课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics
在当今数据驱动的时代，了解概率与统计对于机器学习与数据科学至关重要。Coursera上由DeepLearning.AI提供的《机器学习与数据科学的概率与统计》课程，由Luis Serrano教授主讲，是一门为初学者设计的基础性在线课程。通过这个课程，你将掌握机器学习所需要的基本数学工具。
课程包含四个主要内容模块：
- 第一周 – 概率与概率分布的介绍：学员将学习事件的概率及各种概率规则，理解条件概率和贝叶斯定理的核心思想。此外，你还会了解一些常见的概率分布，比如二项分布和正态分布。
- 第二周 – 描述概率分布和多变量概率分布：这一周将深入学习数据集的描述性统计，包括中心趋势（均值、中位数、众数）、方差、偏度和峰度等。将介绍随机变量的期望值，以及如何使用联合分布、边际分布和条件分布来描述两个或多个随机变量的概率分布。
- 第三周 – 抽样与点估计：本周重点转向统计学，了解样本与总体的概念，学习大数法则和中心极限定理。同时，介绍点估计的基本方法，以及如何利用最大似然估计进行数据分析。
- 第四周 – 置信区间与假设检验：学员将学习如何计算置信区间并正确解读。还将了解假设检验的基本概念，包括p值的应用以及常见的t检验方法，最后还会探讨A/B测试在数据科学中的应用。
总而言之，这门课程不仅为希望进入机器学习和数据科学领域的学生提供了必要的数学基础，同时也为需要量化不确定性和优化模型的专业人士提供了实用的工具和技能。无论你是完全的新手还是想要提升自己的专业人士，《机器学习与数据科学的概率与统计》都值得一试！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics