深度學習數學基礎介紹（二）概率與數理統計
第1章 隨機事件與概率
§1.1 隨機事件
§1.2 隨機事件的概率
§1.3 古典概型與幾何概型
§1.4 條件概率
§1.5 事件的獨立性
第2章 隨機變量的分布與數字特征
§2.1 隨機變量及其分布
§2.2 隨機變量的數字特征
§2.3 常用的離散型分布
§2.4 常用的連續型分布
§2.5 隨機變量函數的分布
第3章 隨機向量
§3.1 隨機向量的分布
§3.2 條件分布與隨機變量的獨立性
§3.3 隨機向量的函數的分布與數學期望
§3.4 隨機向量的數字特征
§3.5 大數定律與中心極限定理
第4章 數理統計的基礎知識
§4.1 總體與樣本
§4.2 統計量
§4.3 常用的統計分布
§4.4 抽樣分布
第5章 參數估計與假設檢驗
§5.1 點估計概述
§5.2 參數的最大似然估計與矩估計
§5.3 置信區間
§5.4 假設檢驗概述
§5.5 單正態總體的參數假設檢驗
§5.6 雙正態總體的參數假設檢驗
§5.7 一般總體的參數假設檢驗
§5.8 獨立性檢驗
深度學習數學基礎介紹（二）概率與數理統計
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