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35. 随机变量:7.1.3 连续型随机变量的概率密度
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数据量化推理
同济大学
大学课程 / 土建水利
《数据量化推理》是在当前信息爆炸和大数据的背景下产生的一门新兴课程,目前仅有少数国外大学在通识教育中开设,比如新加坡国立大学,旨在帮助学生在掌握基础教育知识的同时能够适应瞬息万变的世界,相信这也是目前大学教育的发展方向。这门课的设置主要目的为培养学生数学和量化思维的能力,学习如何从海量数据中提取有效信息、解决问题以及进行决策,探索数据挖掘方法以及它们在媒体、商业和日常生活中的应用。这门课的特色和亮点:一、特色本项目以创新创业教育为教学背景,讲授数学和量化推理知识,培养学生的数据量化推理能力。此外,借助“混合式”教学改革的契机,本项目希望打造一门开放式课程,提升教学效果的同时,为更多学子提供课程学习的机会。二、亮点随着教育技术的发展,传统课堂正在逐步被混合式学习方式所取代,通过计算机等高科技设备的使用,可以让不同年级的学生坐在同一间教室里利用以前的知识和学习风格相匹配的设备,工具,技术,媒体,和教材,根据自己的学习进度进行安排。本课程主旨目标包括能力培养和人格养成教育,培养数学和量化思维的能力,养成能够分析问题、解决问题以及进行决策的领导者人格。本课程的线上和线下教学都将采用理论教学与实践环节相结合的教学方式,让学生在掌握基本知识之后能够学会如何应用到解决实际问题中去。在课堂教学中,将采用多媒体与板书相结合的方式,教学内容安排上除了理论知识和计算分析方法,还将结合媒体、商业与日常生活应用以及案例分析等手段,力求让课堂气氛活跃,提高学生的兴趣与参与度。在实践环节,将安排学生针对生活中遇到的实际问题,运用本课程所传授的数据量化推理方法,进行分析和决策,提出解决问题的方案,并以书面和口头报告的形式进行考查,锻炼他们的逻辑思维和表达能力,为将来进入不同行业社会工作都能打下良好的基础。
共46集
6.3万人观看
1
量化问题
09:35
2
解决问题
08:56
3
决策 - 1
05:04
4
决策 - 3
05:09
5
课程背景、目标、内容
05:47
6
数学建模方法:2.1.1 生活中的数学模型
07:42
7
数学建模方法:2.1.2 数学模型建立方法 - 1
05:09
8
数学建模方法:2.1.2 数学模型建立方法 - 3
05:14
9
数学建模流程:图表、公式和函数
08:18
10
概述 - 1
06:05
11
概述 - 3
06:01
12
无向图和有向图 - 1
07:04
13
无向图和有向图 - 3
07:04
14
通路、回路和图的连通性 - 1
06:04
15
通路、回路和图的连通性 - 3
06:07
16
图的矩阵表示
09:50
17
最短路径和关键路径
08:11
18
数字推理涉及的概念:4.1.1引言
06:42
19
数字推理涉及的概念:4.1.2均值和协方差,特征值和特征向量
05:41
20
主要成分分析:4.2.1主成分分析的基本概念 - 1
05:30
21
主要成分分析:4.2.1主成分分析的基本概念 - 3
05:36
22
主要成分分析:4.2.2主成分分析的计算步骤
07:59
23
主要成分分析:4.2.3主成分分析的结果讨论
08:24
24
工程科学研究的归纳推理思想
08:11
25
工程科学研究的归纳推理案例 - 1
05:30
26
工程科学研究的归纳推理案例 - 3
05:30
27
博弈模型的基本概念
06:08
28
经典博弈案例
06:50
29
逻辑推理案例 - 1
05:36
30
逻辑推理案例 - 3
05:42
31
极值分布概率模型
07:34
32
工程设计风速推定
09:01
33
随机变量:7.1.1 变量及变量类型
03:42
34
随机变量:7.1.2 离散型随机变量的分布率
05:49
35
随机变量:7.1.3 连续型随机变量的概率密度
09:30
36
数据的概括性度量:7.2.1 概述
05:01
37
数据的概括性度量:7.2.2 集中趋势的度量
09:25
38
数据的概括性度量:7.2.3 离散程度的度量
07:05
39
数据的概括性度量:7.2.4 分布形状的度量
05:40
40
引言
09:32
41
大数据时代的思维变革:9.2.1 思维变革
09:43
42
大数据时代的思维变革:9.2.2 更多、更杂、更好 - 1
05:29
43
大数据时代的思维变革:9.2.2 更多、更杂、更好 - 3
05:33
44
数据处理 - 1
07:16
45
数据处理 - 3
07:15
46
人工智能与机器学习
09:41
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