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  1. A first course in probability 7Ed Sheldon Ross (Solution Manual )

  2. A first course in probability 7Ed -概率论基础教程(英文第7版)的习题答案。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-20
    • 文件大小：1031168
    • 提供者：hugeshark

  1. A First Course In Probability 7Ed（Sheldon Ross ）

  2. 一部经典的概率论入门教程，适合初学者使用，值得一读。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：hugeshark

  1. A First Course in Probability 第8版 Sheldon Ross

  2. A First Course in Probability 第8版 英文版 Sheldon Ross 概率论基础教程 第8版 Sheldon Ross A First Course in Probability 第8版 英文版 Sheldon Ross 概率论基础教程 第8版 Sheldon Ross A First Course in Probability 第8版 英文版 Sheldon Ross 概率论基础教程 第8版 Sheldon Ross A First Course in Pro

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-31
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：pipisorry

  1. A First Course in Probability(Ross)

  2. 概率论基础教程，英文pdf版。大学用书，老师推荐

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2015-06-25
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：sinat_29282995

  1. 998-2015年国赛赛题及知识点整理

  2. 资料附件内容 ①赛题及赛题解析  n1 N( C9 R6 y, c ②优秀论文18篇 ③线性规划、多目标决策 ①赛题及赛题解析% l  @9 ^3 J9 v     ②优秀论文7篇     ③、图论基础知识、最小生成树算法分析、哈密尔顿圈遗传算法、 ①赛题及赛题解析* R. K0 C" }) A) P     ②优秀论文10篇     ③0-1规划1、穷举算法、穷举法和递推法、算法与程序设计穷举法、 ①赛题及赛题解析8 e; G* E  [4 _  r9 I     ②优秀论文6篇" i3 r

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-08-25
    • 文件大小：330752
    • 提供者：qq_24312945

  1. 概率论知识点总结

  2. 概率论经典教程 常见面试知识点

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2017-04-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：observer1993

  1. 概率导论,2ed,Dimitri Bertsekas

  2. 本书是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的，内容全面，例题和习题丰富，结构层次性强，能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识，还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、zui小二乘估计等高级内容。 　　本书可作为所有高等院校概率论入门的基础教程，也可作为有关概率论方面的参考书。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-10-16
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：lijunhu316796713

  1. 概率导论（第2版）

  2. 本书是在MIT开设概率论入门课程的基础上编写的，其内容全面，例题和习题丰富，结构层次性强，能够满足不同读者的需求。书中介绍了概率模型、离散随机变量和连续随机变量、多元随机变量以及极限理论等概率论基本知识，还介绍了矩母函数、条件概率的现代定义、独立随机变量的和、最小二乘估计等高级内容。本书可作为所有高等院校概率论入门的基础教程，也可作为有关概率论方面的参考书。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-05-07
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：u012127259

  1. 零基础快速入门人工智能机器学习

  2. 零基础快速入门人工智能机器学习课程视频教程下载。机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

  3. 所属分类：机器学习

  1. A First Course in Probability 9

  2. 概率论基础教程第9版 英文版，dujv格式可以转换为其它格式。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2019-01-13
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：yangpi123

  1. 最新尚硅谷AI视频教程（机器学习）

  2. 01_人工智能_行业背景.mp4 02_人工智能_学习这门课所必备的背景知识.avi 03_人工智能_发展历史及现状.avi 04_人工智能_数学分析基础.avi 05_人工智能_线性代数与概率论基础.avi 06_人工智能_机器学习基本知识.avi 07_人工智能_线性回归模型.avi 08_人工智能_线性回归习题和总结.avi 09_人工智能_Logistic回归模型与练习.avi 10_人工智能_决策树ID3-C4.5算法.avi 11_人工智能_随机森林与梯度提升.avi 12_人工智

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-02-25
    • 文件大小：114
    • 提供者：myvanguard

  1. 机器学习视频（矩阵和线性代数教程）

  2. Python机器学习学习视频。包括基础库的调用以及机器学习算法教程。包括概率论、矩阵学习、回归、分类、决策树、XGB、SVM、聚类、EM、主题模型和HMM

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：456130560
    • 提供者：qq_16669583

  1. maple使用教程

  2. maple使用教程（高清，详细）。 强大的求解器，内置超过5000个符号和数值计算命令，覆盖几乎所有的数学领域，如微积分，线性代数，方程求解，积分和离散变换，概率论和数理统计，物理，图论，张量分析，微分和解析几何，金融数学，矩阵计算，线性规划，组合数学，矢量分析，抽象代数，泛函分析，数论，复分析和实分析，抽象代数，级数和积分变换，特殊函数，编码和密码理论，优化等。 各种工程计算：优化，统计过程控制，灵敏度分析，动力系统设计，小波分析，信号处理，控制器设计，集总参数分析和建模，各种工程图形等。 提

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hanfeidyx

  1. 人工智能教程 – 数学基础课程1.6 – 概率论-5-11标准差线,大数定律, 概率公理,条件概率

  2. 标准差线 SD Line 标准差线通过平均点,它的斜率是当x的值增加一个x标准差,y的值增加一个y标准差 The SD line is a line that goes through the point of averages.And it’s slope is that it goes up by one SD of y every time . it goes over by one SD of x. the slope = SDySDx\frac{SDy}{SDx}SDxSDy​ 残差图

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38708841

  1. 人工智能教程 – 数学基础课程1.6 – 概率论-1-4 定义,直方图,均值,归一化等

  2. 概率论 概率论是一种处理不确定性的框架(Probability as a mathematical framework for reasoning about uncertainly ) Probabilistic models — sample space: 1.) “List” (set) of possible outcomes 2.) “List”must be :Mutually exclusive and Collectively exhaustive 3.) Art: to

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38712416

  1. nlp_tutorial:NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型），以及代码，技巧-源码

  2. NLP学习指南 本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总：，，，（todo）， 各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型 之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制好目标难度，先用三个月时间进行第一轮学习： 读懂机器学习，深度学习原理，不要求手推公式 了解经典任务的基准，动手实践，看懂代码 深入一个应用场景，尝试自己修改模型，提升效果 迈过了上面这道坎后，就可以重新回归理论，提高对自己的要求，某种手推公式，盲写模型，拿到比赛Top

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：17408
    • 提供者：weixin_42117485