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机器学习之概率与统计推断

AI100讲师
研究员/技术专家/教授
AI100致力于推进人工智能和数据科学领域的人才培养。目标是在 2025 年前为中国培养100万人工智能工程师,200万各行业数据科学讲师,帮助30万中国企业走向智能化。
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【课程介绍】
本课程讲解机器学习算法所需概率和统计推断知识。概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数(CDF/pdf)、常用概率分布及其均值、方差;统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计,估计的评价、偏差-方差平衡。课程还会讲解假设检验的基本概念。
【课程收益】
购买课程后添加小助手为好友(微信ID:superaihelper)加入课程讨论群。理解概率和统计基本概念,会利用合适的概率分布解释机器学习算法原理,运用统计知识求解机器学习模型参数,为后续的机器学习打下扎实的数学基础。
第一章:随机变量及其分布
第二章:多元随机向量及其分布
第三章:极大似然估计
第四章:贝叶斯估计
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