深入AI/大模型必备数学基础3—概率论入门篇_课程章节

第1章概率论基础：从不确定性到量化认知: 机器学习中的不确定性; 概率的直观理解，几个概率的概念; 两种概率学派：频率篇与贝叶斯派; 随机变量的直观理解; 多随机变量：联合概率，边际概率，条件概率，独立性; 概率论中经典有趣的例子

第2章从随机变量到经典离散模型: 离散概率与机器分类问题; 随机变量，定义，期望值，方差，标准差; 离散概率分布和连续概率分布，PMF，PDF，CDF; 伯努利分布; 二项分布; 多项伯努利分布; 多项分布