KINH NGHIỆM PHỎNG VẤN VỚI GIÁO SƯ & THẦY CÔ TRƯỜNG
Bài viết được chia sẻ từ 1 bạn HannahEd hỗ trợ hồ sơ được offer học bổng Giáo sư Phd cả ở Mỹ và châu Au.
🖍1. Trước khi phỏng vấn nên:
- Ôn tập kiến thức toán, machine learning, computer vision.
- Xem lại những gì đã viết ở CV và SoP, cố gắng nghĩ ra những câu mà giáo sư có thể hỏi và trả lời các câu hỏi đó.
🖍2. Tự tin khi phỏng vấn: Trong lúc phỏng vấn giáo sư sẽ tạo không khí vui vẻ và không bao giờ tạo áp lực cho các bạn. Bản thân tôi cũng từng được giáo sư động viên: “Có hơn 200 CV
gửi đến, tôi chỉ phỏng vấn 15 người. Do đó, bạn nên tự tin vào bản thân mình”.
🖍3. Bình tĩnh khi phỏng vấn: tôi xin kể 1 mẫu chuyện bản thân để các bạn dễ hình dung hơn.
VD: lúc phỏng vấn câu thứ 1 giáo sư hỏi: nhân 2 ma trận kích thước 10000x10000. Làm sao để tăng tốc độ tính toán? Tôi trả lời: multi-thread. Giáo sư lại nói có cách khác không và tôi không biết câu trả lời. Tôi không biết câu trả lời là vì các câu trước đó giáo sư hỏi về lập trình nên tôi tự mặc định tìm kiếm câu trả lời sử dụng kiến thức lập trình. Câu hỏi tiếp theo giáo sư hỏi: bạn có biết eigenvalue là gì không? Tới đây tôi đã biết hướng trả lời cho câu hỏi trước (hi vọng các bạn cũng biết) là dùng kiến thức toán, không phải lập trình và tôi xin giáo sư trả lời lại cho câu hỏi trước đó. Do đó, bình tĩnh rất quan trọng khi các bạn không trả lời được câu hỏi.
Ngoài ra, từ ví tụ trên, nếu có một câu hỏi về kiến thức chuyên môn bạn không trả lời được thì câu hỏi tiếp theo giáo sư thường sẽ gợi ý cho câu hỏi trước. Tuy nhiên, không phải lúc nào
cũng vậy. Có giáo sư khi chuyển chủ đề phỏng vấn (vd: từ code sang toán) thì sẽ thông báo cho sinh viên.
🖍4. Kiến thức: Đây là phần khá quan trọng mà các bạn cần phải chuẩn bị kỹ. Các giáo sư thường hỏi các kiến thức rất cơ bản. Dưới đây là các chủ đề mà các giáo sư thường hỏi:
- Đại số tuyến tính: rank, inverse, det...
- Giải tích: taylor ...
- Xác suất thống kê: bayes rule, ...
- Image processing: fourier transform ... (kinh nghiệm bản thân, các giáo sư tại EU đặc biệt
thích hỏi về fourier transform)
- Machine learning: các thuật toán thường dùng như svm, k-mean...
- Data structure và algorithm.
- Kiến thức cơ bản Python.
Lưu ý, vì tôi xin học bổng PhD về mảng machine learning computer vision nên các câu hỏi chỉ xoay quanh kiến thức cho mảng này. Ngoài ra, các bạn nên nắm kỹ kiến thức chứ không phải học thuộc định nghĩa. Một ví dụ từ kinh nghiệm bản thân: giáo sư hỏi fourier transform là gì? fourier transform biến tín hiệu từ miền thời gian sang miền tần số. Đây là câu trả lời chính xác nhưng rất chung chung và đến đây có 2 trường hợp: (1) giáo sư sẽ hỏi: nhưng tôi muốn biết chính xác là fourier transform làm cái gì? (2) giáo sư sẽ hỏi: nếu có 1 tín hiệu từ miền thời gian biến đổi pha nhưng biên độ giữ nguyên thì sang miền tần số sẽ ra sao?
Style hỏi của các giáo sư thường có 2 styles: một là hỏi thẳng vào kiến thức (vd: cho tôi biết rank của 1 ma trận là gì?), hoặc cho 1 bài tập nhỏ và hỏi các câu hỏi dựa trên bài tập đó (vd:
tung đồng xu 3 lần, xác suất của...).
