# 面向数据科学的概率论

> 原文：[prob140/textbook](https://nbviewer.jupyter.org/github/prob140/textbook/tree/gh-pages/notebooks/)
> 
> 协议：[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)
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> 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。

* [ApacheCN 机器学习交流群 629470233](http://shang.qq.com/wpa/qunwpa?idkey=30e5f1123a79867570f665aa3a483ca404b1c3f77737bc01ec520ed5f078ddef)
* [ApacheCN 学习资源](http://www.apachecn.org/)
* [UCB Data8 课本：计算与推断思维](https://github.com/apachecn/data8-textbook-zh)
* [UCB DS100 课本：数据科学的原理与技巧](https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh)

## 目录

+   一、基础
+   二、计算几率
+   三、随机变量
+   四、事件之间的关系
+   五、事件集合
+   六、随机计数
+   七、泊松化
+   八、期望
+   九、条件（续）
+   十、马尔科夫链
+   十一、马尔科夫链（续）
+   十二、标准差
+   十三、方差和协方差
+   十四、中心极限定理
+   十五、连续分布
+   十六、变换
+   十七、联合密度
+   十八、正态和 Gamma 族
+   十九、和的分布
+   二十、估计方法
+   二十一、Beta 和二项
+   二十二、预测
+   二十三、联合正态随机变量
+   二十四、简单线性回归
+   二十五、多元回归

## 负责人

* [飞龙](https://github.com/wizardforcel): 562826179

## 贡献指南

项目当前处于翻译阶段，请查看[贡献指南](CONTRIBUTING.md)，并在[整体进度](https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh/issues/1)中领取任务。

> 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担心因为翻译上犯错——在大部分情况下，我们的服务器已经记录所有的翻译，因此您不必担心会因为您的失误遭到无法挽回的破坏。（改编自维基百科）

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