收起左侧

[机器学习] 机器学习中的概率统计应用实践

114
回复
7457
查看
  [复制链接]
  • TA的每日心情
    奋斗
    2022-8-11 14:17
  • 签到天数: 4 天

    [LV.2]小吧熟人

    发表于 2023-1-3 09:08:00 | 显示全部楼层 |阅读模式

    登录后查看本帖详细内容!

    您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

    x
    ├─第1章 概率统计课程导学
    + J* @& I: S1 _4 q1 s6 w5 @( Y( c│      1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学.mp4; O/ ^1 i9 j7 |6 V& H
    │      8 q( V/ @, z4 U: A
    ├─第2章 统计思维基石:条件概率与独立性
    ) ?3 P) \- A9 ?│      2-1 本讲知识概览与导引.mp40 H& ~- g4 w. M5 T- ]4 l
    │      2-2 从概率到条件概率.mp48 M% d6 ~: H  r5 k- {; n
    │      2-3 条件概率与独立性.mp4
    * b4 L- ^0 P* b│      2-4 从独立到条件独立.mp46 I* w* R$ b: l0 t6 F6 J
    │      2-5 全概率公式与贝叶斯基础.mp4
    * i) Q; X2 Z( q3 E4 m0 U│      2-6 本讲小节及小讲预告.mp4
    : Z3 m, B% G# Y0 w% A+ t5 B* p5 [│         
    : B3 X3 c; D. e* c- [  n├─第3章 聚焦基本元素:深入理解随机变量
    ( J; p. d( q# z( d( o│      3-1 本讲知识概览与导引.mp4
    9 o9 V9 f# h+ N5 [3 z- e│      3-2 离散型随机变量及其分布列.mp4/ E/ q8 g- k, z! d0 F: z' R% [  @6 \
    │      3-3 二项分布及其PMF函数(含代码实战).mp4
    % C! d: W6 y6 |# G0 r│      3-4 二项分布的采样与数字特征(含代码实战).mp4
    4 ^' E3 H1 N$ Q, B5 U│      3-5 几何分布的性质与采样(含代码实战).mp4
    9 I  J* Z$ ]+ [8 L4 H0 R8 x│      3-6 泊松分布的性质与采样(含代码实战).mp41 R8 j) N$ |% y- w+ R
    │      3-7 连续型随机变量及其概率密度函数.mp4
    4 \$ Q, e) K9 g" t- Z; X' G│      3-8 正态分布的性质与采样(含代码实战).mp4% O' v3 h4 M9 ~, |5 O; w
    │      3-9 指数分布的性质与采样(含代码实战).mp40 K( R; b- ^0 @" z) l
    │      3-10 均匀分布的性质与采样(含代码实战).mp4
    $ @& x7 v# }5 F0 Y& h- B3 R│      3-11 本讲小节及小讲预告.mp4/ _( N! {1 x: u7 ^/ j# N! [8 |
    │      
    * r; r# V; J* s# O├─第4章 从一元到多元:探索多元随机变量$ s& b- K0 Y: t) W. @& z
    │      4-1 本讲知识概览与导引.mp4
      n6 U! j. T  Q4 C" ?! [6 ?: {9 }. w│      4-2 多元随机变量的重要分布列.mp4# G  u' y. B3 Q- t+ x" Z
    │      4-3 随机变量的独立性与条件独立性.mp4
    0 X) k. a$ \- f. m+ f0 s│      4-4 多元随机变量的相关性与协方差矩阵.mp4( }- X5 ?* ^# @$ t/ A: B& ~  e
    │      4-5 二元正态分布:从标准到一般(含代码实战).mp4
      ~* I, x& U; m' P! S│      4-6 协方差与相关性的一个小问题(含代码实战).mp4
    ' R7 n1 X- o! `" c$ P/ L│      4-7 相关系数的概念和特性(含代码实战).mp41 Q. s5 U) A3 C( s8 F! J2 C1 ~
    │      4-8 随机变量独立与相关的概念辨析(含代码实战).mp4# ]0 J7 r& e, g0 f
    │      4-9 多元高斯分布的参数特征(含代码实战).mp4
    * U) g4 b4 E2 N7 j, @6 O│      4-10 二元高斯分布几何特征实证分析(含代码实战).mp4
    . w# u. O& ]- X│      4-11 本讲小节及下讲预告.mp4* a4 T9 l  r; F3 w" k+ |% |