🖍5. Đọc hiểu bài báo: giáo sư sẽ chỉ định paper để các bạn đọc và trình bày lại cho giáo sư.
🖍6. Coding test: về phần coding test có 2 dạng:
- Giáo sư ra đề và bạn code thẳng trên google Docs. Đề có thể là bất kỳ thứ gì: svm, k-mean,
hoặc pca,...
- Giáo sư chỉ định dataset (public hoặc private) và task (thường là recognition, segmentation,...). Nhiệm vụ của bạn là code theo task đó và đạt kết quả cao, sau đó báo cáo lại giáo sư.
🖍7. Thái độ: thái độ ở đây là thái độ của bạn đối với việc học PhD. Phần này quan trọng không kém kiến thức. Giáo sư muốn biết bạn có nghiêm túc với việc học PhD không? Hầu như tất cả
các giáo sư tôi đã phỏng vấn đều hỏi tại sao học PhD và đánh giá qua câu trả lời. Bạn nên chuẩn bị câu trả lời thích hợp cho mình. Như đã nói ở phần chuẩn bị hồ sơ. Việc chuẩn bị SoP là lúc thích hợp nhất để bạn suy nghĩ câu trả lời cho mình.
🖍8. Chuẩn bị câu hỏi cho giáo sư: khi kết thúc phần phỏng vấn của mình giáo sư sẽ hỏi bạn có câu hỏi nào cho giáo sư không. Nếu bạn chưa có câu hỏi hợp lý thì cứ nói không có. Nhưng bạn có thể ghi điểm bằng cách hỏi rõ hơn về hướng nghiên cứu của giáo sư hoặc giáo sư suy nghĩ thế nào về hướng nghiên cứu của bạn (tất nhiên hướng của bạn cũng phải gần với hướng của giáo sư). Rồi sau đó dẫn dắt câu chuyện để thể hiện thái độ nghiêm túc của bạn trong việc học PhD.
🖍9. Giáo sư phỏng vấn cùng với một sinh viên khác hiện đang làm PhD trong lab: sinh viên này thường chỉ nghe và trả lời các câu hỏi personal của sinh viên như: stipend, lab environment...
------------------------------
Đợt này các bạn Schofan cũng đang rục rịch nhận được email mời phỏng vấn với thầy cô, giáo sư (ví dụ 1 bạn mentee HannahEd mới có interview với hai giáo sư bên Canada) hay phỏng vấn học bổng chính phủ (như Ireland Fellows Program). Để chuẩn bị thật tốt, cả nhà cùng note kinh nghiệm của một bạn được offer học bổng tại Mỹ ngành HOT Machine Learning, nếu cả nhà còn nhớ phần 1 bạn chia sẻ về các kênh học bổng ML và HannahEd cũng có cơ hội được hỗ trợ, review cho bạn hồ sơ đó <3.
<3 Like page, tag và share bạn bè nhé <3
#HannahEd #HannahEdPhd #sanhocbong #duhoc #scholarshipforVietnamesestudents #interviewstips
同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過6萬的網紅Herman Yeung,也在其Youtube影片中提到,M1, M2 2020 past paper solution : https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8o2HjYUnPC-VDezePO3WAsR ------------------------------------------...
「bayes rule」的推薦目錄:
- 關於bayes rule 在 Scholarship for Vietnamese students Facebook 的精選貼文
- 關於bayes rule 在 政變後的寧靜夏午 Facebook 的最佳解答
- 關於bayes rule 在 Herman Yeung Facebook 的最讚貼文
- 關於bayes rule 在 Herman Yeung Youtube 的最佳貼文
- 關於bayes rule 在 Herman Yeung Youtube 的最佳解答
- 關於bayes rule 在 Herman Yeung Youtube 的最佳解答
- 關於bayes rule 在 Bayes' Rule - Fong Chun Chan's Blog 的評價
- 關於bayes rule 在 difference between conditional probability and bayes rule 的評價
bayes rule 在 政變後的寧靜夏午 Facebook 的最佳解答
英國經濟陷入衰退的概率有多大?好吧,我不知道——但我有猜測結果的新方法。
在我透露這種方法之前,先提一個截然不同的問題。想象一下你看到一個人正在閱讀英國《金融時報》。你覺得這個明顯頗具眼光的人是更有可能擁有博士學位,還是根本沒有大學學位呢?
