一课讲透机器学习概率统计,快速打造算法基础核心能力
聚焦概率统计核心应用,提升机器学习等工程实践能力
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。
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
〖课程截图〗:
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
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