全書分為以下幾個部分:
統計學:機率、高斯、隨機、頻率派開始談起,包括統計描述、古典機率模型、離散隨機變數、離散分佈、連續隨機變數及連續分佈一直到高斯部分,包括了一元、二元、多元、條件高斯分佈,中間也提到最重要的斜方差矩陣。
再來的部分說明了隨機,包括了隨機變數,蒙地卡羅、頻率派統計、機率密度。
接下來說明了貝氏定理部分,包括貝氏分類、進階貝氏分類、貝氏推斷入門及進階以及馬可夫鏈蒙地卡羅。
最後一部分則以橢圓為主,包括了馬氏距離、線性迴歸及主成分分析,搭配本書系其它書籍,相信AI的數學,對你來說只會是開心而不是阻礙。
● 宇宙的語言是數學,數學的精華是機率,機率的表達是統計!
● 機器學習、深度學習、人工智慧,控制系統都覆蓋的機率統計基礎
● 統計描述方法:描述、推斷、圖、差、位、距、值、度、變
● 古典機率、條件機率、全機率理論
● 離散變數、離散分佈、連續隨機變數
● 一元、二元、多元、條件高斯分佈、斜方差矩陣
● 隨機變數函式、蒙地卡羅模擬
● 頻率派統計、機率密度、機率質量
● 貝氏定理、貝氏分類、貝氏推斷、馬可夫鏈
● 馬氏距離、線性迴歸、主成分分析
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