香港理工大学 “智能信号与信息处理的理论基础与工程方法” 课程。老师讲课非常细致，理论对研究很有帮助，建议修读！ 第一次课主要讲解了矩阵和线性系统 第二次课主要讲解了子空间和基 第三次课主要讲解了矩阵的指数型、对角化和微分方程 第四次课主要讲解了Jordan 标准型和其他型在控制系统中的应用 第五次课主要讲解了度量理论基础和概率的由来 第六次课主要讲解了随机变量和高斯分布 第七次课主要讲解了估计方法，尤其是无偏最小方差估计 第八次课主要讲解了约束优化和支持向量机算法 第九次课主要讲解了 KMeans 和高斯混合模型等聚类算法 第十次课主要讲解了神经网络算法 第十一次课主要讲解了主成分分析、线形判别分析等算法 Reference: EIE6207 Theoretical Fundamental and Engineering Approaches for Intelligent Signal and Information Processing

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：数值算法从『可计算的量』中近似地计算出『难以处理的量』，或者说，从数据中推断出一个潜在的量。因此计算程序可被视作 learning machine，使用贝叶斯推理来建立更灵活有效的计算算法。概率数值计算正式确立了『机器学习』和『应用数学』之间的联系。本书提供了大量的背景材料（还有数据、工作实例、练习及解答），更适用于AI、CS、统计学、应用数学的研究生。 ◉ 目录： 第一章：数学背景 第二章：整合 第三章：线性代数 第四章：局部优化 第五章：全局优化 第六章：求解常微分方程 第七章：前沿 第八章：习题答案

07-15年的n多份卷子，基本都有答案（可能有一两份不全）。 概率论在我们那一届出题与往年题极度类似，强烈建议复习时优先刷题，把概率论所有卷子过一遍，总结出过的题型和套路扣分点，考试不难（本人这课100）

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北京邮电大学2021学年度第一学期《概率论与数理统计》期末考试试卷（B卷）及参考答案

西电 概率论与数理统计 大作业 高斯白噪声 python

Feller的权威教材，原先因为不能传大于10M的文件，所以是拆分了上传的，现在作为一个整体传上来。

中科大版 苏淳 概率论 答案 老师布置了书中的大部分习题，并且整理了答案，后续将持续上传

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概率论与数理统计（概率统计），第三版，浙江大学，盛骤、谢式千、潘承毅编。高等教育出版社。 上传的是rar压缩文件，下载后解压。解压后是pdf格式的书和详细答案。