《概率论》 | 简介：概率论这本书带给读者一个新鲜的视角，无论是在探索历史、社会还是文化方面，它都能为你提供独特的深度和思考。每

《概率论》 | 简介：概率论这本书带给读者一个新鲜的视角，无论是在探索历史、社会还是文化方面，它都能为你提供独特的深度和思考。每一页都充满了智慧和启发，是对知识渴望者的不二之选。 | 标签：#书籍 #概率论 #阅读 | 文件大小：NG | 链接：

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《数理方法(国内版)》 | 简介：数理方法(国内版)这本书带给读者一个新鲜的视角，无论是在探索历史、社会还是文化方面，它都能为你

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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 |

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：