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深度学习必备之概率论知识加油站

作者/分享人:奔跑的小米
从事大数据及数据挖掘工作,就职于互联网企业,精通大数据生态圈,参与编写《Spark内核机制解析及性能调优》、《Scala语言基础与开发实战》热门书籍,即将出版《学好Pytorch成为数据科学家》深度学习书籍,51CTO金牌讲师。微信公众号:三角兽,微信个人号:zm-424。

数学本身是一个工具,更是一门科学,这门科学在机器学习及深度学习领域起着灵魂支柱的作用,复杂的数学思想都是起源于平凡且朴素的假设,从数学意义上讲,概率对应着某种面积,而矩阵对应着某种变换。本 Chat 的目的便是帮助大家再次回顾概率论重要知识,帮助大家更好的深入研究深度学习技术。

本 Chat 包含如下内容:

  1. 离散型随机变量和连续型随机变量
  2. 概率论常见的数学概念回顾
  3. 二维随机变量
  4. 边缘分布
  5. 期望和方差
  6. 大数定理
  7. 马尔科夫不等式及切比雪夫不等式
  8. 中心极限定理
  9. 二项分布
  10. 正态分布
  11. 均匀分布
  12. 泊松分布
  13. 卡方分布
  14. Beta 分布

相信会让大家受益匪浅。

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