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Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
概率研究的是随机实验结果中出现的规律性。在本课程中，您将学习随机变量等概率基础概念（从经典的抛硬币示例开始），以及如何计算均值与方差、概率分布和条件概率。我们还将探讨概率论中两个非常重要的结果：大数定律和中心极限定理。由于概率是数据科学和机器学习的核心，这些概念将帮助您更稳健地理解和应用模型。机遇无处不在，学习概率将改变您看待世界的方式。让我们一起进入随机的世界吧！
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
从抛硬币开始
抛硬币是随机实验的经典示例。可能的结果是正面或反面。这类实验称为伯努利试验或二项试验，可用于研究仅有两种可能结果的问题，如"是"或"否"、"投票"或"不投票"。本章将介绍伯努利实验、用于建模多次伯努利试验的二项分布，以及使用 scipy 库进行概率模拟。
2
来计算一些概率
本章中，您将学习计算多种类型的概率，例如两个事件的交集概率、两个事件概率之和，并模拟这些情形。您还将学习条件概率以及如何应用贝叶斯法则。
3
重要的概率分布
到目前为止，我们一直使用二项分布，但随机变量可以遵循的概率分布还有很多。本章将介绍与二项分布相关的另外三种分布：正态分布、泊松分布和几何分布。
4
当概率遇见统计
现在您已经会计算概率和概率分布的重要性质，我们将介绍两个重要结果：大数定律和中心极限定理。这将帮助您进一步理解，随着数据增加，样本均值如何收敛到总体均值，以及在一定条件下随机变量之和的行为。
我们还将探讨线性回归和逻辑回归之间的联系，作为概率与统计在数据科学中的应用。
Python 概率基础
课程完成
