中国科学技术大学张伟平老师的《概率论与数理统计》课件

中国科学技术大学张伟平老师的《概率论与数理统计》课件 本课程是概率理论和数理统计的入门基础课程, 着重于在理解概率模型和统计方法中所必须的概率基础和统计思想学习。 课程内容包括概率公理,基础组合排列方法, 离散和连续随机变量, 概率分布, 数学期望,中心极限定理; 点估计方法, 包括矩估计方法, 极大似然估计方法等, 显著性检验方法, 包括一样本均值检验, t 检验和两样本均值检验, t检验, F检验等. 以及Pearson Chi-square检验方法等.

《机器学习的数学基础（53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计）》

《机器学习的数学基础（53集 高等数学 线性代数 概率论 数理统计）》 简介：系统讲解支撑机器学习算法的四大核心数学领域，涵盖微积分、矩阵运算、随机变量与统计推断。通过理论推导与实例结合，帮助零基础学习者构建严谨的数学思维框架，掌握算法背后的建模逻辑与优化原理，为深入AI领域打下坚实基础。 亮点：53讲打通算法底层知识链路 | 理论推导+代码实现双教学 | 配套典型应用场景习题 标签：#机器学习数学基础 #AI必备数学课 #零基础友好 #实例驱动 #机器学习的数学基础（53集 #慕课网 更新日期：2025-04-26 16:03:35 链接：https://pan.quark.cn/s/5d2bbf1a6a77

，网站可以在线学习统计学。包括基础概率论、进阶概率论、概率分布、统计推断：频率学派 、统计推断：贝叶斯学派、回归分析

，网站可以在线学习统计学。包括基础概率论、进阶概率论、概率分布、统计推断：频率学派 、统计推断：贝叶斯学派、回归分析 看见统计是由Daniel Kunin在布朗大学读本科的时候开始制作。致力于用数据可视化让统计概念更容易理解。 数据可视化使用Mike Bostock的javascript库D3.js制作)。网站有中英双语

《概率论 》

《概率论 》 简介：研究随机现象规律性的数学分支，通过数学模型量化不确定性。主要分析随机事件、概率分布及统计规律，应用于金融、工程、物理等领域。基础包括概率公理、条件概率与独立性，核心工具如期望、方差和极限定理。 亮点：兼具理论深度与应用广度，为机器学习、风险管理提供数学支撑。贝叶斯定理重塑推断逻辑，大数定律揭示宏观稳定性，蒙特卡罗方法解决复杂模拟问题，展现跨学科穿透力。 标签：#数学 #统计学 #随机过程 #贝叶斯推理 #概率模型 #数据科学 #人工智能 链接：https://pan.quark.cn/s/6c78b71324b8

高维概率及其数据科学应用(课程视频及教材)

高维概率及其数据科学应用(课程视频及教材) 本课程为现代数据科学的理论研究奠定了概率基础。你会学到一些方法，这些方法构成了任何希望在机器学习，理论计算机科学，理论统计学，信号处理等方面进行数学工作的人的基本工具箱。 该课程适合数学、统计学、计算机科学和电气工程专业的学生。本科线性代数、实分析和概率论的坚实背景是最低先决条件。对度量、希尔伯特和赋范空间有一定的熟悉是一个加分项，但不是必需的。不需要测度理论知识。 该课程包括41个视频讲座和13套作业。 它于2022年秋季在俄罗斯入侵乌克兰期间在基辅国立大学远程教授 | #教程 | 评论区有PDF文件

《.概率论 》

《.概率论 》 简介：研究随机现象数量规律的数学分支，核心内容包括随机事件、概率计算、随机变量及分布理论，广泛应用于统计学、金融风险评估和人工智能等领域，通过数学模型量化不确定性。 亮点：以公理化体系构建不确定性研究的基石，其贝叶斯定理与中心极限定理革新了数据推断方法，为机器学习算法提供理论支撑，是现代大数据分析与预测的核心工具。 标签：#数学分支 #随机分析 #贝叶斯定理 #数据科学 #人工智能基础 链接：https://pan.quark.cn/s/6023b1dba843