如何自學概率論與數理統計/微積分/線性代數

2020-12-11 小白創業號

現在的學習環境較之前題主本科學習那會真的要好太多了

當年本科如果你有不懂的問題,又害羞不敢問老師同學,那就等掛或者進行骯髒的py交易吧,但是現在不同,即使你暫時弄不懂它,沒關係,題主來教你如何自學

遙想當年學習這三門功課時不夠用功,所以這幾門科目都低分飄過,(學渣的痛苦煩惱)

到了要考研時候看看考研數學試卷,哭就完事了

但是還是需要硬著頭皮把這三門科目撿起來,複習結束後,再刷刷以前的學校裡面的試卷發現,原來這幾門科目只是應付考試程度是那麼的簡單

題外話不表了

來講講題主是怎麼開始自學這三門科目的吧

1.首先第一步打開你的這三門科目的目錄,找本筆記本記錄下每個章節的標題(如果你像題主一樣早早以為解放了,就把書賣了的話,先百度這該門科目的目錄,同樣記錄下每個章節的標題)

2. 接下來進入第二步,打開百度文庫,一個章節一個章節搜索該章節的名字

For example,概率論與數理統計第一章第一節是樣本空間與隨機事件,那就搜索

概率論與數理統計1.1樣本空間與隨機事件,然後你會發現很多很多的相關ppt,

然後開始你的自學第一步看課件,而且不要只看一個課件,一個課件看了不懂沒關係,先看下一個課件,你會發現裡面的課件有基礎版本和升華版本,有簡易版和升華版(題主自己想了想,大概是因為不同學校學習的難易程度不同的緣故),你就可以由淺到難的順序依次看下來,你會發現原來課上沒聽懂的內容,其實還蠻簡單的,當然在這個過程中你可以選擇性的跳過一些較為簡單,或者你覺得你掌握較好的章節,提高學習效率,如果你這麼做了,相信基礎概念上你應該已經基本沒有問題了,例題的處理上,你也基本不會有什麼問題

2.當然ppt都看懂了就好了麼,當然不夠,學理科不練題,不如回家賣紅薯,所以你又可以打開你的 百度文庫,搜索相應的題目,題主是怎麼搜索對應的題目的呢?我每自學一小節,如果覺得它需要練習,會在文庫中搜索這一小節的練習題,方法同搜索ppt,如果不需要練習,那麼就只搜索一個大章節的測試題,然後刷個3-4套,裡面會不會有不懂的題目?廢話當然有,這個時候你需要一個軟體叫做百度作業幫或者小猿搜題,裡面會有一小部分的習題解析,還沒有的話,百度搜索吧,如果還解決不了,問周圍的人吧

3.然後通過差不多1-2個月的學習,你基本能夠自學完一整門科目,然後對應的大學的期末考試真題練起來吧,刷個4-5套真題,相信你的成績也能夠穩定在95分以上

當然題主只是這三門科目進行了自學,但是相信學習這種東西是萬變不離其宗的,相信也能夠適用於其他科目

(原創文章轉載請標註出處)