    │      
    7 s; g" j% l6 p; }& X3 r& f├─第5章 极限思维:大数定律与蒙特卡罗方法- Y! `4 z6 H; p' O5 q3 `
    │      5-1 本讲知识概览与导引.mp4
    4 H- Z: \  Y. k) L│      5-2 从平均身高问题引入大数定律.mp4
    2 c3 z& \. p5 ?$ i' l│      5-3 大数定律背后的理论支撑.mp4" A  `/ `* H6 j3 c( @' E# y/ N
    │      5-4 样本均值与随机变量期望的关系(含代码实战).mp4+ t% K( ^1 l1 d& H( L
    │      5-5 样本均值的方差与分布(含代码实战).mp4
    % H, a  }" l! U7 X+ k( o│      5-6 蒙特卡罗方法的应用背景.mp4: O' n; p. b" R% X9 c5 k
    │      5-7 用蒙特卡罗方法近似计算圆面积(含代码实战).mp42 l- Y* F# s6 g% n" \, _& `
    │      5-8 中心极限定理的基本概念和工程背景.mp4
    ' V- u% G1 u5 S│      5-9 中心极限定理的模拟与验证(含代码实战).mp4
    4 W) [1 q; y1 A. y│      5-10 本讲小结及下讲预告.mp4' ~; k4 A7 `5 ]/ m
    │      # K0 N7 j; W1 H. H1 |! S+ v0 `+ s
    ├─第6章 由静到动:随机过程导引$ I: T& _8 U+ {! V, k
    │      6-1 本讲知识概览与导引.mp4
      \* a" M3 `  V, M. H│      6-2 随机过程应用背景概述.mp4
    " f( t: I$ u$ u6 d% i% b7 @│      6-3 博彩中的随机过程(含代码实战).mp4
    8 t* [8 j) z. B- @: ?/ [│      6-4 随机过程模拟:股票价格的总体分布(含代码实战).mp4# y6 ]( w0 C: J3 C6 f
    │      6-5 股票价格变化过程的展现(含代码实战).mp4
    $ S2 f' {! Q. w9 ~! z4 J' C9 J# H/ t│      6-6 两类重要的随机过程.mp43 @& |: r: {3 q9 C
    │      6-7 本讲小结及下讲预告.mp4
    " ^$ U0 f4 c1 p; H2 _: {2 U│      
    - ^0 E7 H# F) Q# d) S# g2 W4 ^, j├─第7章 马尔科夫链(上):转移与概率
    2 d" z) J  q9 S; ^│      7-1 本讲知识概览与导引.mp4
    7 _  T- h: r: l3 _$ Z6 [│      7-2 离散时间马尔科夫链的三要素.mp4' @3 r$ m8 V8 l. N4 A% u% b
    │      7-3 马尔科夫链的基本性质和矩阵表示.mp4* U9 t0 a$ i0 A3 z  H
    │      7-4 多步转移概率的计算.mp4
    % C0 T7 W8 n% b5 M/ F│      7-5 多步转移与概率乘法(含代码实战).mp4+ ^+ z) w& B0 n. n" b  W/ ~
    │      7-6 路径概率问题举例.mp4
    * Y4 B) m0 O) s: R. M│      7-7 本讲小结及下讲预告.mp4
    ) C, p/ N; X0 k$ o2 D│      1 j+ o, B3 J5 n  G& [
    ├─第8章 马尔科夫链(下):极限与稳态
    / |+ `: h5 a* q; q7 U& t│      8-1 本讲知识概览与导引.mp4) N8 W9 T% p! y( G! L1 p
    │      8-2 马尔可夫过程的两种典型极限状态.mp41 g: J( _& ?# A3 e1 p5 c
    │      8-3 马尔可夫链中的常返类和周期性.mp45 R! g  r: i! I" P& f1 E) p% J- `3 H
    │      8-4 马尔可夫链的稳态及求法.mp4  J6 o( U* k& z+ ?- [1 m
    │      8-5 本讲小结与下讲预告.mp4
    $ v/ }/ K" N/ Y. @│      7 c" ]" y  O+ z# _' J
    ├─第9章 隐马尔科夫模型(上):明暗两条线
    : J8 r& J$ h# N5 u* z│       9-1 本讲知识概览与导引.mp4, e2 I, n4 S) j0 e$ n
    │       9-2 隐马尔科夫模型导引.mp4
    - _0 M' Q4 o! }│       9-3 隐马尔科夫典型案例1:盒子摸球试验.mp4" K. t5 y7 M/ ~) ?1 Z, d
    │       9-4 隐马尔科夫典型案例2:小宝宝的日常生活.mp46 Z4 ~! T, w. D) R
