MIT RES.6-012: Introduction to Probability
课程简介
- 先修要求：微积分，线性代数，离散数学
- 参考材料：Introduction to Probability, author: Dimitri P. Bertsekas, John N. Tsitsiklis
- 主要内容：
- 概率论基础
- 极限理论
- 随机过程初步
- 贝叶斯及经典统计推断
个人心得
我仅阅读了 Introduction to Probability 这本教材，而没有听视频讲解，原因是这本书已经讲得足够清晰了。该书简化了大部分数学推导，以使内容上更加连贯紧凑；取而代之的是在章末习题中使用大量习题（甚至将一些定理的证明直接放入习题中）来进行相关推导证明。在每一小节结束时，作者还贴心地附上了一个该节内容的归纳总结，非常有利于消化整理。
此书的一大亮点是利用大量的例子，循序渐进地讲解、巩固概率论的每一个知识点。无论是在正文部分还是习题部分，你可以见识到数不胜数的例子——掷骰子、疾病阳性检验、信封悖论、布丰投针实验、垃圾邮件过滤……你将会在诸多现实例子的陪伴下逐步掌握整个概率论的庞大体系。
此书还提供了大量的章末习题（一章40多道是常有的事情），并将较为困难的和简单的做了明显标注，非常推荐在读两遍中分别完成。美中不足的是，这本书偏向数学理论，故并没有编程练习。不过，相信你在牢固掌握概率论的理论知识之后，写出相对应的代码也不是什么难事。
相关链接
- 课程网站：https://ocw.mit.edu/courses/res-6-012-introduction-to-probability-spring-2018/
- 课程视频：见课程网站
- 一份课本内容归纳：点这里