【中英双语】斯坦福CS109计算机概率论完整课！从计数到贝叶斯与深度学习｜油管80万·28讲

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合集 · 数学基础 (34)

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Parts

  1. P1 · [中文] 01-计数入门
  2. P2 · [中文] 02-组合计数
  3. P3 · [中文] 03-概率是什么
  4. P4 · [中文] 04-条件概率与贝叶斯
  5. P5 · [中文] 05-独立性
  6. P6 · [中文] 06-随机变量与期望
  7. P7 · [中文] 07-方差与伯努利二项
  8. P8 · [中文] 08-泊松分布
  9. P9 · [中文] 09-连续随机变量
  10. P10 · [中文] 10-正态分布
  11. P11 · [中文] 11-联合分布
  12. P12 · [中文] 12-推断一
  13. P13 · [中文] 13-推断二
  14. P14 · [中文] 14-建模
  15. P15 · [中文] 15-通用推断
  16. P16 · [中文] 16-Beta分布
  17. P17 · [中文] 17-随机变量相加
  18. P18 · [中文] 18-中心极限定理
  19. P19 · [中文] 19-Bootstrap与P值
  20. P20 · [中文] 20-算法分析中的概率
  21. P21 · [中文] 21-最大似然MLE
  22. P22 · [中文] 22-最大后验MAP
  23. P23 · [中文] 23-朴素贝叶斯
  24. P24 · [中文] 24-逻辑回归
  25. P25 · [中文] 25-深度学习
  26. P26 · [中文] 26-公平性与偏见
  27. P27 · [中文] 27-高级概率专题
  28. P28 · [中文] 28-概率论的未来
  29. P29 · [英文] 01-Counting
  30. P30 · [英文] 02-Combinatorics
  31. P31 · [英文] 03-What is Probability
  32. P32 · [英文] 04-Conditional Probability & Bayes
  33. P33 · [英文] 05-Independence
  34. P34 · [英文] 06-Random Variables & Expectation
  35. P35 · [英文] 07-Variance Bernoulli Binomial
  36. P36 · [英文] 08-Poisson
  37. P37 · [英文] 09-Continuous Random Variables
  38. P38 · [英文] 10-Normal Distribution
  39. P39 · [英文] 11-Joint Distributions
  40. P40 · [英文] 12-Inference I
  41. P41 · [英文] 13-Inference II
  42. P42 · [英文] 14-Modelling
  43. P43 · [英文] 15-General Inference
  44. P44 · [英文] 16-Beta
  45. P45 · [英文] 17-Adding Random Variables
  46. P46 · [英文] 18-Central Limit Theorem
  47. P47 · [英文] 19-Bootstrap & P-Values
  48. P48 · [英文] 20-Algorithmic Analysis
  49. P49 · [英文] 21-M.L.E.
  50. P50 · [英文] 22-M.A.P.
  51. P51 · [英文] 23-Naive Bayes
  52. P52 · [英文] 24-Logistic Regression
  53. P53 · [英文] 25-Deep Learning
  54. P54 · [英文] 26-Fairness
  55. P55 · [英文] 27-Advanced Probability
  56. P56 · [英文] 28-Future of Probability
Description 
斯坦福 CS109《Probability for Computer Scientists》（2022）完整中英双版本。
Chris Piech 亲授：从计数与条件概率，一路讲到推断、朴素贝叶斯、逻辑回归与深度学习。
油管系列累计约 80 万播放，首讲单集约 26 万——CS 向概率课里辨识度很高的一档。

本稿亮点：
· 完整 28 讲原长，2026 中文语音重制
· 中文配音 + 英文原声，同一稿件双版本
· 适合计科/AI 同学补概率，也适合当 ML 数学前置

分P：P1–P28 中文配音 → P29–P56 英文原声

📚 目录（中文）
P1  计数入门
P2  组合计数
P3  概率是什么
P4  条件概率与贝叶斯
P5  独立性
P6  随机变量与期望
P7  方差与伯努利/二项
P8  泊松分布
P9  连续随机变量
P10 正态分布
P11 联合分布
P12 推断一
P13 推断二
P14 建模
P15 通用推断
P16 Beta分布
P17 随机变量相加
P18 中心极限定理
P19 Bootstrap与P值
P20 算法分析中的概率
P21 最大似然MLE
P22 最大后验MAP
P23 朴素贝叶斯
P24 逻辑回归
P25 深度学习
P26 公平性与偏见
P27 高级概率专题
P28 概率论的未来

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📚 配套学习
学习站已同步图文教程（充电后私信开通）

⚡ 完整原长中英双版本制作成本不低；觉得有用欢迎三连或充电支持。
课程来源：Stanford CS109 2022（仅供学习交流）

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📚 配套增值服务
配套学习站已上线 5 大学习路线（AI大模型 / 计算机本科 / C++就业 / 嵌入式 / 金融创业），指定翻译课程配完整图文教程
⚡ 充电支持后私信 UP主，开通对应课程学习权益

Comments

小学生书法 11d ago

这个翻译的很好，语言比较自然。

小学生书法 11d ago

这个翻译的很好，语言比较自然。