课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics
近年来，数据驱动的决策在各行各业变得越来越重要。要成为一名优秀的数据科学家或机器学习工程师，扎实的数学基础尤为关键。Coursera平台上由DeepLearning.AI推出的《Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science》课程，正是帮助学习者打牢这块基石的理想选择。由Luis Serrano讲授，这门课程内容丰富且结构合理，适合零基础入门到提升。
课程内容涵盖概率论与统计的核心概念。第一周，学习概率的基本规则及随机变量的概率分布，例如二项分布和正态分布。第二周，掌握描述概率分布的各种统计指标（如均值、中位数、方差等）以及多变量概率分布的相关知识，例如联合分布与条件分布。第三周，聚焦采样和点估计，介绍大数定律、中心极限定理及最大似然估计。第四周，教授置信区间、假设检验与A/B测试的实用技巧，帮助学员理解如何在实际中进行统计推断。
通过这门课程，学员不仅能理解机器学习模型背后的不确定性，还能掌握用统计方法分析和解读数据的能力。课程内容循序渐进，配合丰富的实例解析，非常适合希望夯实数学基础、提升数据科学能力的学员。强烈推荐给所有对机器学习和数据科学感兴趣的朋友们！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics