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课程介绍 适合数据分析挖掘、人工智能方向发展,但基础比较薄弱的同学学习。 课程目录 第1课 概率论基础 知识点1:概率论基础,贝叶斯公式,常见分布与共轭分布 实战项目:朴素贝叶斯分类(上) 第2课 参数估计 知识点1:分布的特征函数,切比雪夫不等式、大数定理、中心极限定理 知识点2:矩估计,极大似然估计 实战项目:朴素贝叶斯分类(下),逻辑回归 第3课 参数估计的渐进性质 知识点1:凸函数,参数估计的渐进性质 实战项目:区间估计,线性回归中统计量的含义 第4课 概率统计在机器学习中的应用 知识点1:EM算法原理分析 知识点2:EM算法用于高斯混合模型的参数估计 知识点3:EM算法用于缺失值的处理 【下载地址】
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初来乍到
0
171
初学乍练
174
10
1
86
50
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心领神会
374
228
100
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139
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