顯而易見的回答是這位英國《金融時報》的讀者擁有博士學位。與沒有任何學位的人相比,擁有博士學位的人肯定能夠更好地代表英國《金融時報》的讀者,至少在通常情況下是這樣——他們往往讀的東西更多,也更富有。
但這個顯而易見的回答過於草率。首先,我們應該問有多少人擁有博士學位,有多少人根本沒有大學學位。在英國,超過75%的成年人沒有學位,一個隨機選出的人擁有博士學位的概率很可能低於1%。
只要有小比例的無學位者閱讀英國《金融時報》,他們的數量就會超過有博士學位的讀者。在我們的猜測中,這個事實應該受到很大的關註,但實際上卻並非如此。
按照邏輯,應該把兩部分信息結合在一起——即博士比較稀缺的事實和英國《金融時報》讀者通常受過良好教育的事實。有一條數學法則能夠完美地做到這一點(這條法則叫做貝葉斯法則(Bayes' rule)),但許多心理學實驗表明,我們大多數人從來沒有想過嘗試這種方法。並不是說我們沒有完美地結合這兩部分信息,而是我們完全忽視了其中一部分信息。
這個被忽視的數字(在這個例子里是博士的稀缺性)稱為“基本比率”。我描述的這個謬誤——“基本比率忽視”——在上世紀50年代以後就為心理學家們所知了。
為什麽會出現這種謬誤?行為經濟學之父丹尼爾•卡內曼(Daniel Kahneman)和阿莫斯•特沃斯基(Amos Tversky)主張,人們會通過他們的代表性來判斷這類問題:比起沒有大學學位的人,英國《金融時報》的讀者似乎更能代表博士。特沃斯基的學生馬婭•巴爾-希勒爾(Maya Bar-Hillel)假設,人們會抓住最相關的一部分信息:看到英國《金融時報》似乎具有相關性,而基本比率則並非如此。社會心理學家理查德•尼斯比特(Richard Nisbett)和尤金•博爾吉道(Eugene Borgida)提出,基本比率似乎是“蒼白和抽象”的、會因為人們更偏好一個人閱讀粉紅色報紙的生動情景而被摒棄。但是,無論緣由是代表性、相關性、生動性還是其他什麽東西,總之我們是常常忽視基本比率,而這是不應該的。
在英國《金融時報》最近的一次活動中,心理學家兼預測專家菲利普•泰特洛克(Philip Tetlock)闡述了一點:好的預測者會密切關註基本比率。他主張,無論人們是要預測一樁婚姻能否持續、某個獨裁者是否會被推翻,還是預測一家企業是否會破產,從基本比率出發都是個好主意。有多少婚姻持續下去了?有多少獨裁者被推翻了?有多少企業破產了?當然,人們可能有充足的理由使預測結果偏離基本比率,但基本比率應該是預測過程的起點。
在此基礎上,我猜測英國在2016年開始衰退的概率為10%。我是如何做出這一判斷的?很簡單:過去70年英國發生了7次衰退,因此基本比率是10%。
基本比率不僅僅是預測輔助工具。對於清楚地理解和傳達各類風險,它們也有著至關重要的作用。我們經常聽到這樣的說法,每天吃兩片培根會使罹患腸癌的風險提高18%。但離開了基本比率(即腸癌有多常見?),這條信息並不是很有用。事實上,在英國,每100個人中有6個人患腸癌;常吃培根會使每100個人中又有1個人患腸癌。
在我們考慮篩查程序或其他診斷檢測——包括刑事案件的脫氧核糖核酸(DNA)檢測——時,關註基本比率尤為重要。
想象一下,一項對某危險疾病的血液檢測的準確度是75%:如果一個感染者做了這項血檢,將有75%的可能性檢測出感染,但未感染者也有25%的可能性得到假陽性的檢測結果。現在,比如說一個隨機選出的人做了這項血檢,並且結果看上去是被感染了,那麽他真正罹患該疾病的概率是多少?人們直覺得出的答案是75%。但正確答案是:我們不知道,因為我們不知道基本比率。
一旦我們知道基本比率,我們就能直觀地表述這個難題並解決它。比如說,有100個人接受檢測,其中真正感染者為4人。那麽,有3個人會得到(正確的)陽性結果。但96個未感染者當中,有24個人(25%)會得到錯誤的陽性結果。因此,大多數的陽性結果是錯誤的。
我們很容易對概率匆匆下結論,但我們都應該養成後退一步的習慣。我們應該嘗試找到基本比率,或者至少猜測一下基本比率可能是多少。離開了基本比率,我們分析的基礎就是空洞的。
bayes rule 在 Herman Yeung Facebook 的最讚貼文
深宵出 post,問問大家意見,因為有好幾個 course 都已經上完最後一班,但仍有人想我加開,但係都要睇睇有幾多人真係有興趣,而家以 pm 形式收集大家意見,以下課程如果重開,一天上四堂,有哪一個大家有興趣
(1) core - A天書 (四堂)
(2) core - B天書 (四堂)
(3) core - E天書 (四堂)
(4) core - F天書 (四堂)
(5) M1 - Binomial Theorem 二項式定理, Exponential function 指數函數, Differentiation 微分, App of d (Tangent, rate) 微分應用 (切線、改變率) (四堂)
(6) M1 - App of d (max, min) 微分應用 (極大、極小), Integration 積分, Application of integration 積分應用, Trapezium rule 梯形法則 (四堂)
(7) M1 - Bayes' Theorem 貝葉斯定理, Basic Statistics 基礎統計, Normal Distribution 正態分佈 (四堂)
(8) M1 - 4 Distribution 四大分佈 Bernoulli, Binomial, Geometric and Poisson Distribution 伯努利、二項、幾何 及 泊松分佈, Point and interval Estimation 點與間距估計 (四堂)
(9) M2 - Surd 根式, Mathematical induction 數學歸納法, Binomial Theorem 二項式定理, Trigonometry 三角學 (四堂)
(10) M2 - e & limit e及極限, Differentiation 微分, App of d - tangent, normal 微分應用 - 切線、法線, App of d - rate of change 微分應用 - 改變率, App of d - max, min 微分應用 - 極大、極小值 (四堂)
(11) M2 - curve sketching 曲線描繪, integration 積分, Area and volume 面積及體積 (四堂)
(12) M2 - Matrix 矩陣, System of linear equation 線性方程組 (四堂)
(13) M2 - 2 Dimension vector 平面向量, 3 Dimension vector 立體向量 (四堂)
