伯克利 EECS 126 概率和随机过程

课程名称： Probability and Random Processes
官方入口： EECS 官方课程页
课程层级： 本科高年级 / 研究生入门
先修要求： CS70、多变量微积分、线性代数
重要程度： ※※※※※

课程定位

EECS126 是 Berkeley 最核心的高阶概率课之一，也是很多 AI、通信、控制、系统和理论方向学生的分水岭课程。它比 CS70 的概率部分系统得多，也更强调连续随机变量、随机过程与推断。

核心内容

• 离散与连续随机变量
• 条件期望与方差分析
• 向量随机变量与高斯模型
• 马尔可夫链与随机过程
• 基础统计推断与工程应用

为什么重要

EECS126 基本上是 Berkeley 学生从“会概率题”走向“会用概率做建模”的那道门槛。做 ML、信号处理、通信、系统性能分析都很常见。