本概率论视频由汤家凤教授全程讲授,在此致谢汤家凤老师 的辛勤付出!也预祝各位同学考研成功!
至此,(2017.9.18-2017.12.6)已复习汤家凤老师的数学系列课程:
1,106讲 高等数学上册
2,线性代数基础班
3,概率论基础班
数学功底好的同学的也可以一起来学习大数据!开启大数据人工智能之旅!

机器学习和人工智能入门的数学基础知识:

概率论:
1.离散和连续的随机变量(Discrete and continuous random variables)
2.重要的分布(伯努利,分类,二项式,正态,指数,泊松,贝塔,伽马)
3.贝叶斯统计(Bayes statistics)
4.相关和协方差(correlation and covariance)

线性代数:
1.向量和矩阵(Vectors and matrics)
2.矩阵的决定因素(determinant of a matrix)
3.特征向量和特征值(eigenvectors and eigenvalues)
4.矩阵分解(像SVD)(Matrix factorization)

微积分:
1.函数
2.积分

我的努力求学没有得到别的好处,只不过是愈来愈发觉自己的无知。——笛卡儿
学者用功,须是渐进而不已,日计不足,岁计则有余,若一曝十寒,进锐退速,皆非学也。——朱舜水
只要愿意学习,就一定能够学会。——列宁

021 区间估计(对u的区间估计、对a^2的区间估计)

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