Re: [問卦] 資工系選修統計學好嗎?
※ 引述《applebg (Eugenicist)》之銘言:
: 阿肥資工肥宅。
: 資工碩必修人工智慧。說到人工智慧就免不了要談到資料科學,
: 然後資料科學常常是以統計學為基礎,但是很可惜資工系沒有開
: 統計學的課,所以阿肥在想去統計系修課。
: 這樣子的話,阿肥是不是應該去修統計學?
: 統計學好用嗎?各位肥宅怎麼想呢?
阿肥外商碼農阿肥啦!
認真回應,理論上系上應該是有相關課程叫機率 or 機率與統計,一般電資上的會側重在機率論上,進階研所會有隨機程序的課,沒有的話那就是學店爛系可以重考大學了。
然後一般當前如果你要做的是最前沿的AI研究,統計那些假設檢定方法可以跳過,等未來有需要才來讀,我印象中電資教授也是把假設檢定放到學期末快速帶過,然後機率分佈那幾個部份好好讀,之後線代跟機率分佈、抽樣在做基礎研究上用更多。
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※ PTT留言評論
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random process大學就有了啦
推
其實電機的機率也是有統計的部分,不懂為什
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麼有些課名叫機率有些叫機率與統計
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搞得我都不確定要不要承認會一點統計
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都讀到資工碩了 大學程度的統計自己讀就好
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我們只有修機率,統計部分完全沒,當然
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改模型是沒問題啦,但是說給別人聽或要
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寫論文的時候才會看一下看一下。
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機率,數理統計本來在好學校,都是
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必修
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Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師來用自己的例子勸退一些想跳機器學習的人 首先是數學程度, 我是數學系的,什麼線代,微積分,機率,統計的都很熟其實工作也會用到, 描述一些比較有印象的工作用過的數學, 比較有趣關於微積分的經驗:35
Re: [新聞] 高雄是否要設快篩站 陳其邁:偽陽性恐高其實我個人對於這一個問題也是有一些看法~ 不過還是針對我有興趣的問題來回覆一下。 先來說說偽陽(陰)性,基本上這一個問題有板有回覆過了, 有興趣的人可以自參照#1Weav5OP (Kaohsiung) 或是 條件機率的課題。 我想來聊聊的是"假設檢定",這是一個很有趣也很常看到的資訊但是大家確又貌似29
[請益] 關於跨考理工研究所這回事~大家好,我大學時期主修數學,根據修課記錄, 對自己的各學科能力大概分析如下(以「優、良、可、劣」表示): 微積分 良 線性代數 優 微分方程 良8
[心得]推甄心得:台大流預統計、統計碩士學程前言 一直懶得寫, 但因為板上台大統計類的文較少, 所以就來發一下。 先說,統研方面,還是114比較強,7
[問題] 關於美國經研所所需要的數學能力?強者我學妹最近推上了Penn State的經研所 所以現在在思考要準備怎樣的數學素養來讓碩班可以過得比較愉快點 學妹目前有志未來繼續走學術界 以前修過的數學相關課程: 微積分上下 C+4
Re: [問卦] 轉蛋法到底是在修三小?這件事都快一年了 一堆修過機率統計的網友 解釋了一萬次 現代統計學都發展了幾百年 還是有高能兒 跳出來說:機率無法驗證 是真傻 還是在護航遊戲公司啊?2
Re: [討論] 假設勢利的台女有95%原原po假設台女有95%這個方法不是不行,但就不該用頻率學派(Frequentist)的方法去看, 而是應該用貝氏(Bayesian)的方法去看了 因為原原po沒有收集大量的統計,只是單純做出假設,這個95%就相當於先驗機率(Prior pr obability),也就是P(台女)2
Re: [新聞] 獨家/根本在誤導判斷!數學名師嗆:遊一些背景說明: (1) 我沒玩過這個遊戲, 不知道遊戲合成/抽卡有無保底機制或機率隨次數遞增的機制, 還是永遠設定成 10%.1
[心得] 110 統研所心得代po ,手機排版見諒 因為在考試之前在網上爬文受益良多,所以決定也要發文分享自己的心路歷程,但是這次成績有點菜,所以大家斟酌取用_( `」 ∠)_ 一、背景/報考動機 本身就讀北大統計系,因為理想職業要求碩士以上的學歷,但又覺得只有自己啃原文書好像會當炮灰,所以二升三的暑假就決定報名大碩補習班,跟著郭sir的腳步走。 在學校系排大概30%左右加上對自己口條沒什麼信心,所以一開始就打算拼考試入學,完全沒有準備推甄的資料。
爆
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