[心得] 資工機率 謝秉均 英授

[bh2142 (瀕臨絕種的Emacser)]

⊕課名⊕
機率 Probability

▲教授▲
謝秉均

★修課年度★
109-1

￡教了什麼￡（課程大概內容。或是額外學會了什麼東西。）
扎實的數學和應用
但不是數學系的那種扎實法
沒有測度論

◆上課方式◆（投影片、團體討論、老師教學風格）
投影片

▼考試作業▼
四次作業一次四題 共40%
兩次考試 考前會公佈考古
難度應該比別班難吧
但是題目都會有Hint很健康

￥其他￥（是否注重出席率or嚴禁遲到？需要的基礎？）
不點名
微積分不要太爛
會一點python更好（或是有個會python的同學）作業會用到簡單的數值計算

￠最後想說的話￠
老師英文很好
數學也很好
教的也非常好但我一直蹺課
作業偏困難但是很有趣不是無聊算術
雖然前面那篇說作業是A++++++++++++++難度
但我認為微積分基礎加上教的東西已經足夠讓我們寫出作業
喜歡數學的人非常推薦
建議和會寫證明的朋友一起修方便討論作業
老師本身研究機器學習
實際的例子中常常帶到機率在機器學習的應用
不無聊的數學課
分數的話作業拿滿考前刷個slide
把所有觀念搞懂就可以應該就可以A+

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LG V40 -> AMB M3 -> Beyerdynamic T70, T90, T5p 1st
Funtoo Linux + KDE Plasma 5 + GNU Emacs

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※ 編輯: bh2142 (42.73.66.174 臺灣), 01/17/2021 00:38:20
推 Sean64: 秉鈞教得真的很好，微積分被當的我都能感受到他的用心
→ Sean64: 作業跟考題雖然難但看得出來沒有在刁難學生
→ KousakaReina: 個人認為狂翹課還能拿A+的人說的話對在下這種學渣
→ KousakaReina: 們沒什麼參考價值QQ
→ bh2142: 對不起QQ
推 cfzfnf: 大神的心得就是不一樣
推 ilikeazuresk: 推這門課  （我108上修的） 我是外系生，雖然是文
→ ilikeazuresk: 組 且只上過微甲一 ，還是能夠應付這裡面大部分的
→ ilikeazuresk: 數學（除了拉普拉斯轉換召喚了大神同學拯救）；前
→ ilikeazuresk: 面同學說的作業難應該是老師用MIT之類的題目吧，不
→ ilikeazuresk: 過都有hint應該不算太過分。