另外亦有同學要求我地開一個關於
(14) Linear Programming 線性規劃的鬼馬課程 ($200 /2小時)
(15) Mensuration 求積法 的鬼馬課程 ($200 /2小時)
大家如果對上面任何課程有興趣可以 pm 我們
收集大家資料後會火速安排開班
P.S. M1, M2 的課程會於大家考完主科後先開班
多謝各位同學的意見 ^^
bayes rule 在 Herman Yeung Youtube 的最佳貼文
M1, M2 2020 past paper solution :
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8o2HjYUnPC-VDezePO3WAsR
------------------------------------------------------------------------------
M1, M2 Free Note download 免費筆記下載 : https://hermanutube.blogspot.hk/2016/01/youtube-pdf.html
Past Paper (香港公共圖書館): https://mmis.hkpl.gov.hk/web/guest/hkcee-and-hkale-papers-collection
------------------------------------------------------------------------------
M1 所有 videos 的 Playlist 可看: https://goo.gl/l3gAUQ
分類的 Playlist 可看:
https://goo.gl/rlbmEB ……… M1 (Binomial Theorem 二項式定理)
https://goo.gl/FZotov ……… M1 (Exponential & Log. functions 指數對數函數)
https://goo.gl/bx9Gp9 ……… M1 (Differentiation & its application 微分及其應用)
https://goo.gl/8qEBQ0 ……… M1 (Integration & its application 積分及其應用)
https://goo.gl/LEyZVD ……… M1 (Bayes' Theorem貝葉斯定理)
https://goo.gl/BAXGWk ……… M1 (Normal Distribution 正態分佈)
https://goo.gl/sEgQx9 ……… M1 (4 Distributions 四大分佈)
https://goo.gl/PAuvHb ……… M1 (Point & Interval Estimation 點與間距估計)
https://goo.gl/IUCu4a ……… M1 (Tips Class & Last Hour)
------------------------------------------------------------------------------
HKDSE Mathematics 數學天書 訂購表格及方法︰ http://goo.gl/forms/NgqVAfMVB9
課程簡介︰ https://youtu.be/Rgm7yUVG9cY
------------------------------------------------------------------------------
HKDSE 數學 Core 各天書 的內容︰ https://www.facebook.com/hy.publishing/photos/a.312736375489291.68655.198063650289898/933817946714461/?type=3&theater
HKDSE 數學 Core 特別快車班
28堂 (共7本天書) 完成整個 HKDSE 數學 Core
(中一至中六) 要考的所有課題,
適合任何考 HKDSE 的同學上課 (中四至中六都合適)
(p.s. Herman Yeung 所有天書,中英對照)
------------------------------------------------------------------------------
Please subscribe 請訂閱︰
https://www.youtube.com/hermanyeung?sub_confirmation=1
------------------------------------------------------------------------------
Blogger︰ https://hermanutube.blogspot.hk/2016/02/herman-yeung-main-menu.html
Facebook︰ https://www.facebook.com/hy.page
YouTube︰ https://www.youtube.com/HermanYeung
Instagram︰ https://www.instagram.com/hermanyeung_hy
------------------------------------------------------------------------------
bayes rule 在 Herman Yeung Youtube 的最佳解答
最新 2019 DSE Maths M1, M2 題解 playlist:https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8qL5yfknQgC5cfBmpVDsGyP
M1, M2 Free Note download 免費筆記下載 : https://hermanutube.blogspot.hk/2016/01/youtube-pdf.html
Past Paper (香港公共圖書館): https://mmis.hkpl.gov.hk/web/guest/hkcee-and-hkale-papers-collection
------------------------------------------------------------------------------
M1 所有 videos 的 Playlist 可看: https://goo.gl/l3gAUQ
分類的 Playlist 可看:
https://goo.gl/rlbmEB ……… M1 (Binomial Theorem 二項式定理)
