机器学习中的概率统计应用实践

机器学习中的概率统计应用实践
课程介绍
概率统计是机器学习,人工智能,计算机科学的基石,算法工程师不懂概率统计很难深入应用,本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题,从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战,带你快速打造算法领域的基础核心能力,打开更广阔的进阶空间。

机器学习中的概率统计应用实践插图
课程目录:
第1章 概率统计课程导学

第2章 统计思维基石:条件概率与独立性

第3章 聚焦基本元素:深入理解随机变量

第4章 从一元到多元:探索多元随机变量

第5章 极限思维:大数定律与蒙特卡罗方法

第6章 由静到动:随机过程导引

第7章 马尔科夫链(上):转移与概率

第8章 马尔科夫链(下):极限与稳态

第9章 隐马尔科夫模型(上):明暗两条线

第10章 隐马尔可夫模型(下):概率估计与状态解码

第11章 推断未知:统计推断的基本框架

第12章 探寻最大可能:极大似然估计法

第13章 贝叶斯统计推断:最大后验

第14章 近似推断的思想和方法

第15章 助力近似采样:基于马尔科夫链的采样过程

第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解

 

课程进度:本课程新课更新到了第八章,持续更新,放心下载

 

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机器学习中的概率统计应用实践原文链接:https://www.qwzy8.com/78285.html

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