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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。

适用人群

所有人

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。

课程讨论

课程仅是 高度总结, 线下还要结合课本来巩固

讲的不够果断,也没有例子。没有办法找了大学的公开课的视频配合起来一起看。

感觉讲的太笼统了,听不懂哦

过得太快了,交集和并集符号都念错了,幸亏我以前学过,还能看懂一点!

个人觉得,课程讲的不是很让人明白,没有授业解惑的意思。

讲的太笼统了吧老师。都一概而过啊?

这概率老师很不负责,与教线代和凸优化的两位数学老师形成鲜明对比,那两位负责得多,用心得多。

可能是我太菜了听得很多不懂很多都要百度

答案有误,axis = 1 才对

概率分布那一节为什么看不了/

同学笔记

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