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  • Probability Theory

Probability 理论课程

概率论课程可以帮助您学习统计推理、随机变量和概率分布。您可以掌握假设检验、Regression 分析和不确定情况下的决策技能。许多课程都会介绍 R、Python 和 Excel 等工具,这些工具支持分析数据和对现实世界的现象进行建模。您将探索贝叶斯定理、期望值和大数定律等关键主题,所有这些对于金融、工程和人工智能等领域的应用都至关重要。


热门概率论课程和认证


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    I

    Imperial College London

    使用 TensorFlow 2 进行概率深度学习

    您将获得的技能: 张力流, 概率与统计, 深度学习, 贝叶斯统计, 图像分析, 机器学习, 生成模型架构, 无监督学习, 降维, 人工神经网络

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    Northeastern University

    Engineering Probability and Statistics Part 2

    您将获得的技能: Statistical Hypothesis Testing, Statistical Inference, Sampling (Statistics), Statistical Reporting, Statistical Methods, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Experimentation, Data Analysis, Data Presentation, Estimation

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    管理、描述和分析数据

    您将获得的技能: 数据科学, 统计方法, 抽样(统计), 统计推理, 概率分布, 数据分析, 统计假设检验, R 语言程序设计(中文版), 描述性统计, 统计, 概率, 统计分析, 数据操作, 柱状图, R(软件)

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Natural Language Processing - Probability Models in Python

    您将获得的技能: Cryptography, Generative Model Architectures, Probability Distribution, Machine Learning Algorithms, Algorithms

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 金融交易, 相关性分析, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 强化学习, 机器学习, 无监督学习, 投资组合管理, 回归分析, 决策树学习, 金融服务, Jupyter, 人工神经网络, 应用机器学习, 探索性数据分析, 降维, 金融市场

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 2

    28DIGITAL

    几何算法

    您将获得的技能: 理论计算机科学, 图论, Algorithm, 数据结构, 空间数据分析, 地理信息系统, 几何学, 计算机图形学, 伪代码, 空间分析, 计算思维

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York University

    金融领域机器学习导览

    您将获得的技能: 统计方法, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 深度学习, 预测建模, 强化学习, 张力流, 金融, 机器学习, 回归分析, 人工神经网络, 金融服务, Jupyter, 应用机器学习

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    680 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 2

    28DIGITAL

    I/O 高效算法

    您将获得的技能: 理论计算机科学, 图论, 数据访问, Algorithm, 数据存储技术, 文件系统, 数据结构, 计算机硬件, 性能调整

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Probability Distribution, Statistical Hypothesis Testing, Data Visualization Software, Data Analysis, Data Science, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Jupyter, Matplotlib, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Statistical Inference, Statistics, Data Quality, Data Manipulation, Python Programming, Machine Learning

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 2

    28DIGITAL

    近似算法

    您将获得的技能: 理论计算机科学, 图论, 线性代数, Algorithm, 应用数学, 计算思维

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    数据科学数学技能

    您将获得的技能: 数据科学, 数据分析, 描述性统计, 制图, 微积分, 贝叶斯统计, 概率, 代数, 算术

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

    您将获得的技能: Design Thinking, Data Science, Process Design, Strategic Thinking, Data Pipelines, Data Validation, Data Processing, Workflow Management, Data Quality, Business Priorities, Pandas (Python Package), NumPy, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    185 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 probability theory 课程

  • 使用 TensorFlow 2 进行概率深度学习: Imperial College London
  • Engineering Probability and Statistics Part 2: Northeastern University
  • 管理、描述和分析数据: University of Colorado Boulder
  • Natural Language Processing - Probability Models in Python: Packt
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 几何算法: 28DIGITAL
  • 金融领域机器学习导览: New York University
  • I/O 高效算法: 28DIGITAL
  • AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing: IBM
  • 近似算法: 28DIGITAL

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