讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力

发布时间：2025-04-04

发布者：

紫霞仙子

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讲透机器学习概率统计，快速打造算法基础核心能力1.55 GB

第9章隐马尔科夫模型（上）：明暗两条线126.07 MB

9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp418.03 MB

9- 本讲知识概览与导引.mp413.26 MB

9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp427.38 MB

9-3 隐马尔科夫典型案例：盒子摸球试验.mp439.85 MB

9-4 隐马尔科夫典型案例2：小宝宝的日常生活.mp414.17 MB

9-2 隐马尔科夫模型导引.mp47.77 MB

9-7 本讲小结及下讲预告.mp45.61 MB

第8章马尔科夫链（下）：极限与稳态156.03 MB

8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp469.32 MB

8-3 马尔可夫链中的常返类和周期性.mp445.17 MB

8-4 马尔可夫链的稳态及求法.mp428.41 MB

8-5 本讲小结与下讲预告.mp45.59 MB

8- 本讲知识概览与导引.mp47.54 MB

第7章马尔科夫链（上）：转移与概率176.38 MB

7-6 路径概率问题举例.mp417.66 MB

7-4 多步转移概率的计算.mp445.19 MB

7-5 多步转移与概率乘法（含代码实战）.mp438.43 MB

7-3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp447.18 MB

7-2 离散时间马尔科夫链的三要素.mp411.49 MB

7- 本讲知识概览与导引.mp49.95 MB

7-7 本讲小结及下讲预告.mp46.48 MB

第6章由静到动：随机过程导引242.74 MB

6-3 博彩中的随机过程（含代码实战）.mp4108.77 MB

6-6 两类重要的随机过程.mp49.47 MB

6-5 股票价格变化过程的展现（含代码实战）.mp455.92 MB

6-4 随机过程模拟：股票价格的总体分布（含代码实战）.mp448.08 MB

6- 本讲知识概览与导引.mp410.49 MB

6-7 本讲小结及下讲预告.mp46.66 MB

6-2 随机过程应用背景概述.mp43.34 MB

第5章极限思维：大数定律与蒙特卡罗方法107.83 MB

5-9 中心极限定理的模拟与验证（含代码实战）.mp421.40 MB

5-7 用蒙特卡罗方法近似计算圆面积（含代码实战）.mp424.22 MB

5-5 样本均值的方差与分布（含代码实战）.mp417.31 MB

5-4 样本均值与随机变量期望的关系（含代码实战）.mp419.17 MB

5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp45.65 MB

5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp44.22 MB

5- 本讲知识概览与导引.mp44.88 MB

5-3 大数定律背后的理论支撑.mp45.84 MB

5-2 从平均身高问题引入大数定律.mp43.26 MB

5-0 本讲小结及下讲预告.mp41.88 MB

第4章从一元到多元：探索多元随机变量187.62 MB

4-9 多元高斯分布的参数特征（含代码实战）.mp421.53 MB

4-8 随机变量独立与相关的概念辨析（含代码实战）.mp410.50 MB

4-5 二元正态分布：从标准到一般（含代码实战）.mp445.91 MB

4-6 协方差与相关性的一个小问题（含代码实战）.mp420.20 MB

4-7 相关系数的概念和特性（含代码实战）.mp412.71 MB

4-4 多元随机变量的相关性与协方差矩阵.mp414.39 MB

4-3 随机变量的独立性与条件独立性.mp418.68 MB

4-0 二元高斯分布几何特征实证分析（含代码实战）.mp421.72 MB

4-2 多元随机变量的重要分布列.mp412.76 MB

4- 本讲小节及下讲预告.mp41.95 MB

4- 本讲知识概览与导引.mp47.27 MB

第3章聚焦基本元素：深入理解随机变量187.19 MB

3-9 指数分布的性质与采样（含代码实战）.mp421.50 MB

3-4 二项分布的采样与数字特征（含代码实战）.mp431.80 MB

3-8 正态分布的性质与采样（含代码实战）.mp423.74 MB

3-7 连续型随机变量及其概率密度函数.mp410.27 MB

3-5 几何分布的性质与采样（含代码实战）.mp424.90 MB

3-6 泊松分布的性质与采样（含代码实战）.mp415.19 MB

3-3 二项分布及其PMF函数（含代码实战）.mp421.86 MB

3-2 离散型随机变量及其分布列.mp414.24 MB

3-0 均匀分布的性质与采样（含代码实战）.mp416.38 MB

3- 本讲小节及小讲预告.mp42.06 MB

3- 本讲知识概览与导引.mp45.26 MB

第2章统计思维基石：条件概率与独立性67.85 MB

2-5 全概率公式与贝叶斯基础.mp420.37 MB

2-4 从独立到条件独立.mp417.36 MB

2-3 条件概率与独立性.mp411.80 MB

2-2 从概率到条件概率.mp412.73 MB

2-6 本讲小节及小讲预告.mp42.56 MB

2- 本讲知识概览与导引.mp43.03 MB

第6章马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解323.52 MB

6-6 M-H方法的实践（含代码实战）.mp4108.93 MB

6-5 M-H方法中建议矩阵Q的选取.mp481.29 MB

6-4 M-H方法中的随机游走与接受因子.mp459.66 MB

6-2 问题的目标与细致平稳条件.mp432.56 MB

6-3 Metropolis-Hastings方法的基本思路.mp425.50 MB

6- 本讲知识概览与导引.mp412.05 MB

6-7 本讲小结.mp43.52 MB

第章概率统计课程导学12.95 MB

- 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学.mp412.95 MB

第5章助力近似采样：基于马尔科夫链的采样过程

第3章贝叶斯统计推断：最大后验

第4章近似推断的思想和方法

第2章探寻最大可能：极大似然估计法

第章推断未知：统计推断的基本框架

第0章隐马尔可夫模型（下）：概率估计与状态解码

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