我數學一直跟著老湯,我比較喜歡他講課的方式,基礎課就是跟著湯家鳳的基礎班影片,然後記筆記,對於是否買高數線代機率論課本,個人覺得不用,我買了就沒看,只看湯的基礎班影片我覺得就行了,繞後對應題目做的湯家鳳的1800,然後我也就刷了一遍
再比如,你就想機率論這塊簡單知道考哪些地方就行了,那建議你可以選擇王式安老師
可以先看張宇老師的影片課,有基礎班強化班和衝刺班,宇哥的課很有趣而且比較系統化,可以先看看基礎班的影片整理一下框架,然後再結合強化班影片去看36講的內容還有做題,最後衝刺課就是很後期的事情啦,等你把強化結束了心裡就大概有數了
「 西班牙畫家戈雅(Francisco Goya)畫的《宗教裁判所》」卡達諾並不是一個招人喜歡的人,他為人魯莽,會記恨別人,做事很絕,而且是毒舌,對別人批評時毫不留情
數學分析、高等代數、解析幾何、複變函式、常微分方程、實變函式、機率論、數理統計、近世代數、點集拓撲學、數學物理方程、離散數學、C++程式設計、計算機原理、資料結構、資料庫等
答:雖然沒有確定具體的學校,但是你心中肯定有個自己的範圍了,太陽發的文章(已經跟新了45篇,早晚會更新完)裡肯定有你要考的學校範圍,文章裡肯定有參考書跟真題,這些高校參考書或者要求的知識點取個交集先複習著,或者大部高校都離不開賈俊平《統計學
(圖片大小受限導致不清晰,分兩張圖重新上傳)幾種分佈的模型與聯絡泊松分佈:若單位時間內某事件平均發生次,則單位時間內發生k次的機率服從泊松分佈
08 晚上做了第二套,還沒仔細算分但是沒到120(╥﹏╥),計算錯誤太多了,難受【模擬二】120,兩小時五十分的樣子這一套錯得很慘烈,因為很多是計算、審題錯誤選擇題第三題(好題),考的是可微的定理公式+切平面公式+體積公式
我感覺來得及,雖然我是數三轉的數一,機率論剛開始有點煩,記得東西太多,不過你其他有基礎啊,這分數算大神級別了,高數把沒學過的學了,線代保持手感就行,機率迅速開始,別猶豫數二轉數一多了機率論,這部分還算比較簡單,其實考多少看考的學校,好學校不
它透過代數方法研究邏輯,在內容上包含幾種形式化的語言和幾個關於數學與邏輯本質的理論
本文在前人工作的基礎上,透過對國內外大量機率論歷史的研究資料進行分析,結合對拉普拉斯的原始文獻的研究,對拉普拉斯的機率理論展開系統研究,並以此為背景探討我國機率論方面的最早的譯著——《決疑數學》的一些歷史問題
三,高階機率知識上述幾張圖中,對機率論的高階知識進行了總結,其中假設檢驗、區間估計、簡單迴歸分析在之前就用excel、spss做過相關練習,也比較好懂
此書是統計學專業的教材,比工科的教材(如浙大版)內容要豐富一些,定理證明和習題講解也比較詳細,還有配套的習題解答書,可填補習題課的空白
可以看懂的,不過一開始推薦讀Ash的測度與機率論,測度講完進入機率論過後例子很多,可以結合初等機率論一起看
如果做的偏應用,把密碼學的東西用到系統裡提高系統安全性,只要可以看懂會用就好了,那建議再修一下系統安全的課程,最好在加一下CS的背景,系統實現需要程式碼能力,跟數學關係就沒那麼大了
很治癒:每當我被實變復變常微分偏微分泛函程式設計課困擾的時候,翻開這本機率論,不禁感嘆:都不算個事兒~,不好的心情一下被治癒了
最全最新大學資源:子浩學長因此大家在學習機率論與數理統計的時候應該注意以下幾點:01重視概念的甄別在機率論中存在許多容易混淆的概念,如果不能認真區分,仔細加以甄別,就不能正確理解這些重要概念,在應用時就會產生各種各樣的錯誤
Hello World,我的朋友,這裡是一顆小白蛋,大千世界,很高興以這樣的方式與你相遇前言在複習過程中發現機率論知識點很少且集中 所以沒有分開章節去整理王安式機率論輔導講義+張宇機率論9講+方浩強化班+1800題 =綜合題型秘籍在學習過程
一個於機率論非常相關的領域-資訊理論也是深度學習的必要模組,理解資訊理論裡關於熵,條件熵, 交叉熵的理論, 有助於幫助我們瞭解機器學習和深度學習的目標函式的設計, 比如交叉熵為什麼會是各類分類問題的基礎
因為三天之後很可能你就放棄了,強迫自己堅持下去,你會成功的,加油一個月可能難度有點大,不過你已經有影片了,就可以找和老師講的配套的輔導書,跟著老師的步伐做題