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看得挺快樂的一本教材

看得挺快樂的一本教材

6.041打卡。這本書實在是！太！棒！瞭！簡單易懂！plain language！然而ocw上的problem set有些思維還是蠻難的。總之，學得痛並快樂著。好像比國內多瞭關於markov chain的內容...不過統計方麵少瞭點...強烈要求俺們學校開這門課。然而...嗬嗬。

看得挺快樂的一本教材

MOOC上有作者的公開課，http://mooc.guokr.com/course/881/Introduction-to-Probability---The-Science-of-Uncertainty/。很好很強大。

第1章 样本空间和事件 全概率定理：先把样本空间分割成一组互不相容的事件，再计算条件概率的加权平均。 贝叶斯准则：计算B发生的情况下Ai发生的概率（B是结果，A是原因，算这个概率的目的是由结果推原因，它称为后验概率），则可以先计算所有的Ai发生的情况下B发生的概率之和...

第1章 样本空间和事件 全概率定理：先把样本空间分割成一组互不相容的事件，再计算条件概率的加权平均。 贝叶斯准则：计算B发生的情况下Ai发生的概率（B是结果，A是原因，算这个概率的目的是由结果推原因，它称为后验概率），则可以先计算所有的Ai发生的情况下B发生的概率之和...

第1章 样本空间和事件 全概率定理：先把样本空间分割成一组互不相容的事件，再计算条件概率的加权平均。 贝叶斯准则：计算B发生的情况下Ai发生的概率（B是结果，A是原因，算这个概率的目的是由结果推原因，它称为后验概率），则可以先计算所有的Ai发生的情况下B发生的概率之和...

此书讲解细致，语言不生涩。 最喜欢的是这本书能够对很多理论给出直觉的解释，而且还有很多很好玩锻炼思考的例子。 以前上大学时不懂的，只会记公式的东西，看过这本书后，恍然大明白。 这本书里面对连续随机变量讲解的很直观化，尤其适合这块没学懂的人。  

第1章 样本空间和事件 全概率定理：先把样本空间分割成一组互不相容的事件，再计算条件概率的加权平均。 贝叶斯准则：计算B发生的情况下Ai发生的概率（B是结果，A是原因，算这个概率的目的是由结果推原因，它称为后验概率），则可以先计算所有的Ai发生的情况下B发生的概率之和...