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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

  1. 课程网站:https://ocw.mit.edu/courses/res-6-012-introduction-to-probability-spring-2018/
  2. 课程视频:见课程网站
  3. 一份课本内容归纳:点这里