📊AI 概率必备

• 1 概率的定义

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• 2 概率论基础概念之事件与样本空间

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• 3 概率论基础概念之条件概率与独立性

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• 4 AI必备概率论小白教程系列：随机变量与分布之随机变量的定义

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• 5 AI必备概率论小白教程：生成随机变量与分布之离散随机变量与连续随机变量

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• 6 随机变量与分布之累积分布函数与概率密度函数

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• 7 二项分布详解

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• 8 常见概率分布之正态分布

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• 9 常见概率分布之泊松分布

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• 10 常见概率分布之几何分布

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• 11 计算期望值与方差之期望值

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• 12 AI必备概率论小白教程：方差的性质

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• 13 协方差与相关性

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• 14 大数法则的说明

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• 15 中心极限定理的应用

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• 16 贝叶斯定理的理解

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• 17 贝叶斯更新与先验、后验

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• 18 实用数据分析案例：从贝叶斯理论到应用实践

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• 19 应用案例分析之模型评估与选择

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• 20 AI必备概率论小白教程系列：模型评估与选择的总结与进一步学习资源

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• 21 AI必备概率论小白教程系列：结论与进一步学习建议

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