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

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：低

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

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

 

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「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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