本概率論視頻由湯家鳳教授全程講授，在此致謝湯家鳳老師 的辛勤付出！也預(yù)祝各位同學(xué)考研成功！
至此，（2017.9.18-2017.12.6）已復(fù)習(xí)湯家鳳老師的數(shù)學(xué)系列課程：
1，106講 高等數(shù)學(xué)上冊(cè)
2，線性代數(shù)基礎(chǔ)班
3，概率論基礎(chǔ)班
數(shù)學(xué)功底好的同學(xué)的也可以一起來學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)！開啟大數(shù)據(jù)人工智能之旅！

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能入門的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)：

概率論：
1．離散和連續(xù)的隨機(jī)變量（Discrete and continuous random variables）
2．重要的分布（伯努利，分類，二項(xiàng)式，正態(tài)，指數(shù)，泊松，貝塔，伽馬）
3．貝葉斯統(tǒng)計(jì)（Bayes statistics）
4．相關(guān)和協(xié)方差（correlation and covariance）

線性代數(shù)：
1．向量和矩陣（Vectors and matrics）
2．矩陣的決定因素（determinant of a matrix）
3．特征向量和特征值（eigenvectors and eigenvalues）
4．矩陣分解（像SVD）（Matrix factorization）

微積分：
1．函數(shù)
2．積分

我的努力求學(xué)沒有得到別的好處，只不過是愈來愈發(fā)覺自己的無知。——笛卡兒
學(xué)者用功，須是漸進(jìn)而不已，日計(jì)不足，歲計(jì)則有余，若一曝十寒，進(jìn)銳退速，皆非學(xué)也?！焖此?br />只要愿意學(xué)習(xí)，就一定能夠?qū)W會(huì)。——列寧

021 區(qū)間估計(jì)（對(duì)u的區(qū)間估計(jì)、對(duì)a^2的區(qū)間估計(jì)）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的021 区间估计（对u的区间估计、对a^2的区间估计）（概率论基础结束）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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