材有老师来讲解,所以自学教材会备受打击。

本课程最大特色就是 简单易懂, “简单易懂”意味着我会用简单的语言,你容易听懂的语言教你概率知识,而不是让你越听越晕。

没有概率论就没有统计学,也基本上就不存在机器学习了,从而人工智能也不会有今天这样的繁荣发展。如果要从事数据科学行业,不懂概率论或者对概率论一知半解,基本上都要回过头重新学习概率论,因为吃不透概率论就吃不透算法原理,也就只能永远半吊子,在数据科学行业半吊子那基本上就没有你的位置了。

各位,还是沉下心来老老实实的把概率论认真的学好吧!别想着速成,速成只会浪费你更多的时间!当然了,找到一个好老师教你,的确可以让你比别人更快的学会学好,比如我的这门概率论教程!


 

「课程学习目录」

第1章:概率
1.简单事件和样本空间
2.什么是概率
3.概率的计算
4.计算概率的步骤
5.复合事件
6.复合事件习题课
7.事件的补
8.求并事件的概率
9.事件的和差积
10.条件概率
11.条件概率习题课
12.独立事件
13.未发生的事情才谈概率
14.相互独立事件
15.全概率公式
16.贝叶斯法则
17.乘法原理
18.乘法原理习题课
19.排列
20.重复排列
21.组合
22.重复组合
23.模拟随机数
24.排列组合概率
25.扑克牌不同牌的概率
第2章:离散随机变量
1.随机变量
2.随机变量的概率分布
3.概率质量函数
4.概率质量函数图形
5.累积概率分布函数
6.用数学思维研究概率问题
7.随机变量的期望
8.赌场盈利的秘密
9.期望值的由来
10.随机变量函数的期望
11.标准差和方差
12.一些有用的期望值定理
13.一些有用的方差定理
14.矩和矩母函数
第3章:离散随机变量概率分布
1.伯努利试验和伯努利随机变量
2.二项分布
3.二项分布期望和方差
4.进一步理解期望和标准差
5.负二项分布和几何分布
6.超几何分布
7.泊松分布
8.泊松分布深入分析
第4章:连续随机变量
1.连续随机变量
2.连续随机变量习题课
3.连续随机变量的期望和方差
4.均匀概率分布
5.正态分布
6.标准正态分布
7.正态分布近似二项和泊松分布
8.正态分布近似二项分布的连续性修正
9.指数分布
10.指数分布的无记忆性
11.伽马分布和威布尔分布
12.连续随机变量函数的分布
第5章:联合概率分布
1.离散随机变量的二元概率分布
2.条件概率分布
3.连续随机变量联合概率分布
4.两个随机变量函数的期望
5.随机变量的独立性
6.协方差和相关系数
7.随机变量线性函数的期望和方差
第6章:重要的概率公理和定理
1.概率论的三个基本公理
2.古典和频率及主观概率
3.马尔可夫不等式和切比雪夫不等式
4.中心极限定理
5.大数定律

 

7项超值权益,保障学习质量」

  • 大咖讲解

技术专家系统讲解传授编程思路与实战。

  • 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑,扫清学习障碍,自学编程不再难。

  • 课程资料+课件

超实用资料,覆盖核心知识,关键编程技能,方便练习巩固。(部分讲师考虑到版权问题,暂未上传附件,敬请谅解)

  • 常用开发实战

企业常见开发实战案例,带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

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2019Python开发者大会视频免费观看,送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

  • APP+PC随时随地学习

满足不同场景,开发编程语言系统学习需求,不受空间、地域限制。

 

「什么样的技术人适合学习?」

  • 想进入互联网技术行业,但是面对多门编程语言不知如何选择,0基础的你
  • 掌握开发、编程技术单一、冷门,迫切希望能够转型的你
  • 想进入大厂,但是编程经验不够丰富,没有竞争力,程序员找工作难。

 

「悉心打造精品好课,10天学到大牛3年项目经验」

【完善的技术体系】

技术成长循序渐进,帮助用户轻松掌握

掌握机器学习知识,扎实编码能力

【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验,全方位构建出系统化的技术知识脉络,同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力,系统学习大厂技术方法论,可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么?」

1、轻松学会概率论;

2、透彻理解概率论一些基本概念;

3、掌握常用分布(二项,泊松,正态和指数分布);

4、透彻理解随机变量及其期望的运算;

5、理解联合概率分布。

 

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