https://goo.gl/FZotov ……… M1 (Exponential & Log. functions 指數對數函數)
https://goo.gl/bx9Gp9 ……… M1 (Differentiation & its application 微分及其應用)
https://goo.gl/8qEBQ0 ……… M1 (Integration & its application 積分及其應用)
https://goo.gl/LEyZVD ……… M1 (Bayes' Theorem貝葉斯定理)
https://goo.gl/BAXGWk ……… M1 (Normal Distribution 正態分佈)
https://goo.gl/sEgQx9 ……… M1 (4 Distributions 四大分佈)
https://goo.gl/PAuvHb ……… M1 (Point & Interval Estimation 點與間距估計)
https://goo.gl/IUCu4a ……… M1 (Tips Class & Last Hour)
------------------------------------------------------------------------------
HKDSE Mathematics 數學天書 訂購表格及方法︰ http://goo.gl/forms/NgqVAfMVB9
課程簡介︰ https://youtu.be/Rgm7yUVG9cY
------------------------------------------------------------------------------
HKDSE 數學 Core 各天書 的內容︰ https://www.facebook.com/hy.publishing/photos/a.312736375489291.68655.198063650289898/933817946714461/?type=3&theater
HKDSE 數學 Core 特別快車班
28堂 (共7本天書) 完成整個 HKDSE 數學 Core
(中一至中六) 要考的所有課題,
適合任何考 HKDSE 的同學上課 (中四至中六都合適)
(p.s. Herman Yeung 所有天書,中英對照)
------------------------------------------------------------------------------
Please subscribe 請訂閱︰
https://www.youtube.com/hermanyeung?sub_confirmation=1
------------------------------------------------------------------------------
Blogger︰ https://hermanutube.blogspot.hk/2016/02/herman-yeung-main-menu.html
Facebook︰ https://www.facebook.com/hy.page
YouTube︰ https://www.youtube.com/HermanYeung
Instagram︰ https://www.instagram.com/hermanyeung_hy
------------------------------------------------------------------------------
bayes rule 在 Herman Yeung Youtube 的最佳解答
Free Note download 免費筆記下載 : https://hermanutube.blogspot.hk/2016/01/youtube-pdf.html
Past Paper (香港公共圖書館): https://mmis.hkpl.gov.hk/web/guest/hkcee-and-hkale-papers-collection
------------------------------------------------------------------------------
M1 所有 videos 的 Playlist 可看: https://goo.gl/l3gAUQ
分類的 Playlist 可看:
https://goo.gl/rlbmEB ……… M1 (Binomial Theorem 二項式定理)
https://goo.gl/FZotov ……… M1 (Exponential & Log. functions 指數對數函數)
https://goo.gl/bx9Gp9 ……… M1 (Differentiation & its application 微分及其應用)
https://goo.gl/8qEBQ0 ……… M1 (Integration & its application 積分及其應用)
https://goo.gl/LEyZVD ……… M1 (Bayes' Theorem貝葉斯定理)
https://goo.gl/BAXGWk ……… M1 (Normal Distribution 正態分佈)
https://goo.gl/sEgQx9 ……… M1 (4 Distributions 四大分佈)
https://goo.gl/PAuvHb ……… M1 (Point & Interval Estimation 點與間距估計)
https://goo.gl/IUCu4a ……… M1 (Tips Class & Last Hour)
------------------------------------------------------------------------------
DSE Maths (Core) Past Paper Solution:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8qUwsow09TJIjFcaTCdmnSB
DSE Maths (M1) Past Paper Solution:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8ogPYzXB3RB9Y7ATilP3Ezr
DSE Maths (M2) Past Paper Solution:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8qY9oNriuR4KyJLP9aywaSP
