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机器学习之概率与统计推断

本课程由计算机博士讲解,讲解机器学习所需的概率与统计推断相关知识,避开冗长的数学证明,从计算的角度精炼讲解概率统计知识,让听众在短时间内完美补充对概率与统计知识。

本门课程是《机器学习之数学基础系列》课程之一,其余两门课程为《机器学习之矩阵》《机器学习之凸优化》。若想报名系列课程,请访问:http://edu.csdn.net/huiyiCourse/series_detail/49。
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。

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