    │       9-5 隐马尔科夫模型的外在特征和内核三要素.mp4
    8 J# r1 z$ n6 A1 y- x│       9-6 齐次马尔可夫性和观测独立性.mp46 t. a1 ~0 w9 y' y
    │       9-7 本讲小结及下讲预告.mp4
    ' `2 s# k& [+ K" Z% j# s│      
    9 ?0 N4 D# L$ w/ W├─第10章 隐马尔可夫模型(下):概率估计与状态解码
    5 j+ E) }; A* ~) L" j/ P: ^) M│      10-1 本讲知识概览与导引.mp47 u. r$ m9 V2 f% f
    │      10-2 隐马尔可夫模型的两个研究主题.mp4& |4 w$ L; q. W/ f
    │      10-3 观测序列概率估计直观解法及其问题.mp4
    ( h9 f/ R- E# A4 R& ~! E! F│      10-4 用前向概率算法进行概率估计的原理.mp4
    ; j" }% a/ S- U, B0 a7 b5 s│      10-5 前向概率算法应用举例.mp4
    . u3 Q& L! u- `│      10-6 前向概率算法的程序实现(含代码实战).mp4" m9 y4 }# l% `0 V8 v2 a1 P& v
    │      10-7 状态解码问题的描述.mp4  A/ ?% S2 F& |1 `& _
    │      10-8 维特比算法与最大路径概率.mp4+ U  l- k) B+ L% Z0 R! w
    │      10-9 用维特比算法进行状态解码的理论基础.mp4- C) X1 }& D  d$ t
    │      10-10 盒子摸球案例中的状态解码实战.mp4
    " Y8 ]' s7 p" {  y* P; f. m│      10-11 维特比算法的程序实现(含代码实战).mp4, C% g, \- s5 q- U  @0 o2 t0 ^
    │      10-12 本讲小结及下讲预告.mp4# G, b* w: Y3 {" U# E* C
    │      
    1 K  z6 D2 K! `9 i, p5 k├─第11章 推断未知:统计推断的基本框架; l  G1 _& z6 c+ z; x" O
    │      11-1 本讲知识概览与导引.mp4& y! V+ z! D, N6 `1 x# Q/ g8 t
    │      11-2 统计推断的一个引例.mp4  p7 E0 t8 g" V: \  m. c
    │      11-3 总体、样本与统计量.mp4) _8 x" a2 G- \3 k8 U( j
    │      11-4 估计误差与无偏估计(含代码实战).mp4# y; f$ i1 ]/ ]* G  S  v, o$ o2 @
    │      11-5 总体方差估计与有偏性(含代码实战).mp40 j& o" C* `4 |$ q
    │      11-6 本讲小结及下讲预告.mp4
    6 s5 k+ ~0 q2 F  N│      
    6 X+ J7 n, r$ u- \! R├─第12章 探寻最大可能:极大似然估计法+ h1 M# ~$ ^; C: h% b  B6 L
    │      12-1 本讲知识概览与导引.mp4
    ' E$ v+ z" L4 A│      12-2 极大似然估计法的引例(含代码实战).mp4
    & g8 R; A2 N7 [: S( M  ]4 @│      12-3 似然函数的由来.mp44 j# r# `( m! f- O! x
    │      12-4 扩展到连续型的似然函数.mp42 O  F  K6 D* b- Q) J; w
    │      12-5 极大似然估计的思想.mp4  R& y5 k  z0 ?. w3 d! q1 M8 m5 ?
    │      12-6 极大似然估计的计算方法.mp4
    2 v9 E% g) f; B) b│      12-7 单参数极大似然估计案例.mp4
    + M3 G2 b' T2 q9 t, o  L8 ]7 P│      12-8 多参数极大似然估计案例.mp4
    . y: J$ z. Q5 z# l1 M1 x│      12-9 本讲小结及下讲预告.mp4
    8 Q' n1 [8 Q) f8 Y2 y9 G) }│      
    ) k& n0 P$ p" n: u1 m0 o) Q" X├─第13章 贝叶斯统计推断:最大后验
    6 p% J/ q2 [1 p4 P│      13-1 本讲知识概览与导引.mp4
    # t2 L& s4 I7 o2 n4 Z- R8 n│      13-2 贝叶斯定理的回顾.mp4
    . x* h% t6 {. J0 j$ B' ^/ r│      13-3 贝叶斯推断的理论过程.mp4
    6 W% b5 ?' \8 {│      13-4 贝叶斯推断实战-选取先验分布(含代码实战).mp4
