课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics
课程概述
《机器学习与数据科学的概率与统计》是由DeepLearning.AI创建，并由Luis Serrano授课的在线学习课程。这个初学者友好的课程旨在帮助学习者掌握机器学习的基础数学工具。这门课程涵盖了从基础概率到假设检验的广泛主题，尤其适合希望在数据科学领域构建坚实数学基础的学习者。
学习目标
完成这门课程后，学习者将能够描述和量化机器学习模型预测中固有的不确定性，利用概率、随机变量及其概率分布的概念进行分析。
课程大纲
第一周 – 概率与概率分布介绍：在这一周中，学习者将学习事件的概率及各种概率法则。通过条件概率和贝叶斯定理的理解，学习者将掌握如何进行概率的运算。此外，还将探讨一些常见的概率分布，如二项分布和正态分布。
第二周 – 描述概率分布与多变量概率分布：本周集中在不同的概率分布描述方法上，包括中央趋势（均值、中位数和众数）、方差、偏度和峰度等。还将引入随机变量的期望值概念，帮助理解这些描述。此外，学习者还将探讨如何使用联合分布、边际分布和条件分布的概念来分析多个随机变量。
第三周 – 采样与点估计：这一周将重点转向统计学。学习者将了解样本和总体的概念，以及与样本和总体相关的两大基本统计结果：大数法则和中心极限定理。学习者将学习点估计的基本方法，尤其是最大似然估计及其正则化功能。
第四周 – 置信区间与假设检验：在这一周，学习者将学习区间估计，尤其是如何计算置信区间及其正确解释。此外，还将讨论假设检验的基本原理，包括p值的概念和多种假设检验方法，例如t检验及A/B测试。
总体评价
这个课程内容丰富，适合初学者，通过清晰的讲解和生动的示例，可以有效帮助学习者掌握概率与统计的基础知识。无论是想在机器学习或数据科学领域进一步发展，还是想大幅提升自身数学实力，这门课程都是一个非常值得推荐的选择。学习者不仅能掌握理论知识，还能通过实际案例培养解决问题的能力。
结论
综上所述，《机器学习与数据科学的概率与统计》是一门内容全面、实用性强的课程。推荐每位希望进入数据科学与机器学习领域的学习者报名参与，丰富自己的知识储备并提升实践能力。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics