《.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：

《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：

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 |

《.高等代数 》

《.高等代数 》 简介：数学的重要分支，研究线性结构、多项式理论及抽象代数系统。核心内容包括线性空间、线性变换、矩阵理论及群环域等代数结构，为现代科学与工程提供数学基础，广泛应用于密码学、计算机图形学等领域。 亮点：构建从具体运算到抽象思维的桥梁，强调严谨的逻辑推导能力，其矩阵理论与线性变换思想已成为人工智能算法的重要数学工具。 标签：#线性代数 #抽象代数 #矩阵理论 #群环域结构 #STEM基础学科 #理论应用双核心 链接：

2024李永乐考研线性代数零基础

2024李永乐考研线性代数零基础 描述：2024李永乐考研线性代数零基础 链接： 大小：61G 标签：#考研 #线性代数 #学习 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot