趋近智
机器学习的概率与统计要点
章节 1: 概率基本原理回顾
样本空间与事件回顾
条件概率与独立性
贝叶斯定理讲解
随机变量概述
期望值与方差
概率原理在 Python 中的应用
章节 2: 常用概率分布
伯努利分布和二项分布
泊松分布
均匀分布
正态（高斯）分布
指数分布
数据建模中的性质与应用
在 SciPy 中使用分布
动手实践：模拟与绘制分布
章节 3: 数据集的描述性统计
集中趋势的度量：均值、中位数、众数
离散度量：方差、标准差、极差
理解偏度和峰度
百分位数和四分位数
相关性分析
区分相关性与因果关系
数据总结的可视化
使用 Pandas 计算描述性统计量
实践：总结数据集
章节 4: 推断统计：抽样与估计
总体和样本
抽样方法概述
中心极限定理
理解点估计
置信区间说明
计算均值的置信区间
动手实践：抽样模拟与区间估计
章节 5: 模型评估的假设检验
制定零假设与备择假设
理解第一类和第二类错误
P值说明
T检验简介
卡方检验介绍
方差分析 (ANOVA) 概述
使用 Python 进行假设检验
实践：将T检验应用于样本数据
章节 6: 回归分析简介
简单线性回归模型
最小二乘估计法
解读回归系数
模型评估指标 (R平方, 均方误差)
线性回归的假设
多元线性回归概述
使用Python构建回归模型
动手实践：拟合与评估线性模型
随机变量概述
这部分内容有帮助吗？
- Introduction to Probability, Joe Blitzstein and Jessica Hwang, 2019 (CRC Press) - 这本与哈佛大学 Stat 110 课程相关的教材，对概率论，包括随机变量、其分类和相关函数，提供了易于理解和全面的论述。
- Probabilistic Systems Analysis and Applied Probability (MIT OpenCourseWare 6.041SC), John Tsitsiklis, 2013 (MIT OpenCourseWare) - 麻省理工学院基础课程的讲义和材料，为概率论（包括随机变量的定义和类型）提供了结构化和全面的介绍。