    ) l8 [4 @' a9 y3 S) @$ R& y1 O" i│      13-5 贝叶斯推断实战-选择观测数据的分布(含代码实战).mp4
    ) r# ?3 b0 k6 \* E: f3 l; Z│      13-6 贝叶斯推断实战-计算后验分布.mp4
    , N) g: o. m& X, |│      13-7 贝叶斯推断全过程模拟验证(含代码实战).mp4' U. a6 \5 W! Y* N7 J
    │      13-8 关于共轭先验的问题.mp44 t( G$ h2 J( n3 ~1 D# \! G) J& Y
    │      13-9 本讲小结及下讲预告.mp44 m1 c, B0 A$ F! o5 b
    │      
    9 X4 q5 ?. Y. }$ ~├─第14章 近似推断的思想和方法- `5 H/ N' |  R# w' f
    │      14-1 本讲知识概览与导引.mp40 o# @# e$ Y( g! C
    │      14-2 统计推断的场景与关注重点.mp4
    6 M: Y& w" O8 _6 S2 j' `; g& L│      14-3 精确推断与近似推断的概念.mp4
    # |' k. V( i. i6 g│      14-4 随机近似方法的理论基础.mp4
    8 f# c. [$ E3 g: `3 H, {  g│      14-5 接受-拒绝采样的基本方法.mp4) z6 x8 P* s: {7 d  ^
    │      14-6 接受-拒绝采样中建议分布及参数选取(含代码实战).mp42 R7 ]4 r- s6 o6 n9 h
    │      14-7 接受-拒绝采样过程实践(含代码实战).mp4
    ! B1 X" R& x) r) V3 w│      14-8 接受-拒绝采样的方法内涵分析.mp4* y" Q$ e) `. r5 E9 E6 o7 c2 U
    │      14-9 重要性采样的方法介绍.mp4
    . Q, |8 Q& K* |& C0 ?4 b  l│      14-10 两类采样方法的问题与思考.mp4; L8 l% a4 g8 v
    │      14-11 本讲小结及下讲预告.mp4
    6 W8 w4 r2 H& O# B# G+ d7 c│      
    5 l5 n7 ^0 A) l5 h├─第15章 助力近似采样:基于马尔科夫链的采样过程+ p, W) D3 C( A: {# [" r" I( E
    │      15-1 本讲知识概览与导引.mp4
    9 [5 o# u2 q9 s* a│      15-2 马尔科夫链重点内容回顾.mp4
    : Q; B2 g+ m$ ^$ T7 W2 S│      15-3 马尔科夫链平稳分布的理解.mp4
    5 m* X3 g* s* `! g! X$ y│      15-4 马尔科夫链进入稳态的过程演示(含代码实战).mp4, w3 R* ]) C1 T7 U- u6 H- ^; K$ }
    │      15-5 稳态过程的再剖析与意义分析.mp4
    - c$ b* S1 ~  h│      15-6 基于马尔科夫链的采样过程.mp4
    / K. X5 ~- j6 @+ ~; }" _6 B│      15-7 基于马尔科夫链的采样过程实践(含代码实战).mp4
    : C, h, e* O. o2 l& ~1 Q  M│      15-8 一个显而易见的难题.mp4
    " @! D6 A$ `* O1 N9 I) n% q│      15-9 本讲小结及下讲预告.mp4
    # V* I$ C4 T7 a5 x│      / n7 X! c, h0 O) I
    └─第16章 马尔科夫链-蒙特卡洛方法详解' |- {& A  V7 i# @/ I1 e
           16-1 本讲知识概览与导引.mp4: Z' Q, |$ G9 d% ^# q) f' N
           16-2 问题的目标与细致平稳条件.mp4% e; N2 I6 U" S! B% W; e# E7 z* u& s: j
           16-3 Metropolis-Hastings方法的基本思路.mp4
    . K8 a; @( z5 U0 |, V6 C       16-4 M-H方法中的随机游走与接受因子.mp48 G3 W" m0 M5 r2 G- \  h% P
           16-5 M-H方法中建议矩阵Q的选取.mp4( i; F6 _- ?- j3 O
           16-6 M-H方法的实践(含代码实战).mp49 Z) D7 r" g& X
           16-7 本讲小结.mp4
    2 M6 i3 J! o3 W2 z/ n: k! d
    ; |- @2 |0 t2 v# H1 Y9 Z
    4 }( R, G9 ?3 q: m下载地址:aub234" z& i. |6 W4 s, ?- z* [
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
  • TA的每日心情