相關焦點

  • 2015年考研專業介紹:概率論與數理統計
    一、專業介紹  1、學科簡介  概率論與數理統計學是研究如何有效地收集、分析、解釋數據,以提取信息、建立模型並進行推斷和預測,為尋求規律和作出決策提供依據的一門科學。本專業的特色在於:能緊緊抓住本學科國際前沿中的重要方向和課題,協力攻關,理論研究基礎紮實、雄厚;實用研究能針對工農業生產、國民經濟和社會發展的實際需要而不斷拓寬、更新研究領域,並注重統計的模擬與計算。  2、培養目標  培養德智體全面發展的概率論與數理統計方面的專業研究人才和高校有關專業的師資。
  • 概率論與數理統計複習攻略
    概率論與數理統計是數學一和數學三必考的課程之一。
  • 數學統計學教材推介 | 數論/統計/概率/微積分
    相較市面上其他典型的數學統計學科入門級教科書,本書中涉及的知識更廣泛也更有深度,其中包含非參數曲線估算、自舉及分類等更有難度的知識點。學習本書無需任何統計及概率學習基礎,但是學生需要擁有淺顯的線性代數及微積分基礎知識。本書可作為本科高年級及相關領域研究生的教材使用。
  • 微積分、線性代數、概率論,這裡有份超詳細的ML數學路線圖
    深入挖掘一下,你會發現,線性代數、微積分和概率論等都和機器學習背後的算法息息相關。機器學習算法背後的數學知識你了解嗎?在構建模型的過程中,如果想超越其基準性能,那麼熟悉基本細節可能會大有幫助,尤其是在想要打破 SOTA 性能時,尤其如此。機器學習背後的原理往往涉及高等數學。例如,隨機梯度下降算法建立在多變量微積分和概率論的基礎上。
  • 淺說數理統計與概率論
    數理統計            數理統計是伴隨著概率論的發展而發展起來的一個數學分支,研究如何有效的收集、整理和分析受隨機因素影響的數據,並對所考慮的問題作出推斷或預測,為採取某種決策和行動提供依據或建議。       根據上面描述,數理統計可分為描述統計和推斷統計。
  • 2013考研概率論與數理統計考查焦點總結
    2013考研概率論與數理統計考查焦點總結 http://kaoyan.eol.cn    文都教育  2012-12-19  大 中 小   2013考研在即,相比考研高等數學和線性代數,概率論與數理統計對於同學們來說記憶量更大
  • 概率論與數理統計
    概率論與數理統計初步主要考查考生對研究隨機現象規律性的基本概念、基本理論和基本方法的理解,以及運用概率統計方法分析和解決實際問題的能力。我們總結各個部分考察的主要內容及對考生的要求,最後總結此門科目經常考的題型及容易犯的錯誤,供大家參考。
  • 概率論與數理統計課件
    ‍點擊上方高數君可加關注 帶你一起學習高數,複習考研數學 概率論與數理統計課件百度雲下載連結
  • 衝刺輔導:考研數學概率論複習四點指南
    線性代數可排第二,因為對大多數同學來說線性代數相對來說要簡單一些,概率論與數理統計總是排末位,這一是因為客觀原因,即概率中需要用到一些高等數學(微積分)的理論與方法,只有學習完高等數學(微積分)之後才能順利學習它,二是因為概率的學習時間較高數短,導致熟練程度不高。概率統計在數學一三兩個卷種中所佔比例大概是22%,分值為33分。
  • 概率論與數理統計的第一講
    概率的第一講,主要講清楚歷史發展背景、學習方法、概率統計的專業應用背景等,提高學生的認知能力。
  • 《概率論與數理統計》課後答案
    前言:        為方便各位同學期末複習《概率論與數理統計》,現特意為各位同學送上符合廣東財經大學的課後答案一份
  • 概率論與數理統計初步
    概率論與數理統計初步主要考查考生對研究隨機現象規律性的基本概念、基本理論和基本方法的理解,以及運用概率統計方法分析和解決實際問題的能力。  要求考生會用切比雪夫不等式證明有關不等式,會利用中心極限理進行有關事件概率的近似計算。  數理統計的基本概念考查的主要內容有:  (1)樣本均值、樣本方差和樣本矩的概念、性質及計算;  (2)χ2分布、t分布和F分布的定義、性質及分位數;  (3)推導某些統計量的(特別是正態總體的某些統計量)的分布及計算有關的概率。
  • 數據挖掘中所需的概率論與數理統計知識(一)
    ,梳理到概率論與數理統計中的相關知識,關於第四節正態分布的部分可以參考小君之前推出的正態分布的前世今生系列文章(徹底顛覆以前讀書時大學課本灌輸給你的觀念,一探正態分布之神秘芳蹤,知曉其前後發明歷史由來)。
  • 概率論與數理統計第四版
    概率論與數理統計是描述「隨機現象」並研究其數量規律的一門學科。通過本課程的教學,使學員掌握概率的定義和計算,能用隨機變量概率分布及數字特徵研究「隨機現象」的規律,了解數理統計的基本理論與思想,並掌握常用的包括點估計、區間估計和假設檢驗等基本統計推斷方法。該課程的系統學習,可以培養學員提高認識問題、研究問題與處理相關實際問題的能力。
  • 2013年考研概率論與數理統計考查點總結
    2013考研在即,相比考研高等數學和線性代數,概率論與數理統計對於同學們來說記憶量更大,對此結合最新考試大綱總結出概率論和數理統計各部分的考查焦點,幫助同學們查漏補缺,實現完美衝刺。
  • 2017考研數學概率論與數理統計考情分析
    概率論與數理統計這門學科是數一數三的公共考查科目,這部分知識在整張試卷中佔22%的分值,其相對高數知識體系要簡單。因此,考試對這門學科的考查更加注重基礎,包括基本概念、基本公式、基本定理以及解題基本方法。  二、考試重點集中  概率論與數理統計可分為概率論和數理統計兩部分。
  • 「高數+線代+概率論」考前急救包!幫助你不掛科~
    在大學裡,《高等數學》、《線性代數》、《概率論與數理統計》這三門學科是大多數同學的必修課。總有同學抱怨高數好難、學不會,概率論好複雜,怕考試掛科,給我們後臺留言尋求不掛科的方法。我懂你們的,想當年,高數也是我的夢魘,但所幸沒掛科。那麼我這個上課不認真聽講的人,是如何做到不掛科的呢?
  • 考研數學最抽象的部分概率論與數理統計的命題規律有哪些
    數學難,尤其是數學一、三中的概率論與數理統計這部分。概率論與數理統計是大學數學基礎課當中令很多同學頭疼的科目。好不容易學校的課程考試終於通過了,沒想到考研還是數一、數三的必考科目。儘管它佔的比重沒有高等數學大,但是如果對它不引起足夠重視的話,它一定拉你的後腿,想考上研究生註定是百分之百的要失敗的了。
  • 2018年概率論與數理統計考研大綱解析
    2018年考試大綱重磅來襲,為了保證各位考生能夠正確解讀大綱要求,中公考研數學團隊帶你以最快的速度,最有效的方式解讀概率論與數理統計的大綱內容。   首先,通過與往年考研大綱對比不難發現,概率概率論與數理統計這一科目秉承往年的穩定性,考查知識點沒有發生任何變化。
  • 浙江大學《概率論與數理統計》第4版筆記和課後答案pdf教材網課視頻課程
    網授課程浙江大學《概率論與數理統計》(第4版)網授精講班【共31課時】序號 名稱 課時1 第1章 概率論的基本概念(1) 00:54:052 第1章 概率論的基本概念(2) 01:02:053 第2章 隨機變量及其分布(1) 01:13:484 第2章 隨機變量及其分布(2) 00:54:25