专栏首页机器学习与统计学吴恩达的 CS229的数学基础(概率论),有人把它做成了在线翻译版本!

吴恩达的 CS229的数学基础(概率论),有人把它做成了在线翻译版本!

本文是斯坦福大学 CS229 机器学习课程的基础材料,原始文件下载[1]

原文作者:Arian Maleki , Tom Do 翻译:石振宇[2] 审核和修改制作:黄海广[3] 备注:请关注github[4]的更新。线性代数的翻译见(这篇文章)。

CS229 机器学习课程复习材料-概率论

概率论复习和参考

概率论是对不确定性的研究。通过这门课,我们将依靠概率论中的概念来推导机器学习算法。这篇笔记试图涵盖适用于CS229的概率论基础。概率论的数学理论非常复杂,并且涉及到“分析”的一个分支:测度论。在这篇笔记中,我们提供了概率的一些基本处理方法,但是不会涉及到这些更复杂的细节。

图1:一个累计分布函数(CDF)性质:

5. 其他资源

一本关于CS229所需概率水平的好教科书是谢尔顿·罗斯的《概率第一课》(A First Course on Probability by Sheldon Ross)。

参考资料

[1]

原始文件下载: http://cs229.stanford.edu/summer2019/cs229-prob.pdf

[2]

石振宇: https://github.com/szy2120109

[3]

黄海广: https://github.com/fengdu78

[4]

github: https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/0.math

本文分享自微信公众号 - 机器学习与统计学(tjxj666)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-11-01

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