    3 天前
  • 签到天数: 101 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2023-1-3 09:17:20 | 显示全部楼层
    666
  • TA的每日心情
    奋斗
    8 小时前
  • 签到天数: 424 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2023-1-3 09:38:27 | 显示全部楼层
    6666
  • TA的每日心情
    奋斗
    2024-2-14 21:00
  • 签到天数: 751 天

    [LV.10]以吧为家

    发表于 2023-1-3 10:14:36 | 显示全部楼层
    1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学.mp4
  • TA的每日心情

    2023-12-6 21:56
  • 签到天数: 129 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2023-1-3 10:19:56 | 显示全部楼层
    mark
  • TA的每日心情
    开心
    4 天前
  • 签到天数: 303 天

    [LV.8]狂热吧粉

    发表于 2023-1-3 10:23:53 | 显示全部楼层
    666666666666666666
  • TA的每日心情

    5 天前
  • 签到天数: 192 天

    [LV.7]超级吧粉

    发表于 2023-1-3 18:47:24 | 显示全部楼层
    看看是什么
  • TA的每日心情

    3 天前
  • 签到天数: 729 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2023-1-3 21:49:02 | 显示全部楼层
    可以的
  • TA的每日心情
    奋斗
    2023-8-11 10:05
  • 签到天数: 73 天

    [LV.6]普通吧粉

    发表于 2023-1-4 16:44:49 | 显示全部楼层
    666
  • TA的每日心情

    昨天 16:32
  • 签到天数: 688 天

    [LV.9]铁杆吧粉

    发表于 2023-1-4 21:09:52 | 显示全部楼层
    机器学习中的概率统计应用实践
    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则