课名：机率 科号：10710 EECS303001 老师：张正尚 课本： S. Ghahramani, Fundamentals of Probability, with Stochastic Processes, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2005. 课别： 资工电机必修 (跨院系)生物资讯学分学程 (跨院系)数据科学学分学程 (跨院系)人工智慧与应用基础学分学程 资讯工程(第一专长)/数据科学(第二专长)/电机工程(第一专长)/电机资讯(第一专长) 学分：3 凉度：★★☆ ~ ★★★☆(注1) (满分五分，空心代表半分!请自行增减!) 甜度：★★☆ 建议先修课程： 微积分、线性代数(注2) 课程内容\简介： 选课系统课纲 1. Axioms of Probability 2. Combinatorial Methods 3. Conditional Probability and Independence 4. Distribution Functions 5. Discrete Random Variables and Special Discrete Distributions 6. Continuous Random Variables and Special Continuous Distributions 7. Bivariate/Multivariate Distributions 8. Expectations and Variances 9. Sums of Independent Random Variables and Limit Theorems 对应到实际课本章节 ch1～ch11 上课方式： 70% PPT (节录课本重点、example 不过节录的几乎就是整个章节 可以当课本看) 30% 板书 给分： 出席5% (印象中有传点名单?) 作业20% 期中35% 期末40% 考试作业型态： 5次作业 每次4题 考试会有大约60%基本题 需要你熟悉作业和讲义上的题目观念 以及老师上课提到的计算 技巧 其他40%就是真的比较难的题目 题目记得是老师自己出的 期中成绩是漂亮的常态分布 期末成绩整体偏低 听说老师对此有点不满意 个人觉得跟考试时长有一点关系 老师的喜好、个性： 禁止同学上课吃东西 偶尔讲讲干话(老师个性使然) 会掰一些奇怪的理由点同学问问题 有时候点你只是想问你有没有懂 会讲冷笑话 偶尔嘴炮一下AI、嘴炮一下MLDL、任何他想嘴的事情 给加签吗? 没满 补充: 看到老师的机率很少人点 想帮老师推销一下 个人觉得老师真的教得很好 想学好机率的找正尚应该是不会後悔 课本采资工一贯风格 没有很严谨的数学证明 而是偏应用多举例 整学期老师几乎流畅无阻的把课本1章到11章扎实的讲完 包括一开始的排列组合、条件 机率、分布函数(连续/离散)、期望值变异数到後面的大数法则跟中央极限定理 每个定理老师都举得出例子进行说明 也都说明得很清楚 有不懂的地方就问 老师反应 很快 因此认真听老师讲课应该可以大幅度降低复习的压力 老师的研究包括高速网路相关的演算法 据助教说老师至今依然经常在算机率 因此机率教 得顺也就不意外 老师上课会录影 当周就会放上云端 不知道今年还会不会 注1: ★★★☆ 如果你每堂课都有去 有认真听老师讲课 跟上进度 那你回去要做的事(复习当周讲义、 弄懂例题) 其实都不难 注2: 老师会希望同学先修过线代 不过没修过或同时修其实不影响这堂课的难度 顶多上课时会 被老师轻轻嘴炮几下 本人就是同时修线代 有些观念老师会基本讲过一遍後用线代的观点再讲一遍 能听懂最好 听不懂作业考试也都写得出来 老师会强调他希望大家能够融会贯通 并且认为能用线代解 释机率才是完整的学好机率跟线代 期末最後一堂课老师会用自编的33页讲义讲过一遍线代跟机率的关联并把两者做结合(期望 值、变异数、向量空间、正交等等观念的连结，不会考) 总成绩/班上排名：A+ 成绩: https://i.imgur.com/RzUtf2Q.png 成绩分布： ↓每组人数 A+ 6.4% ( 6 ) A 6.4% ( 6 ) A- 11.7% ( 11 ) B+ 4.3% ( 4 ) B 7.4% ( 7 ) B- 10.6% ( 10 ) C+ 8.5% ( 8 ) C 13.8% ( 13 ) C- 11.7% ( 11 ) D以下 19.1% ( 18 ) --

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