📖 [译] 面向数据科学的概率论
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面向数据科学的概率论

原文:prob140/textbook

欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远。

目录

  • 一、基础
  • 二、计算几率
  • 三、随机变量
  • 四、事件之间的关系
  • 五、事件集合
  • 六、随机计数
  • 七、泊松化
  • 八、期望
  • 九、条件(续)
  • 十、马尔科夫链
  • 十一、马尔科夫链(续)
  • 十二、标准差
  • 十三、方差和协方差
  • 十四、中心极限定理
  • 十五、连续分布
  • 十六、变换
  • 十七、联合密度
  • 十八、正态和 Gamma 族
  • 十九、和的分布
  • 二十、估计方法
  • 二十一、Beta 和二项
  • 二十二、预测
  • 二十三、联合正态随机变量
  • 二十四、简单线性回归
  • 二十五、多元回归

联系方式

负责人

贡献者

标题 译者 校对者
一、基础 @飞龙
二、计算几率 @飞龙
三、随机变量 @飞龙
四、事件之间的关系 @biubiubiuboomboomboom
五、事件集合
六、随机计数 @viviwong
七、泊松化 @YAOYI626
八、期望
九、条件(续) @YAOYI626
十、马尔科夫链 @miao18
十一、马尔科夫链(续) @miao18
十二、标准差 @cn-Wziv
十三、方差和协方差 @cn-Wziv
十四、中心极限定理 @miao18
十五、连续分布
十六、变换
十七、联合密度 @Winchester-Yi
十八、正态和 Gamma 族 @Winchester-Yi
十九、和的分布 @friedhelm739
二十、估计方法
二十一、Beta 和二项 @lvzhetx
二十二、预测
二十三、联合正态随机变量
二十四、简单线性回归
二十五、多元回归

贡献指南

请见这里

请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越,但我们并不要求您做到十全十美,因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下,我们的服务器已经记录所有的翻译,因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。(改编自维基百科)

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