要學習機率論，需要掌握以下内容：
1. 數學基礎：包括高等數學、線性代數、微積分等數學基礎知識。
2. 機率基礎：包括機率空間、機率分布、随機變量、期望、方差等基本概念。
3. 統計基礎：包括統計推斷、假設檢驗、置信區間、方差分析等基本概念。
4. 随機過程：包括馬爾可夫過程、布朗運動、随機遊走等内容。
5. 應用領域：包括金融工程、信号處理、通信系統、生物資訊學、機器學習等領域的應用。
要學習機率論，需要掌握以下内容：
1. 數學基礎：包括高等數學、線性代數、微積分等數學基礎知識。
2. 機率基礎：包括機率空間、機率分布、随機變量、期望、方差等基本概念。
3. 統計基礎：包括統計推斷、假設檢驗、置信區間、方差分析等基本概念。
4. 随機過程：包括馬爾可夫過程、布朗運動、随機遊走等内容。
5. 應用領域：包括金融工程、信号處理、通信系統、生物資訊學、機器學習等領域的應用。