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Bayesian Classification
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Bayesian Classification
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课程目录
课程笔记
课时1:概率基础
课时2:随机变量1
课时3:随机变量2
课时4:高斯分布
课时5:高斯分布例子
课时6:连续分布
课时7:jeffrey prior
课时8:scale mixture pisribarin
课时9:statistic interence
课时10:Laplace 变换
课时11:多元分布定义
课时12:概率变换
课时13:Jacobian
课时14:Wedge production
课时15:Wishart 分布
课时16:多元正态分布
课时17:统计量
课时18:矩阵元Beta分布
课时19:共轭先验性质
课时20:统计量 充分统计量
课时21:指数值分布
课时22:Entropy
课时23:KL distance
课时24:Properties
课时25:概率不等式1
课时26:概率不等式2
课时27:概率不等式1
课时28:概率不等式2
课时29:概率不等式3
课时30:John 引理
课时31:概率不等式
课时32:随机投影
课时33:Stochastic Convergence-概念
课时34:Stochastic Convergence-性质
课时35:Stochastic Convergence-应用
课时36:EM算法1
课时37:EM算法2
课时38:EM算法3
课时39:Bayesian Classification
课时40:Markov Chain Monte carlo1
课时41:Markov Chain Monte carlo2
时长:38分20秒
日期:2019/03/22
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上传者:抛砖引玉
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课程介绍
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机器学习
统计
概率
统计学习是关于计算机基于数据构建的概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门科学,统计学习也成为统计机器学习。
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