課名：機率 科號：10710 EECS303001 老師：張正尚 課本： S. Ghahramani, Fundamentals of Probability, with Stochastic Processes, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2005. 課別： 資工電機必修 (跨院系)生物資訊學分學程 (跨院系)數據科學學分學程 (跨院系)人工智慧與應用基礎學分學程 資訊工程(第一專長)/數據科學(第二專長)/電機工程(第一專長)/電機資訊(第一專長) 學分：3 涼度：★★☆ ~ ★★★☆(註1) (滿分五分，空心代表半分!請自行增減!) 甜度：★★☆ 建議先修課程： 微積分、線性代數(註2) 課程內容\簡介： 選課系統課綱 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 對應到實際課本章節 ch1～ch11 上課方式： 70% PPT (節錄課本重點、example 不過節錄的幾乎就是整個章節 可以當課本看) 30% 板書 給分： 出席5% (印象中有傳點名單?) 作業20% 期中35% 期末40% 考試作業型態： 5次作業 每次4題 考試會有大約60%基本題 需要你熟悉作業和講義上的題目觀念 以及老師上課提到的計算 技巧 其他40%就是真的比較難的題目 題目記得是老師自己出的 期中成績是漂亮的常態分佈 期末成績整體偏低 聽說老師對此有點不滿意 個人覺得跟考試時長有一點關係 老師的喜好、個性： 禁止同學上課吃東西 偶爾講講幹話(老師個性使然) 會掰一些奇怪的理由點同學問問題 有時候點你只是想問你有沒有懂 會講冷笑話 偶爾嘴砲一下AI、嘴砲一下MLDL、任何他想嘴的事情 給加簽嗎? 沒滿 補充: 看到老師的機率很少人點 想幫老師推銷一下 個人覺得老師真的教得很好 想學好機率的找正尚應該是不會後悔 課本採資工一貫風格 沒有很嚴謹的數學證明 而是偏應用多舉例 整學期老師幾乎流暢無阻的把課本1章到11章扎實的講完 包括一開始的排列組合、條件 機率、分布函數(連續/離散)、期望值變異數到後面的大數法則跟中央極限定理 每個定理老師都舉得出例子進行說明 也都說明得很清楚 有不懂的地方就問 老師反應 很快 因此認真聽老師講課應該可以大幅度降低複習的壓力 老師的研究包括高速網路相關的演算法 據助教說老師至今依然經常在算機率 因此機率教 得順也就不意外 老師上課會錄影 當周就會放上雲端 不知道今年還會不會 註1: ★★★☆ 如果你每堂課都有去 有認真聽老師講課 跟上進度 那你回去要做的事(複習當周講義、 弄懂例題) 其實都不難 註2: 老師會希望同學先修過線代 不過沒修過或同時修其實不影響這堂課的難度 頂多上課時會 被老師輕輕嘴砲幾下 本人就是同時修線代 有些觀念老師會基本講過一遍後用線代的觀點再講一遍 能聽懂最好 聽不懂作業考試也都寫得出來 老師會強調他希望大家能夠融會貫通 並且認為能用線代解 釋機率才是完整的學好機率跟線代 期末最後一堂課老師會用自編的33頁講義講過一遍線代跟機率的關聯並把兩者做結合(期望 值、變異數、向量空間、正交等等觀念的連結，不會考) 總成績/班上排名：A+ 成績: https://i.imgur.com/RzUtf2Q.png 成績分布： ↓每組人數 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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