舊制CE Maths Past Paper Solution:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8qthFpSv8ZLVajrHM_9TvZx
舊制CE Additional Maths Past Paper Solution:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8pv5NrsmraFHphqAFHaxtaD
舊制AL Pure Maths Past Paper Solution:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8q4ERx1LXshB2j2vx59_mvK
舊制ASL Maths & Statistics Past Paper Solution:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8rr_uOwe-0H775krtmCmwe-
舊制AL Applied Maths Past Paper Solution:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8rGTL9IQ9g-mg2fFclL_K4h
------------------------------------------------------------------------------
HKDSE Mathematics 數學天書 訂購表格及方法︰ http://goo.gl/forms/NgqVAfMVB9
課程簡介︰ https://youtu.be/Rgm7yUVG9cY
------------------------------------------------------------------------------
HKDSE 數學 Core 各天書 的內容︰ https://www.facebook.com/hy.publishing/photos/a.312736375489291.68655.198063650289898/933817946714461/?type=3&theater
HKDSE 數學 Core 特別快車班
28堂 (共7本天書) 完成整個 HKDSE 數學 Core
(中一至中六) 要考的所有課題,
適合任何考 HKDSE 的同學上課 (中四至中六都合適)
(p.s. Herman Yeung 所有天書,中英對照)
------------------------------------------------------------------------------
DSE 數學 Core 天書 A: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8p2A7HMhwz4udhLJTQt9p2b
DSE 數學 Core 天書 B: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8rwG72J-TSOYyLyaqBVuvGV
DSE 數學 Core 天書 C: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8odfBVQx48_i9qe6II5OhtL
DSE 數學 Core 天書 D: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8rpwKQvMwGSscFQo9vNiJEs
DSE 數學 Core 天書 E: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8qapGxN7XDZHxTUm8UTItB0
DSE 數學 Core 天書 F: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8rGQfY7lSwPfEpri_y3XBqG
DSE 數學 Core 天書 G: https://www.youtube.com/playlist?list=PLzDe9mOi1K8p_vodcg2qObWmOUc_TxbFy
------------------------------------------------------------------------------
Please subscribe 請訂閱︰
https://www.youtube.com/hermanyeung?sub_confirmation=1
------------------------------------------------------------------------------
Blogger︰ https://hermanutube.blogspot.hk/2016/02/herman-yeung-main-menu.html
Facebook︰ https://www.facebook.com/hy.page
YouTube︰ https://www.youtube.com/HermanYeung
Instagram︰ https://www.instagram.com/hermanyeung_hy
------------------------------------------------------------------------------
bayes rule 在 difference between conditional probability and bayes rule 的推薦與評價
which is Bayes' formula but notice that Bayes's formula actually connects two different conditional probabilities P(A∣B) and P(B∣A), and is essentially a ... ... <看更多>
bayes rule 在 Bayes' Rule - Fong Chun Chan's Blog 的推薦與評價
Bayes ' Rule. Apr 21, 2016. : R, Statistics, Bayesian Statistics. In a previous post on Joint, Marginal, and Conditional Probabilities, we learned about the ... ... <看更多>