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名称:讲透机器学习概率统计,快速打造算法基础核心能力

描述:本课程系统构建机器学习所需的概率统计基础,从条件概率、随机变量等核心概念切入,逐步深入多元分布、极限定理与随机过程。重点解析马尔科夫链及其稳态特性,延伸至隐马尔科夫模型的双序列机理,并结合前向算法与维特比解码实践应用。统计推断部分涵盖极大似然估计、贝叶斯推断及近似采样方法,最终通过马尔科夫链-蒙特卡洛(MCMC)实现复杂分布采样。课程融合理论推演与蒙特卡洛模拟,帮助学习者建立统计思维,掌握概率建模与算法优化的核心能力。

链接:https://pan.baidu.com/s/1om_5mCgF4TvrwtLaH8LXZw?pwd=hyau
https://pan.quark.cn/s/29302f42b423

📁 大小:3.33 GB
🏷 标签:#机器学习 #概率统计 #条件概率 #随机变量 #大数定律 #马尔科夫链 #隐马尔科夫模型 #贝叶斯推断 #极大似然估计 #蒙特卡洛方法 #统计推断 #MCMC #近似采样 #讲透机器学习概率统计 #快速打造算法基础核心能力 #baidu #quark

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