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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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。
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名称：人工智能-必备数学基础
描述：这是一套系统的人工智能数学基础课程，涵盖了从微积分、线性代数到概率统计、机器学习算法的核心数学知识。课程内容包括函数、极限、导数、矩阵运算、特征值分解、随机变量、概率分布、回归分析、假设检验、聚类算法、贝叶斯分析等，并结合Python工具进行实例演示。通过理论与实践相结合的方式，课程旨在帮助学习者掌握人工智能领域所需的数学工具和方法，为深入理解机器学习、深度学习等算法奠定坚实基础。
链接：
夸克：https://pan.quark.cn/s/5d5b337e5935
📁 大小：3.4 GB
🏷 标签：#人工智能 #数学基础 #微积分 #线性代数 #概率统计 #回归分析 #聚类算法 #贝叶斯分析 #Python #机器学习 #必备数学基础 #quark
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描述：这是一套系统的人工智能数学基础课程，涵盖了从微积分、线性代数到概率统计、机器学习算法的核心数学知识。课程内容包括函数、极限、导数、矩阵运算、特征值分解、随机变量、概率分布、回归分析、假设检验、聚类算法、贝叶斯分析等，并结合Python工具进行实例演示。通过理论与实践相结合的方式，课程旨在帮助学习者掌握人工智能领域所需的数学工具和方法，为深入理解机器学习、深度学习等算法奠定坚实基础。
链接：
夸克：https://pan.quark.cn/s/5d5b337e5935
📁 大小：3.4 GB
🏷 标签：#人工智能 #数学基础 #微积分 #线性代数 #概率统计 #回归分析 #聚类算法 #贝叶斯分析 #Python #机器学习 #必备数学基础 #quark
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